以动物园为例,硬核科普zkSync电路工作原理
zkSync动物园将动物比作电路中的逻辑门,合影是证明,数据经过复杂计算生成Proof,完成零知识证明。动物们的开心或伤心代表公式运算的结构,Zeek是Verifier,验证Proof的可信性。拍照是生成SNARK证明或KZG承诺,底片是STARKSNARK证明。动物园游客是交易,动物开心合照才能生成Proof,最终留底证明上链。动物园可能出现拥堵和报错,导致无效状态转化。
原文作者:郝天
原文来源:链上观
不少人看了@zkSync新发的动物园科普图文大呼懵圈,把动物园比做电路circuit,把拥有特殊技能的动物视为“逻辑门Gate”,把动物们都开心的合影当成“证明Proof”,这样输入电路的数据在不透露具体内容的前提下,经过一系列复杂计算,生成一个Proof,就完成一次零知识证明过程。来,我试着硬核科普一下:
1)动物园对应的是“电路”,电路其实是一系列逻辑门约束(加、减、乘、除等公式)的聚合,相当于所有动物们能力的一次集中表现,它也是构成计算机的基本元素。因此传入电路的“数据”一定可被套进各种公式内被执行运算。
在layer2 环境都是一些交易哈希值、账户、数据余额之类的数据,这些数据可以转变成公式进行计算,若不能公式化则需进行其他编码转化让其原始数据可以变成公式,这是电路执行处理的前提。
2)各种动物对应电路里的逻辑门,在动物园模式里,分别有:木箱——代表不公开显示的数字,被称之为“变量”;玻璃箱——代表公开显示的数字,为“公开输入”;石头——代表无法移动的数字,被视为“常数”;
斑马具有比较两个数是否“相等”的能力,结果相等斑马就开心;鳄鱼则表示“小于”,只有右边的数小于左边的数,鳄鱼才会开心;蜘蛛代表更复杂的多选择门,输入0则返回一定是true,输入1则返回是false;此外还可以让河狸表示除法、松鼠指代百分比;毛毛虫代表加法等等。不同的动物代表不同的加减乘除运算公式,动物们开心或伤心代表公式运算的结构。
很多个动物+不同种类的箱子组合起来就是一个电路,比如:要计算一个公式 2 x + 3 = Y,x代表木箱,Y代表石头,2个木箱 和毛毛虫、斑马等前来工作,最后来验证该公式是否成立。注意,不用纠结为啥不同动物具备不同能力,这就是电路元素工作基础原理,是计算机执行计算的基本规则。
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长推:EVM性能提升的关键
通过使用零知识证明机制,如zkVM和zk Co-processor,可以将EVM的性能提升问题解决。这些机制可以在链下进行计算,并使用zk-SNARKs和zk-STARKs来证明知道一个秘密而不透露。类似于GPU和云服务的协处理器可以用来进行额外的特定计算。以太坊的zkVM可以处理更复杂的计算,并将结果和证明提交到链上。BitVM和AVM也有类似的设计。
一文了解将零知识证明带入主流的 3 个项目
本文介绍了三个有趣的项目,重点介绍了zk证明的概念及其隐私和高效的优势。其中,Layer和Nebra是两个旨在降低验证zk证明成本的项目,通过软确认、链下验证和聚合等方式实现最优惠的价格。这些项目有助于推动zk证明的广泛应用,发挥其在零知识领域的重要作用。
一个复杂电路就是形形色色的动物(逻辑门)和箱子(规则)共同构建。
3)假设刚才输入的公式2x+3 =Y成立了,相当于斑马 毛毛虫等动物都开心了,然后就会为该公式生成一个“Proof”,需要有一个角色能识别这个Proof是否准确才行。因此,为了确保证明的可信性,动物园管理员即电路的构建者,模拟了一个特别的动物叫Zeek,Zeek能看出其他动物是否开心,在layer2系统中相当于Verifier。
Zeek观察动物是否开心的过程其实就是Prover系统的验证过程,都开心了则验证通过,Proof证明才会真正通过上传到主网,并最终确认。当然,动物园成千上万的动物,产生大量证明,Zeek不可能挨个看,因此Zeek也可以观察千千万万个Zeek自己的分身状态是否开心,这个过程就叫Recursive Proof 递归证明。
4)拍照的过程相当于生成SNARK证明或KZG承诺的过程,而打印的底片则相当于STARKSNARK证明本身,动物园的游客相当于一个个进入的Transaction交易,只有动物开心合照才会完成并生成Proof证明,最终游客拿着照片出了动物园留底证明才能被上链最终确定。
一个动物园有很多动物,不可能同时都开心并按照预定规则工作,有很多逻辑门,也难免会出现掉线等情况。这样就会出现一些,拥堵卡顿以及报错的情况,因此会产生无效的状态转化,Under- Constrained,也就无法通过最终的验证。
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