零知识证明

TL; DR 零知识证明技术, 可以保证计算的完整性、正确性和隐私, 在区块链扩容和隐私中有应用. zk-SNARK 和 zk-STARK 各有优点, 而它们的合理结合更加有潜力. zkVM 能赋予应用零知识证明能力, zkVM 分为使用主流、EVM 或全新指令集. EVM 的适配包括 EVM 兼容性、等同性和 Specification 上的适配. zkEVM 是兼容 EVM 而又零知识证明友好的环境, 主要分为原生和编译流派. 基于原生的 zkEVM 是以太坊和区块链的未来. 支持 Solidity 生态的通用 zkVM 是 Web3 的未来.

区块链互操作性安全挑战与零知识证明解决方案 2022年桥链攻击占区块链漏洞的69%，损失达2.5亿美元，主因是多重签名验证机制缺陷。共识证明技术通过零知识证明验证源链交易有效性，实现信任最小化桥接。Polyhedra Network等团队正突破技术瓶颈，致力于验证以太坊45万个验证者签名。虽然ZK技术能降低人为风险，但其快速迭代特性仍存在未审计漏洞和成本效益问题。当前已出现多种基于ZK的桥接方案，推动区块链互操作性进入密码学保障新阶段。

区块链互操作性正从基础桥接向任意消息传递(AMP)协议演进，需具备消息验证和中继两大核心功能。当前互操作方案按信任机制分为三类：1)信任代码/数学（轻客户端+ZK证明）；2)信任博弈论（经济激励+乐观验证）；3)信任人类（多重签名+独立实体）。集成架构则有点对点和轮辐两种模型。未来趋势包括：ZK证明技术成熟将降低验证成本，模块化设计允许安全配置定制，多种方案可能共存形成”叠加”安全生态。实现真正去中心化的跨链通信仍需平衡安全性、可扩展性和去信任化需求。

web3 隐私有何独特之处？ Web3通过分布式存储和去中心化治理实现社区驱动的数据控制，但用户需自行承担隐私责任。与Web2中心化平台不同，Web3交易不可逆且钱包匿名，但公共区块链的透明性也带来数据暴露风险。2022年Web3领域因攻击损失36亿美元，凸显隐私挑战。解决方案包括AI驱动的威胁监控、零知识证明技术及去中心化数据平台。监管机构需适应Web3特性，建立支持隐私与创新的框架。用户需提升安全意识，行业则需推动以隐私为本的技术发展。

BasedAI是一个结合大语言模型、ZK零知识证明和全同态加密技术的隐私保护AI项目，由Based Labs与Pepecoin团队联合开发。其核心创新在于通过”Cerberus Squeezing”技术优化加密计算效率，实现用户与AI模型的隐私交互。项目采用”大脑”机制管理计算资源，1024个稀缺性大脑NFT通过燃烧/质押Pepecoin获取，创造代币经济模型。原生代币$BASED涨幅超40倍，项目融合严肃AI技术与Meme经济，被部分KOL视为下一个Bittensor潜力项目。

Aperture 革新 DeFi 体验：自然语言交互与意图驱动执行 Aperture 构建基于意图的区块链基础设施，通过自然语言交互和领域特定语言(DSL)转换，使用户能直观表达交易目标。系统包含意图清算中心、ZK数据验证、智能合约执行引擎等核心模块，支持Solver DAO网络竞争性提供最优解决方案。该平台显著降低用户操作门槛，实现十倍执行效率，同时通过模块化设计支持各类DeFi用例开发。

Polyhedra Network是基于零知识证明（ZKP）技术的跨链互操作性基础设施，核心产品zkBridge已支持25+区块链网络，实现2000万次跨链交易。其创新算法（如Libra、Virgo）提供行业领先的证明速度和最小化验证成本，并推出比特币跨链消息传递方案。目前估值达10亿美元，获Binance Labs、Polychain等投资，代币ZK总量10亿枚。技术覆盖资产转移、数据共享及多链部署，解决Web3互操作性核心难题。

本文探讨了零知识证明(ZKP)系统中的两类关键漏洞：代码漏洞和设计漏洞。通过zkWasm案例研究，详细分析了”Load8数据注入攻击”和”伪造返回攻击”两种典型漏洞的形成机制及修复方案。文章指出，代码漏洞相对容易发现和修复，而设计漏洞则更为隐蔽，需要严格的形式化验证才能发现。最后提出了保护ZK系统的最佳实践建议：1)同时检查代码和设计；2)结合审计与形式化验证；3)确保电路和智能合约的双重安全。特别强调形式化验证对发现设计漏洞的关键作用，以及ZK系统安全验证相比传统系统更高的价值。

本文探讨区块链隐私基础设施的发展方向，指出多方计算（MPC）可能是处理共享私有数据的最佳方案。文章对比了零知识证明（ZKP）和全同态加密（FHE）的局限性，强调MPC在实现可编程隐私和避免单点故障方面的优势。同时分析了MPC的技术成熟度、通信开销及合谋风险，并探讨TEE、私有DAC等替代方案的适用场景。最终提出应根据具体需求选择隐私方案，MPC虽非万能解，但对高价值场景最具潜力。

运行大型语言模型如Llama2-70B需要超过140GB内存，家用计算机难以胜任。分散推理成为解决方案，避免依赖单一云提供商。但去中心化网络面临信任问题，需验证模型是否正确运行。目前有三种主要方法：1. 零知识证明（ZK ML），密码学保证正确性但成本高昂；2. 乐观欺诈证明（Optimistic ML），信任但需验证，成本较低但需等待挑战期；3. 加密经济学，通过股权加权投票平衡成本与信任，安全性较弱但简单易行。机器学习验证的难点在于计算图的复杂性、不确定性和浮点运算的不一致性。去中心化推理网络虽具挑战性，但区块链与机器学习的结合前景广阔。