密码学

零知识证明与去中心化算力市场的多重可能性 本文深入探讨零知识证明(ZKP)技术在去中心化算力市场的应用前景。从ZKP的基本概念出发，详细解析了交互式/非交互式证明的区别及其在区块链中的实现方式(如zk-SNARK和zk-STARK)。文章重点分析了ZKP硬件加速方案，比较GPU、FPGA和ASIC的优劣，指出当前GPU是最具优势的选择。同时提出了构建ZKP算力市场的思考，探讨了去中心化证明市场的必要性及潜在应用场景，包括zkRollup、zkBridge、zkML等。通过Proof Market等实际案例，展示了ZKP算力市场在区块链领域的广阔应用前景。

区块链作为去中心化数据库，其安全性依赖密码学技术。对称密钥加密法是密码学基础算法，通过相同密钥进行加解密，分为单一密码和分组密码两类。主流标准包括DES、3DES和AES，其中AES因高强度成为当前最流行的对称加密算法。尽管对称加密能有效保护数据，但密钥保管至关重要，一旦泄露将导致安全隐患。

摘要 本文探讨了通过加密内存池（Encrypted Mempools）技术保护用户交易隐私、降低MEV风险的解决方案。核心机制包括：1）利用密码学加密交易内容，确保交易在被收入区块前不可见；2）采用五种解密保障机制（纯信任/可信硬件/门限加密/延迟加密/见证加密）；3）结合零知识证明验证加密交易的有效性；4）通过同态加密实现区块构建。该方案能有效防止MEV提取和交易审查，但需配合PBS等机制增强抗审查能力。文章还分析了交易元数据保护、区块构建优化等关键技术挑战。

全同态加密（FHE）被誉为「密码学的圣杯」，但当前面临性能、开发体验和安全性的限制。为实现真正保密的共享状态系统，需将FHE与零知识证明（ZKPs）和多方计算（MPC）结合。FHE发展迅速，得益于新编译器、库、硬件及Web2公司的研发。未来「可验证的FHE」或成标准，DApps/rollups可能外包计算给FHE协处理器。链上FHE的核心挑战在于解密密钥管理，阈值解密和MPC提供了解决方案。FHE与ZKPs结合可验证用户输入和计算正确性，而优化的数据可用性层和专用硬件将推动FHE的广泛应用。FHE将重塑数据保护方式，开启隐私新时代。

Fermah作为通用证明生成平台，通过去中心化架构解决零知识证明(ZKP)生成的高成本与资源瓶颈问题。其核心组件Seekers、Matchmaker和Operators构建高效市场模型，支持zkVM/zkEVM/Groth16等多种证明系统，提供可定制化定价与性能平衡。平台已获520万美元种子轮融资，测试网Devnet正式上线，旨在降低开发者使用门槛并推动ZKP技术在隐私保护、区块链验证等领域的规模化应用。

转发原文标题《零知识范式： 第 1 部分 – 什么是 zk-VM？》 摘要 本文深入探讨零知识证明（ZKP）及其在zk-VM中的应用。ZKP允许证明者在不泄露信息的情况下验证计算正确性，分为zkSNARKs（需可信设置、证明体积小）和zkSTARKs（无需可信设置、可扩展性强）两类。zk-VM作为生成ZKP的虚拟计算机，通过编译器、执行轨迹生成和验证阶段实现程序验证。评估zk-VM需权衡正确性、安全性、信任假设及速度、效率、简洁性三难困境。后续文章将详解zk-VM的算术和加密流程。

背景知识 零知识证明（ZKP）是一种密码学技术，最早由Goldwasser等人在20世纪80年代提出，能在不透露证据的情况下验证数学陈述。2010年Groth提出的zk-SNARK成为重要解决方案，2015年Zcash首次实现隐私交易保护。 zk-SNARK技术原理 具备零知识性、简洁性、非交互式特点，通过可信第三方生成CRS，将计算问题转化为QAP形式，包含系统设置、问题编码、证明生成和验证四个步骤。 应用场景 在区块链扩容（ZK-rollup/Validium）、交易所储备金证明（如Gate.io）等领域发挥重要作用，同时适用于身份认证、电子投票等非区块链场景。 局限性 存在可信参数风险、通用性限制和可验证性挑战，目前通过多方计算等方式进行改进。 未来展望 在隐私智能合约、隐私计算和隐私通信等领域具有广阔应用前景，将持续推动隐私保护技术发展。

非对称加密是一种密码学算法，使用公钥和私钥进行加密解密，安全性高于对称加密但效率较低。区块链中广泛应用非对称加密，如比特币使用椭圆曲线加密算法（ECDSA）生成账户地址。主要应用场景包括信息加密、数字签名、登录认证和数字证书。常见非对称加密算法有RSA、DSA和ECC等，其中ECC在速度和安全性上表现更优。密码学是区块链技术的基础，未来将在计算机和加密货币安全中发挥更大作用。