어떤 유형의 제로 지식 증거가 있습니까? 어떤 시나리오에 적합합니까?

제로 지식 증명 (ZKP)은 한 당사자가 진술 자체의 타당성을 넘어서는 정보를 밝히지 않고 주어진 진술이 사실임을 입증 할 수있는 암호화 방법입니다. cryptocurrency 및 블록 체인 공간 내에서 ZKP는 개인 정보 및 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을합니다. 각각 특정 특성 및 사용 사례가있는 여러 유형의 제로 지식 증거가 있습니다. 이 기사는 ZKP의 주요 유형과 그들이 적합한 시나리오를 살펴볼 것입니다.

대화식 제로 지식 증거

대화식 제로 지식 증거는 여러 라운드에서 잠언과 검증 자 사이의 통신이 필요합니다. 이 유형의 전형적인 예는 1985 년 Goldwasser, Micali 및 Rackoff가 도입 한 그래프에서 해밀턴주기에 대한 지식의 제로 지식 증거 입니다.

• 시나리오 적합성 : 대화식 ZKP는 양 당사자가 실시간 커뮤니케이션에 참여할 수있는 시나리오에 적합합니다. 그것들은 종종 암호화 프로토콜에 사용되는데, 이는 비밀에 대한 지식을 밝히지 않고 증명하는 것이 필요합니다. 예를 들어, 특정 블록 체인 컨센서스 메커니즘에서 대화식 ZKP를 사용하여 기본 데이터를 표시하지 않고 계산의 정확성을 확인할 수 있습니다.

상호 관계가없는 제로 지식 증거

NIZKPS (Nonteractive Zero-Knowledge Proofs)를 사용하면 잠거기가 더 이상 상호 작용없이 누구나 검증 할 수있는 증거를 생성 할 수 있습니다. 이러한 유형의 증명은 확장 성과 효율이 중요한 블록 체인 응용 프로그램에 특히 유용합니다.

• 시나리오 적합성 : Nizkps는 당사자 간의 상호 작용이 실현 가능하거나 바람직하지 않은 분산 시스템에 이상적입니다. 예를 들어, Zcash와 같은 개인 정보 중심의 암호 화폐에서 Nizkps는 발신자, 수신기 및 금액이 숨겨져있는 트랜잭션을 가능하게하는 데 사용되지만 거래의 유효성을 공개적으로 확인할 수 있습니다.

제로 지식 간결하지 않은 지식 논증 (ZK-SNARKS)

ZK-SNARKS 는 간결한 Nizkp의 유형으로, 증명이 짧고 빠르게 확인할 수 있음을 의미합니다. 개인 정보 및 효율성을 향상시키기 위해 블록 체인 기술에 광범위하게 사용됩니다.

• 시나리오 적합성 : ZK-SNARKS는 개인 정보 및 확장 성이 가장 중요한 블록 체인 애플리케이션에 특히 적합합니다. Zcash에서 거래 세부 사항이 암호화되는 차폐 트랜잭션을 활성화하는 데 사용되지만 네트워크는 트랜잭션의 타당성을 확인할 수 있습니다. 또한 ZK-SNARKS는 거래 처리량을 개선하고 비용을 줄이기 위해 Ethereum의 계층 2 스케일링 솔루션에 사용됩니다.

제로 지식 확장 가능한 지식 인수 (ZK-Starks)

ZK-Starks 는 확장 성과 투명성을 제공하는 또 다른 유형의 NIZKP입니다. ZK-SNARKS와 달리 ZK-STARKS는 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않으므로 잠재적 인 취약점에 대해 더 안전합니다.

• 시나리오 적합성 : ZK-Starks는 투명성과 보안이 중요한 시나리오에 적합합니다. 그들은 Starkware의 이더 리움을위한 스케일링 솔루션과 같은 탈 중앙화 및 보안의 우선 순위를 정하는 블록 체인 프로젝트에 사용됩니다. ZK-Starks는 신뢰할 수있는 설정없이 누구나 효율적이고 검증 가능한 방식으로 계산의 정확성을 증명하는 데 사용될 수 있습니다.

방탄

방탄은 특히 효율적이고 신뢰할 수있는 설정이 필요하지 않은 Nizkp의 유형입니다. 그들은 짧은 증거 크기와 빠른 검증 시간으로 유명하여 광범위한 응용 프로그램에 적합합니다.

• 시나리오 적합성 : 방탄은 효율성과 개인 정보가 중요한 블록 체인 응용 프로그램에 이상적입니다. 이들은 Monero와 같은 암호 화폐에 사용되어 거래 금액이 숨겨져있는 기밀 트랜잭션을 가능하게하지만 네트워크는 트랜잭션의 유효성을 확인할 수 있습니다. 방탄은 다른 개인 정보 보호 중심 블록 체인 프로젝트에서도 거래 개인 정보 및 효율성을 향상시킵니다.

cryptocurrency 응용 프로그램의 제로 지식 증명

제로 지식 증거는 암호 화폐 공간 내에서 수많은 응용 프로그램을 발견하여 개인 정보 보호, 보안 및 효율성을 향상시킵니다. 특정 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 프라이버시 중심의 암호 화폐 : Zcash 및 Monero는 ZKP를 사용하여 개인 거래를 가능하게합니다. ZCASH에서 ZK-SNARKS는 거래 세부 사항을 보호하는 데 사용되는 반면 Monero는 BulletProof를 사용하여 거래 금액을 숨 깁니다.

• 레이어 2 스케일링 솔루션 : ZK-Rollups와 같은 Ethereum의 Layer 2 스케일링 솔루션은 ZKP를 사용하여 여러 트랜잭션을 단일 증거로 배치하여 확장 성을 개선하고 거래 비용을 줄입니다.

• 분산 금융 (DEFI) : DEFI 응용 프로그램에서 ZKP는 민감한 데이터를 밝히지 않고 계산의 정확성을 증명하는 데 사용될 수 있으며, 금융 거래의 개인 정보 및 보안을 향상시킬 수 있습니다.

• 신원 확인 : ZKP는 분산 된 ID 시스템에서 기본 데이터를 밝히지 않고 특정 속성의 소유를 증명하여 안전하고 개인 신원 확인을 가능하게합니다.

블록 체인 프로젝트에서 제로 지식 증명을 구현합니다

블록 체인 프로젝트에서 ZKP를 구현하려면 여러 단계와 고려 사항이 필요합니다. 다음은 ZKP를 블록 체인 응용 프로그램에 통합하는 방법에 대한 자세한 안내서입니다.

• 올바른 유형의 ZKP를 선택하십시오 : 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 대화식 ZKPS, NIZKPS, ZK-SNARKS, ZK-STARKS 또는 BulletProofs 중에서 선택하십시오. 개인 정보 보호, 확장 성 및 신뢰할 수있는 설정의 필요성과 같은 요소를 고려하십시오.

• 증명 시스템 설계 : 응용 프로그램의 요구에 맞게 증명 시스템을 설계하십시오. 예를 들어, 개인 정보 집중 암호 화폐를 구축하는 경우 ZK-SNARKS를 사용하여 차폐 트랜잭션을 활성화하는 시스템을 설계 할 수 있습니다.

• 증명 생성 및 검증 구현 : 증명을 생성하고 검증하기위한 알고리즘을 구현하십시오. 여기에는 ZK-SNARK 용 LIBSNARK 또는 BulletProofs 라이브러리와 같은 기존 라이브러리 및 프레임 워크를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다.

• 블록 체인과 통합 : ZKP 시스템을 블록 체인 플랫폼과 통합하십시오. 여기에는 ZKP의 검증을 포함하도록 블록 체인의 합의 메커니즘을 수정하는 것이 포함될 수 있습니다.

• 테스트 및 최적화 : ZKP 시스템을 철저히 테스트하여 정확성과 효율성을 보장합니다. 시스템을 최적화하여 증명 크기 및 검증 시간을 줄이고 블록 체인 응용 프로그램의 전반적인 성능을 향상시킵니다.

• 배포 및 모니터 : ZKP 지원 블록 체인 애플리케이션을 배포하고 성능을 모니터링하십시오. 사용자 피드백 및 기술 발전에 따라 시스템을 지속적으로 업데이트하고 향상시킵니다.

자주 묻는 질문

Q : 스마트 계약의 보안을 향상시키는 데 제로 지식 증거를 사용할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. 제로 지식 증거는 기본 데이터를 밝히지 않고 계산의 정확성을 입증하여 스마트 계약의 보안을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 악의적 인 행위자가 스마트 계약에서 취약점을 악용하는 것을 방지 할 수 있습니다.

Q : 제로 지식 증명은 모든 블록 체인 플랫폼과 호환됩니까?

A : 제로 지식 증명은 대부분의 블록 체인 플랫폼과 통합 될 수 있지만 특정 구현은 플랫폼의 아키텍처 및 합의 메커니즘에 따라 다를 수 있습니다. Ethereum과 같은 일부 플랫폼에는 ZKP를 지원하는 반면 다른 플랫폼에는 사용자 정의 구현이 필요할 수 있습니다.

Q : 제로 지식 증명이 블록 체인 네트워크의 확장성에 어떤 영향을 미칩니 까?

A : 제로 지식 증거는 여러 트랜잭션을 단일 증명으로 배치하여 블록 체인 네트워크의 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이로 인해 블록 체인에 저장 해야하는 데이터의 양이 줄어들어 거래 처리량이 증가하고 비용이 절감됩니다.

Q : 블록 체인 애플리케이션에서 제로 지식 증명을 사용하는 것과 관련된 잠재적 위험은 무엇입니까?

A : 제로 지식 증거는 많은 혜택을 제공하지만 고려해야 할 잠재적 위험이 있습니다. 여기에는 구현의 복잡성, 일부 ZKP 시스템에서 신뢰할 수있는 설정의 필요성, 증명 생성 및 검증 알고리즘의 취약성 가능성이 포함됩니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 ZKP 시스템을 철저히 테스트하고 감사하는 것이 필수적입니다.