ZK-Starks와 그 장점은 무엇입니까?

ZK-STARKS는 신뢰할 수없는 설정없이 블록 체인 개인 정보 보호 및 확장 성을 향상시켜 쿼터 후 보안을 제공하고 개인 거래 및 스마트 계약 무결성을 가능하게합니다.

2025/04/08 00:29

ZK-Starks , 또는 제로 지식 확장 가능한 지식에 대한 투명한 주장은 암호화 증명 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 그것들은 한 당사자가 진술 자체의 유효성을 넘어서는 정보를 밝히지 않고 진술이 사실임을 다른 당사자에게 증명할 수있는 제로 지식 증거의 한 유형입니다. 이 기술은 블록 체인 네트워크의 개인 정보 및 확장 성을 향상시킬 수있는 잠재력으로 인해 cryptocurrency 커뮤니티에서 주목을 받았습니다.

ZK-Starks는 무엇입니까?

ZK-Starks 는 확장 성과 투명성으로 인해 눈에 띄는 제로 지식 증거의 한 형태입니다. ZK-SNARKS 와 같은 다른 제로 지식 증명과 달리 ZK-Starks는 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않습니다. 이는 매개 변수 세트가 생성되는 예비 단계가 필요하지 않으며, 이는 잠재적으로 손상 될 수 있습니다. 대신 ZK-Starks는 공개적으로 검증 가능한 무작위성에 의존하여보다 안전하고 투명하게 만듭니다.

ZK-Starks는 어떻게 작동합니까?

ZK-Starks 의 작동에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 먼저, 잠언은 특정 계산이 올바르게 수행되었다는 증거를 생성합니다. 그런 다음이 증거는 계산 자체의 세부 사항을 알 필요없이 계산의 정확성을 확인할 수있는 검증 자에 의해 확인됩니다. 이 프로세스는 다항식 약속과 금속 (빠른 리드-솔로몬 대화식 오라클 증명) 프로토콜을 기반으로하며, 이는 대규모 계산의 효율적인 검증을 가능하게합니다.

ZK-Starks의 장점

ZK-Starks는 블록 체인 및 암호 화폐 응용 프로그램에 특히 호소력이있는 몇 가지 장점을 제공합니다.

• 확장 성 : ZK-Starks 의 가장 중요한 장점 중 하나는 확장 성입니다. 대규모 계산을 효율적으로 처리 할 수있어 확장 성이 중요한 문제인 블록 체인 네트워크에서 사용하기에 적합합니다. ZK-Starks 의 검증 시간은 계산의 크기로 로그를 증가시켜 다른 제로 지식 증거보다 크게 개선되었습니다.

• 투명성 : 앞에서 언급했듯이 ZK-Starks는 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않습니다. 이 투명성은 시스템에 대한 신뢰가 가장 중요한 블록 체인 애플리케이션에 중요합니다. 신뢰할 수있는 설정이 없으면 시스템의 보안을 손상시킬 수있는 단일 실패 지점이 없음을 의미합니다.

• Quantum Post Security : ZK-Starks는 양자 컴퓨팅 공격에 대해 안전하도록 설계되었습니다. 이것은 양자 컴퓨터가 현재 많은 암호화 시스템에 잠재적 인 위협을주는 시대의 중요한 이점입니다. 해시 기능과 다항식 약속에 의존하면 ZK-Starks는 양자 공격에 저항합니다.

• 프라이버시 : ZK-STARKS는 블록 체인 네트워크에서 개인 트랜잭션을 활성화합니다. 사용자는 거래 자체에 대한 민감한 정보를 공개하지 않고 거래가 유효하다는 것을 증명할 수 있습니다. 이는 사용자의 개인 정보를 향상시키고 감시 및 데이터 유출로부터 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

cryptocurrency에서 ZK-Starks의 응용 프로그램

ZK-Starks는 cryptocurrency 공간 내에 몇 가지 잠재적 응용 프로그램이 있습니다. 가장 유망한 것 중 하나는 계층 2 스케일링 솔루션 에서 사용하는 것입니다. 이 솔루션은 중쇄 오프 체인을 처리 한 다음 메인 블록 체인에 정착하여 블록 체인 네트워크의 트랜잭션 처리량을 늘리는 것을 목표로합니다. ZK-Starks는 이러한 오프 체인 트랜잭션의 유효성을 입증하여 안전하고 검증 가능한지 확인하는 데 사용될 수 있습니다.

다른 응용 프로그램은 개인 거래 입니다. Zcash 와 같은 cryptocurrencies는 이미 개인 거래를 가능하게하기 위해 제로 지식 증거를 구현했지만 ZK-Starks는 보다 확장 가능하고 투명한 대안을 제공합니다. ZK-Starks를 사용하면 사용자는 신뢰할 수있는 설정없이 개인 거래의 이점을 누릴 수 있습니다.

ZK-Starks는 스마트 계약 의 보안을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. ZK-Starks는 실행의 세부 사항을 밝히지 않고 스마트 계약 실행의 정확성을 증명함으로써 악의적 인 공격을 방지하고 스마트 계약 시스템의 무결성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

블록 체인 네트워크에서 ZK-Starks 구현

블록 체인 네트워크에서 ZK-Starks를 구현하려면 여러 단계가 필요합니다. 다음은 그렇게하는 방법에 대한 자세한 안내서입니다.

• ZK-STARKS 라이브러리를 선택하십시오 . Libstark 및 Cairo 와 같은 ZK-Starks를 구현하는 여러 라이브러리가 있습니다. 블록 체인 플랫폼과 호환되는 라이브러리를 선택하고 특정 요구 사항을 충족하십시오.

• 라이브러리 통합 : 선택한 라이브러리를 블록 체인 네트워크에 통합하십시오. 여기에는 ZK-Starks를 지원하기 위해 기존 코드베이스를 수정하는 것이 포함될 수 있습니다. 통합이 안전하게 수행되고 라이브러리가 올바르게 테스트되었는지 확인하십시오.

• 증명 생성 : 라이브러리가 통합되면 ZK-Starks 증명을 생성 할 수 있습니다. 여기에는 증명하려는 계산을 실행 한 다음 라이브러리를 사용하여 계산의 정확성에 대한 증거를 생성하는 것이 포함됩니다.

• 증거 확인 : 생성 된 증명서는 블록 체인 네트워크의 노드로 확인해야합니다. 노드가 계산의 세부 사항을 알 필요없이 증명의 유효성을 확인할 수있는 검증 메커니즘을 구현하십시오.

• 테스트 및 배포 : 구현을 철저히 테스트하여 정확하고 안전하게 작동하는지 확인하십시오. 테스트가 완료되면 블록 체인 네트워크에 ZK-STARKS 시스템을 배포하십시오.

도전과 고려 사항

ZK-Starks는 많은 장점을 제공하지만 명심해야 할 몇 가지 과제와 고려 사항도 있습니다. 한 가지 과제는 ZK-Starks 구현의 복잡성입니다. 이 기술은 여전히 ​​비교적 새롭고 익숙하지 않은 개발자에게는 학습 곡선이있을 수 있습니다. 또한 ZK-Starks 에 의해 생성 된 증거는 다른 제로 지식 증명에 의해 생성 된 증거보다 클 수 있으며, 이는 시스템의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

또 다른 고려 사항은 충분한 계산 자원이 필요하다는 것입니다. ZK-Starks 증명을 생성하고 확인하는 것은 계산 집중적 일 수 있으며, 이는 상당한 리소스가 필요할 수 있습니다. 이는 소규모 블록 체인 네트워크 나 계산 능력이 제한된 사용자에게는 장벽이 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q : ZK-STARKS는 ZK-SNARKS와 어떻게 비교합니까?

A : ZK-STARKS 와 ZK-SNARKS 는 모두 제로 지식 증거 유형이지만 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. ZK-Starks는 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않으므로보다 투명하고 안전합니다. 또한 더 확장 가능하고 양자 컴퓨팅 공격에 저항력이 있습니다. 그러나 ZK-SNARKS는 더 작은 증거를 생성 할 수 있으며, 이는 특정 응용 프로그램에서 더 효율적일 수 있습니다.

Q : ZK-Starks는 블록 체인 플랫폼에서 사용할 수 있습니까?

A : ZK-Starks는 대부분의 블록 체인 플랫폼과 통합 될 수 있지만 특정 구현은 플랫폼의 아키텍처 및 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다. 일부 플랫폼에는 ZK-Starks 에 대한 지원이 내장되어있을 수 있지만 다른 플랫폼에는 사용자 정의 통합이 필요할 수 있습니다.

Q : cryptocurrencies에 ZK-Starks의 실제 사례가 있습니까?

A : 그렇습니다. cryptocurrencies에서 ZK-Starks 의 사용을 탐색하는 몇 가지 프로젝트가 있습니다. 예를 들어, Starkware는 ZK-Starks를 Ethereum에 통합하여 확장 성과 개인 정보를 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 또 다른 프로젝트 인 Matter Labs는 ZK-STARKS를 사용하여 ZKSYNC 라는 이더 리움 용 레이어 2 스케일링 솔루션을 개발하는 것입니다.

Q : ZK-Starks 사용과 관련된 잠재적 위험은 무엇입니까?

A : ZK-Starks는 많은 혜택을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 잠재적 위험이 있습니다. 한 가지 위험은 기술의 복잡성으로, 올바르게 수행하지 않으면 구현 오류로 이어질 수 있습니다. 또 다른 위험은 증거를 생성하고 검증하는 데 필요한 계산 리소스이며 일부 사용자에게는 장벽이 될 수 있습니다. 또한, 증명 크기가 클수록 특정 시나리오에서 시스템의 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.