什么是零知识证明（防ZK-PROFF）？

零知识证明可以通过让用户证明秘密知识而无需透露秘密，从而增强隐私和可扩展性，从而实现区块链中安全的私人交易。

2025/07/19 14:14

了解零知识证明

零知识证明（ZK-PROFF）是一项加密协议，它使一个被称为供奉献者的一方向另一方证明了一个验证者，即某个陈述是正确的，而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。这个概念在保护隐私技术中尤其重要，并且在区块链和加密货币领域中广泛使用。

ZK-POF-PROFACS背后的核心思想是，一个谚语可以在不透露秘密实际上是什么是秘密或索赔的真相的知识。这使得ZK-Profforns成为机密交易并在分散系统中安全身份验证的理想解决方案。

零知识证明如何工作

在高水平上，零知识证明涉及供者和验证者之间的一系列相互作用。这些相互作用旨在确保供者确实知道秘密或解决方案，而不会实际披露它。该过程通常遵循以下原则：

• 完整性：如果陈述是真的，那么诚实的卖者可以说服诚实的验证者。
• 健全：如果陈述是错误的，则没有不诚实的供者能说服验证者，这是真的。
• 零知识：验证者除了陈述是对还是错之外什么也没学。

在区块链技术的背景下，ZK-PROFFARES通常是非交互式的，这意味着供者会产生证据，可以在无需进一步沟通的情况下进行验证。这对于分散网络中的可伸缩性和效率至关重要。

零知识证明的类型

密码系统中常用的零知识证明有两种主要类型：

• 交互式零知识证明：这些需要在供者和验证者之间进行多轮通信。它们通常用于理论模型或安全通信协议中。
• 非相互交互的零知识证明（NIZK） ：这些允许供者生成一个证明，任何人都可以在没有进一步互动的情况下验证。这对于基于区块链的应用至关重要，在基于区块链的应用程序中，必须通过节点独立验证交易。

ZK-PROFFROOD系统的示例包括ZK-SNARKS （零知识简洁的非相互作用的知识论点）和ZK-Starks （零知识可扩展的知识透明参数）。这些广泛用于以隐私为中心的加密货币（例如Zcash）和2层缩放解决方案（例如Zkrollups） 。

加密货币和区块链中的应用

零知识的证据发现了在加密货币生态系统中的重要应用，尤其是在增强隐私性和可扩展性方面：

• 私人交易：诸如ZCash之类的加密货币使用ZK-SNARKS启用屏蔽交易，其中发送者，接收器和交易金额被隐藏。
• 可扩展的智能合约：诸如阿兹台克网络和Starkware之类的项目利用ZK-PROFFERS将交易捆绑在链上，并向区块链提交单个证明，从而减少了拥塞和汽油费用。
• 身份验证系统：ZK-PROFFARE可用于安全登录机制，在此情况下，用户在不通过网络发送的情况下证明了密码的知识。

这些用例展示了ZK-Profore如何为无信任的系统做出贡献，在该系统中，用户可以在仍在参与透明，可验证的网络的同时保持隐私。

ZK-SNARKS的技术组件

为了更好地了解ZK-Provers在实践中的工作方式，探索ZK-Snarks的技术结构是有用的，ZK-SNARK是最广泛使用的实现之一：

• 设置阶段：一个受信任的设置生成一个证明密钥和验证密钥。必须安全地进行此阶段以防止妥协。
• 证明功能：供者使用证明密钥来生成正确执行计算的证明。
• 验证功能：验证者使用验证键检查证明，而无需重新执行计算。

这种结构允许简洁的证据- 大小和快速验证，这对于有效的区块链验证至关重要。

使用零知识证明的实现步骤

如果您想实现零知识证明系统，以下是基本步骤：

• 定义陈述：清楚地阐明需要证明的内容。例如，“我知道该方程的解决方案。”
• 选择一个ZK-PROFFARES系统：根据您对信任设置，性能和透明度的要求，选择一个诸如ZK-SNARKS或ZK-Starks之类的系统。
• 生成密钥：执行受信任的设置以创建证明和验证密钥。
• 创建证明：使用证明键为语句生成证明。
• 验证证明：使用验证键确认证明的有效性，而无需学习基本秘密。

这些步骤中的每一个都需要仔细实施，尤其是受信任的设置，如果无法正确处理，可以引入漏洞。

常见问题（常见问题解答）

ZK-SNARKS和ZK-Starks有什么区别？

ZK-SNARK需要一个值得信赖的设置，并基于椭圆曲线加密，而ZK-Starks则是透明的，并且依靠哈希功能，使其更可扩展和抵抗力对量子攻击。

可以在区块链之外使用ZK-Profforns吗？

是的，ZK-PROFFARES适用于各个领域，例如安全消息传递，身份验证和机密数据共享，其中隐私和身份验证至关重要。

零知识证明是完全私人的吗？

尽管ZK-PROFFROODS隐藏了所证明的实际数据，但它们本质上并没有提供全部匿名性。可能需要其他图层，例如搅拌机或戒指签名才能完全隐私。

ZK-PROFFARES是否需要大量的计算能力？

证明过程可以是计算密集的，尤其是对于复杂的语句。但是，即使在低功率设备上，验证过程也被设计为快速有效的效率。