ซึ่งจะกำหนดแนวคิดใหม่เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการตรวจสอบได้
ชื่อต้นฉบับ: " Emerging ZK Use Cases "
ผู้เขียน: zkvalidator
เรียบเรียง : เคท
ในบทความนี้ เราจะสำรวจกรณีการใช้งาน ZK ที่เกิดขึ้นใหม่
แนะนำ
ในช่วง 2-3 เดือนที่ผ่านมา เราได้เห็นโฆษณาจำนวนมากเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่ไม่มีความรู้ ซึ่งรวมถึง zkevm, zkBridges และอีกมากมาย อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว กรณีการใช้งานใหม่ๆ ก็เกิดขึ้น โดยที่ Zero-knowledge Proofs (ZKP) มีบทบาทสำคัญ บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสำรวจพื้นที่ที่ ZKP กำลังได้รับความสนใจมากขึ้นในความคิดของบุคคล
ZKML Zero Knowledge แมชชีนเลิร์นนิง
ไดอะแกรมนี้แสดงวิธีการทำงานของ zkML
ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning) เป็นเทคโนโลยีเกิดใหม่ที่มีศักยภาพสูงในแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ยังไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ ZKML เปิดประตูใหม่สำหรับนวัตกรรม ตั้งแต่ความสมบูรณ์ของการคำนวณและการปกป้องความเป็นส่วนตัว ไปจนถึงความโปร่งใสของการเรียนรู้ด้วยเครื่องในฐานะบริการ และการอนุมานหรือการฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์ ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับ ZKML:
การตรวจสอบความถูกต้องของ ZKML: ZKML ใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ความถูกต้อง เช่น SNARK และ STARK เพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการคำนวณมีความแม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการใช้การพิสูจน์เหล่านี้ การให้เหตุผลของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถยืนยันได้เพื่อยืนยันที่มาของผลลัพธ์ที่ได้รับจากอินพุต คุณลักษณะนี้ทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้งานนอกเครือข่ายได้ ในขณะที่การพิสูจน์ ZK ได้รับการตรวจสอบอย่างสะดวกบนเครือข่าย
https://youtu.be/odaUPMNqJs8
การรักษาความเป็นส่วนตัวใน ZKML: ความเป็นส่วนตัวเป็นปัญหาที่สำคัญในแมชชีนเลิร์นนิง และ ZKML มีวิธีแก้ปัญหา สามารถพิสูจน์ความถูกต้องของแบบจำลองบนข้อมูลการทดสอบโดยไม่ต้องเปิดเผยน้ำหนักที่ใช้ จึงมั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล นอกจากนี้ ZKML ยังอำนวยความสะดวกในการให้เหตุผลเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว ช่วยให้สามารถแบ่งปันการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อน เช่น ผลการทดสอบมะเร็ง กับผู้ป่วยโดยไม่ทำให้ข้อมูลของพวกเขารั่วไหลไปยังบุคคลที่สาม
ปรับปรุงความโปร่งใสของ ML-as-a-Service: ZKML มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มความโปร่งใสของ ML-as-a-Service ด้วยการพิสูจน์ความถูกต้องที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning Model API ผู้ใช้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่ใช้ได้ วิธีนี้จะแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ API เดิม (มักถูกมองว่าเป็นกล่องดำ) และเพิ่มความน่าเชื่อถือในโมเดลที่ให้มา
การอนุมานและการฝึกอบรมแบบกระจายอำนาจ: ZKML สามารถทำงานการเรียนรู้ของเครื่องในลักษณะที่กระจายอำนาจ แบบจำลองสามารถบีบอัดได้โดยใช้การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้ ทำให้ประชาชนมีส่วนร่วมและส่งข้อมูลระหว่างการอนุมานหรือการฝึกอบรม สิ่งนี้เปิดช่องทางใหม่สำหรับการทำงานร่วมกันและการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย
การอนุมานและการฝึกอบรมแบบกระจายอำนาจ: ZKML สามารถทำงานการเรียนรู้ของเครื่องในลักษณะที่กระจายอำนาจ แบบจำลองสามารถบีบอัดได้โดยใช้การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีความรู้ ทำให้ประชาชนมีส่วนร่วมและส่งข้อมูลระหว่างการอนุมานหรือการฝึกอบรม สิ่งนี้เปิดช่องทางใหม่สำหรับการทำงานร่วมกันและการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย
การพิสูจน์ ZKML: การพิสูจน์เป็นส่วนสำคัญของ ZKML ทำให้สามารถรวมการพิสูจน์ที่ตรวจสอบได้จากบุคคลภายนอกที่เชื่อถือได้ ด้วยการใช้หลักฐานที่ไม่มีความรู้เพื่อตรวจสอบลายเซ็นดิจิทัลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ ZKML จึงรับรองความถูกต้องและที่มาของข้อมูลที่รับรอง สิ่งนี้ทำให้สามารถยืนยันและใช้การอ้างอิงที่เชื่อถือได้ในแอปพลิเคชันต่างๆ
การประยุกต์ใช้ ZK ในเกม
https://youtu.be/dLZbfTWLGNI
Zero Knowledge Proofs (ZKP) นำเสนอข้อดีมากมายสำหรับสถาปัตยกรรมเกมและประสบการณ์การเล่นเกม ด้วยการรวม ZKP เข้าด้วยกัน นักพัฒนาเกมจะได้รับประโยชน์จากการลดต้นทุน การปกป้องความเป็นส่วนตัวที่ได้รับการปรับปรุง มาตรการต่อต้านการโกงที่มีประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น
ในแง่ของสถาปัตยกรรมเกม ZKP มีผลกระทบอย่างมากต่อเกมออนไลน์แบบผู้เล่นหลายคนโดยลดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง จึงช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ นอกจากนี้ ZKP ยังปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของระบบเกมแบบ peer-to-peer (P2P) ทำให้ไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ราคาแพง ในขณะเดียวกันก็รับประกันความถูกต้องของกิจกรรมในเกมและป้องกันการโกง
ZKP ยังจัดการกับความท้าทายด้านความสามารถในการปรับขนาดของเกมด้วยการลดโอเวอร์เฮดเซิร์ฟเวอร์ในสถาปัตยกรรมแบบไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ และเปิดใช้การพิสูจน์ยืนยันการทำงานของเกมในเกมแบบผู้เล่นหลายคนแบบ P2P สิ่งนี้จะเพิ่มจำนวนผู้เล่นพร้อมกันที่สามารถรองรับได้ ส่งผลให้ประสบการณ์การเล่นเกมที่สนุกสนานยิ่งขึ้นและดึงดูดฐานผู้เล่นที่กว้างขึ้น
เท่าที่เกี่ยวข้องกับการเล่นเกม ZKP มีโซลูชันสำหรับเกมประเภทต่างๆ ในเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่ง (FPS) ZKP สามารถตรวจสอบระดับทักษะของผู้เล่นโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการจับคู่ ในเกมเล่นตามบทบาทออนไลน์ที่มีผู้เล่นหลายคนจำนวนมาก (MMORPGs) ZKP ช่วยให้เป็นเจ้าของและแลกเปลี่ยนทรัพย์สินเสมือนได้อย่างปลอดภัย สร้างเศรษฐกิจที่เป็นหนึ่งเดียวในเกมต่างๆ ZKPs ยังมีแอปพลิเคชันในเกมการพนันและคาสิโน ซึ่งให้ผลลัพธ์แบบสุ่มที่ตรวจสอบได้และปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้เล่น นอกจากนี้ ZKP ยังรักษาความปลอดภัยให้กับความคืบหน้าของผู้เล่นและคะแนนสูงในเกมไขปริศนาและเกมกลยุทธ์ ในขณะที่รักษาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้เป็นส่วนตัว
การนำ ZKP มาใช้ในอุตสาหกรรมเกมสามารถปรับปรุงประสบการณ์การเล่นเกม ปรับปรุงความเหนียวของผู้เล่น และได้รับผลกำไรที่สูงขึ้น เมื่อการใช้งาน ZKP ขยายตัว ฮาร์ดแวร์พิเศษอาจกลายเป็นสิ่งสำคัญในการตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับพลังการประมวลผล
ZK ID - รหัสที่กระจายอำนาจ
https://youtu.be/5TJ3BZEc1Ro
การสร้างความน่าเชื่อถือทางดิจิทัลและการรับรองความถูกต้องที่ปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญในสภาพแวดล้อมออนไลน์ในปัจจุบัน การถือกำเนิดของ Zero-Knowledge Proofs (ZKP) ได้ปฏิวัติวงการด้วยการให้ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่มากขึ้น ในที่นี้ เราจะสำรวจคุณสมบัติและข้อดีของการพิสูจน์หลักฐานที่ไม่มีความรู้ และศักยภาพในการกำหนดนิยามใหม่ของการยืนยันตัวตนทางดิจิทัล
การสร้างความน่าเชื่อถือทางดิจิทัลและการรับรองความถูกต้องที่ปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญในสภาพแวดล้อมออนไลน์ในปัจจุบัน การถือกำเนิดของ Zero-Knowledge Proofs (ZKP) ได้ปฏิวัติวงการด้วยการให้ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่มากขึ้น ในที่นี้ เราจะสำรวจคุณสมบัติและข้อดีของการพิสูจน์หลักฐานที่ไม่มีความรู้ และศักยภาพในการกำหนดนิยามใหม่ของการยืนยันตัวตนทางดิจิทัล
- การป้องกันความเป็นส่วนตัวขั้นสูง: การพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้เป็นเลิศในการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ผู้ใช้สามารถยืนยันตัวตนหรือข้อมูลประจำตัวโดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดเฉพาะ เช่น หมายเลขประจำตัวส่วนบุคคลหรือที่อยู่ ZKP สร้างกรอบความปลอดภัยที่อนุญาตให้มีการโต้ตอบที่ไม่ไว้วางใจในขณะที่รักษาความลับ
- การโต้ตอบที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้: การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าร่วมในสัญญาอัจฉริยะและตรวจสอบข้อมูลบนบล็อกเชนในขณะที่ซ่อนข้อมูลส่วนตัว ข้อมูลประจำตัวแบบออฟไลน์เช่นหนังสือเดินทางหรือวุฒิการศึกษาสามารถสร้างหลักฐานที่ไม่มีความรู้ หลักฐานเหล่านี้สามารถใช้สำหรับการตรวจสอบที่ไม่น่าเชื่อถือบนบล็อกเชน เพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูลในขณะที่รักษาความเป็นส่วนตัว
เมื่อเร็วๆ นี้ Polygon ได้เปิดตัว Polygon ID ซึ่งเป็นโซลูชันการระบุตัวตนแบบกระจายศูนย์ความรู้ Polygon ID ใช้ประโยชน์จากพลังของการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เพื่อให้ผู้ใช้สามารถยืนยันตัวตนโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน มีชุดเครื่องมือที่ครอบคลุม ได้แก่ Validator SDK, Issuer Node, Wallet SDK และแอปพลิเคชันกระเป๋าเงิน ทำให้นักพัฒนาสามารถผสานรวมโซลูชันการระบุตัวตนแบบกระจายศูนย์เข้ากับแอปพลิเคชันของตนได้อย่างราบรื่น
สรุปแล้ว
สรุปแล้ว ความหลากหลายของพื้นที่ที่ ZK มีผลกระทบเชิงบวกแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ในการนำการยอมรับจำนวนมากมาสู่อุตสาหกรรมบล็อกเชน อันที่จริงแล้ว แอปพลิเคชันเหล่านี้ส่วนใหญ่—zkML, เกม ZK, ZK ID—ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และบางส่วนยังคงอยู่ในขอบเขตของทฤษฎีเป็นส่วนใหญ่ ยังคงเป็นเพียงเรื่องของเวลาก่อนที่เราจะเห็นกิจกรรมและผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมจาก zkML, เกม ZK หรือพื้นที่ ZK ID เมื่อพื้นที่เหล่านี้เติบโตขึ้น เราคาดหวังว่าระบบนิเวศที่สดใสของแอปพลิเคชัน ZK จะสร้างนิยามใหม่ให้กับแนวคิดของเราเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการตรวจสอบได้
ความคิดเห็นทั้งหมด