Dowody zerowej wiedzy w Web3: Czym jest ZK-SNARK?

Jeśli spojrzymy na Web3 przez pryzmat zastosowanych przypadków użycia, prędzej czy później napotkamy ten sam problem: blockchain jest z definicji transparentny, podczas gdy większość rzeczywistych zadań wymaga prywatności. Musisz udowodnić, że transakcja, obliczenia lub stan są poprawne, ale jednocześnie nie chcesz ujawniać podstawowych danych całemu światu. To właśnie na tym przecięciu pojawiają się dowody zerowej wiedzy, a dokładniej ZK-SNARK jako jeden z kluczowych instrumentów technologii zerowej wiedzy.

W ciągu ostatnich kilku lat, Zero-Knowledge Proofs po cichu przekształciły się z teoretycznego konstruktu w działającą warstwę infrastruktury Web3. Są one wykorzystywane do uruchamiania prywatnych płatności i protokołów tożsamości, budowania rollupów ZK do skalowania Ethereum, weryfikowania poprawności złożonych operacji bez ujawniania surowych danych oraz wzmacniania bezpieczeństwa Web3 tam, gdzie zwykła przejrzystość łańcucha bloków nie jest już wystarczająca. W rezultacie SNARK, a także STARK i pojawienie się nowych systemów ZK-Proof przestają być tematami czysto akademickimi - sposób, w jaki ta warstwa jest zbudowana, bezpośrednio określa, jak bezpieczne, prywatne i skalowalne będą sieci i protokoły, na które przeznaczasz kapitał.

Zapoznaj się z naszym szczegółowym podziałem na DeFi Fundamentals: Przewodnik dla początkujących po zdecentralizowanych finansach (2025)

Stack 10% More on Your First BTCC Deposit

Start Trading

Dowody zerowej wiedzy w Web3: podstawowe idee i ich znaczenie

Zanim zagłębimy się w techniczną implementację, która zdecydowanie zasługuje na uwagę, przyjrzyjmy się podstawowej idei stojącej za tym rozwiązaniem i problemom, które ma ono rozwiązać.

Czym jest dowód zerowej wiedzy?

Zero-Knowledge Proof to dowód kryptograficzny, który umożliwia potwierdzenie poprawności twierdzenia bez ujawniania danych, na których jest ono oparte. Zamiast publikować pełny zestaw wartości wejściowych lub pośrednich kroków obliczeniowych, protokół działa na zwartym dowodzie, który wystarcza do sprawdzenia, czy przestrzegano określonych zasad.

Takie schematy opierają się na trzech podstawowych właściwościach:

• Kompletność oznacza, że biorąc pod uwagę poprawne dane i uczciwe zachowanie strony generującej dowód, weryfikator prawie zawsze akceptuje dowód jako prawidłowy.
• Solidność ujmuje przeciwną stronę: biorąc pod uwagę fałszywe stwierdzenie, prawdopodobieństwo wygenerowania dowodu, który przejdzie weryfikację, jest niezwykle niskie i pomijalnie bliskie zeru.
• Właściwość zero-knowledge zapewnia, że ukrytych danych nie można odtworzyć z samego dowodu i że nie można wydobyć żadnych dodatkowych informacji na ich temat; jedynym wnioskiem dostępnym dla weryfikatora jest to, że oświadczenie spełnia sformalizowane warunki protokołu.

Dowody zerowej wiedzy stanowią zatem odrębną klasę rygorystycznych dowodów kryptograficznych, porównywalną pod względem poziomu formalności z podpisami cyfrowymi, zobowiązaniami i innymi podstawowymi prymitywami. Można je opisać, wdrożyć i przeanalizować w tych samych kategoriach, co resztę podstawowej kryptografii, na której opierają się systemy blockchain.

Od dowodów kryptograficznych do systemów ZK-Proof

Klasyczne mechanizmy kryptograficzne rozwiązują różne problemy. Podpisy potwierdzają autorstwo wiadomości i jej niezmienność, ale sama treść pozostaje otwarta. Funkcje skrótu umożliwiają zobowiązanie się do określonej wartości i późniejsze wykazanie, że to właśnie ta wartość została użyta, ale podstawowe dane są ujawniane podczas weryfikacji. Interaktywne protokoły uwierzytelniania i weryfikacji wiedzy wymagają wielokrotnej wymiany wiadomości między stronami i słabo skalują się w środowiskach, w których wiele niezależnych węzłów musi zweryfikować ten sam fakt.

Protokoły Zero-Knowledge Proofs dodają kolejny rodzaj dowodu, w którym weryfikowalność jest oddzielona od ujawniania danych i nie wymaga obowiązkowego interaktywnego dialogu. W oparciu o tę ideę tworzone są rodziny systemów ZK-Proof - konkretne protokoły wiedzy zerowej, które różnią się pod względem podstaw matematycznych, założeń kryptograficznych, rozmiaru dowodu, złożoności generowania i kosztu weryfikacji.

Na poziomie wyboru konkretnego systemu ZK-Proof, z których główne przeanalizujemy później, ustalane są cechy architektoniczne: jakie zasoby będą potrzebne uczestnikom sieci, jaki poziom zaufania do podstawowych założeń jest akceptowalny oraz jakie parametry dowodu i czasu weryfikacji odpowiadają docelowemu obciążeniu. W tym sensie ZK-SNARK i ZK-STARK zajmują pozycję oddzielnych zaimplementowanych schematów jako dwa z wielu możliwych sposobów budowania dowodów zerowej wiedzy; w rzeczywistości koncepcja ta pozwala na większą liczbę wariantów implementacji.

Dlaczego technologia Zero-Knowledge ma znaczenie dla Web3

Wiadomo, że publiczne łańcuchy bloków zapewniają pojedynczy stan widoczny dla wszystkich: transakcje, salda, parametry protokołu i ich zmiany są dostępne do obserwacji i weryfikacji dla każdego węzła. Z pewnością zwiększa to odporność na manipulowanie danymi, ale jednocześnie sprawia, że każde działanie staje się częścią otwartej historii, w której operacje finansowe, struktury własności i zachowania uczestników stają się łatwe do przeanalizowania. W wielu scenariuszach jest to sprzeczne z wymogami prywatności - od ochrony wrażliwych danych handlowych po zgodność z normami regulacyjnymi w niektórych jurysdykcjach.

To właśnie tutaj technologia Zero-knowledge wypełnia lukę, umożliwiając przeniesienie części kontroli z poziomu bezpośredniego ujawniania danych wejściowych na poziom weryfikacji poprawności reguł za pomocą dowodu kryptograficznego. W rezultacie sieć widzi tylko to, co jest niezbędne do konsensusu i aktualizacji stanu, podczas gdy wszystkie wrażliwe parametry pozostają pod kontrolą stron, które je dostarczają. Takie podejście tworzy podstawę do zachowania zarówno zaufania, jak i prywatności w Web3, która nie jest związana z zaufaną infrastrukturą lub scentralizowanym przechowywaniem, i otwiera przestrzeń dla prawdziwie zdecentralizowanej prywatności, w której kontrola nad ujawnianiem informacji jest rozproszona, a nie skoncentrowana w jednym operatorze.

Istnieje również dodatkowa korzyść dla bezpieczeństwa Web3, ponieważ część logiki, która wcześniej żyła poza łańcuchem i była sprawdzana w modelu opartym na zaufaniu, może zostać sformalizowana w postaci systemów ZK-Proof i zweryfikowana na poziomie protokołu. Węzły sieci zyskują możliwość weryfikacji poprawności działań zgodnie z jednolitymi regułami bez rozszerzania zbioru dostępnych im danych. W takiej architekturze Zero-Knowledge Proofs stają się podstawowym narzędziem umożliwiającym połączenie otwartego rejestru z ograniczonym i kontrolowanym ujawnianiem informacji o użytkownikach i procesach wewnątrz ekosystemu.

Co oznacza skrót ZK-SNARK?

ZK-SNARK to specyficzny rodzaj Zero-Knowledge Proof, którego nazwa koduje jego kluczowe właściwości:

• Zero-Knowledge;
• Zwięzłość;
• Nieinteraktywny;
• Argument wiedzy.

Zero-Knowledge wskazuje, że dowód nie ujawnia ukrytych danych i nie ujawnia żadnych dodatkowych informacji na ich temat poza faktem, że stwierdzenie jest poprawne. Zwięzłość oznacza, że dowód ma niewielki rozmiar i że węzły sieci mogą go zweryfikować znacznie szybciej niż oryginalne obliczenia, które reprezentuje. Nieinteraktywność podkreśla, że dowodzący generuje dowód raz, a weryfikator może go następnie sprawdzić wiele razy bez dodatkowej wymiany wiadomości. Argument wiedzy określa wymóg, że uczestnik praktycznie nigdy nie może skonstruować poprawnego dowodu bez prawdziwej wiedzy o ukrytym świadku, czyli wewnętrznych danych, które sprawiają, że stwierdzenie jest prawdziwe.

Łącznie właściwości te definiują profil ZK-SNARK jako protokołu: kompaktowe dowody, szybka weryfikacja, brak potrzeby interaktywnego dialogu i kryptograficzna gwarancja, że za dowodem stoi prawdziwa wiedza, a nie losowe zgadywanie. To połączenie sprawia, że ZK-SNARK jest naturalnym kandydatem do zastosowania w sieciach blockchain, w których węzły muszą weryfikować dużą liczbę dowodów przy ograniczonych zasobach.

Jak działa ZK-SNARK

Architektura ZK-SNARK opiera się na kilku podstawowych rolach i typach danych. Dowódca generuje dowód, a weryfikator go sprawdza. Deweloper opisuje oświadczenie jako oświadczenie dotyczące publicznych danych wejściowych - jest to część informacji, którą widzą wszyscy uczestnicy: zagregowane wyniki, skróty zestawów operacji i parametry, które są ważne dla protokołu. Ukryta część, która zapewnia, że oświadczenie jest prawdziwe, jest powszechnie nazywana świadkiem; obejmuje ona wartości prywatne, stany wewnętrzne i wszelkie dane, które nie mogą trafić do księgi publicznej.

• Inżynierowie zazwyczaj dzielą pracę nad schematem na kilka etapów.
• Na etapie konfiguracji generują parametry systemu dla wybranego schematu i klasy obliczeń. W klasycznych ZK-SNARK parametry te obejmują zaufaną konfigurację, a bezpieczeństwo wszystkich kolejnych dowodów zależy bezpośrednio od tego, jak poprawnie i uczciwie uczestnicy przeprowadzili tę procedurę.
• Na etapie generowania dowodu, weryfikator, biorąc pod uwagę publiczne dane wejściowe i świadka, konstruuje dowód, że ukryte dane spełniają wszystkie ograniczenia.
• Na etapie weryfikacji ZK weryfikator, dysponując jedynie publicznymi danymi wejściowymi, dowodem i parametrami systemu, sprawdza poprawność dowodu i nie uzyskuje dostępu do ukrytych wartości.

Deweloper nie może bezpośrednio osadzić dowolnego obliczenia w ZK-SNARK. Zamiast tego reprezentuje logikę w formie dogodnej do weryfikacji, zwykle jako obwody arytmetyczne lub system ograniczeń (obwody/ograniczenia). Rozbijają obliczenia na prymitywne operacje i połączenia między nimi, a protokół interpretuje ten zestaw jako system warunków, które należy sprawdzić. Takie podejście umożliwia formalizację i weryfikację bardzo złożonych funkcji, ale jednocześnie zmusza programistów do uwzględnienia kosztu każdej operacji w kategoriach systemów ZK-Proof i zaprojektowania logiki tak, aby można ją było skutecznie przetłumaczyć na obwody bez nadmiernego wzrostu rozmiaru dowodu i zasobów wymaganych do generowania i weryfikacji.

SNARK vs STARK: Porównanie systemów ZK-Proof

W ramach systemów ZK-Proof, SNARK i STARK rozwiązują podobne problemy, ale opierają się na różnych konstrukcjach kryptograficznych i ustalają różne kompromisy dla protokołu. Schematy SNARK są zbudowane w oparciu o przyjazne dla par krzywe eliptyczne i ustrukturyzowany ciąg referencyjny, który zespoły uzyskują raz w wyniku zaufanej konfiguracji dla wybranej klasy obliczeń.

Schematy STARK wykorzystują kryptografię opartą na hashach, zobowiązania i specjalne protokoły weryfikacji (na przykład FRI) i przekładają je na formę nieinteraktywną; zespoły nie przeprowadzają oddzielnej zaufanej ceremonii i akceptują model zaufania oparty na twardości funkcji hash i poprawności konstrukcji protokołu.

Pod względem profilu wydajności SNARK i STARK zachowują się inaczej. Schematy SNARK zapewniają kompaktowe dowody i prawie stałe koszty weryfikacji ZK, nawet gdy rośnie złożoność obliczeniowa, co dobrze współgra z ograniczeniami dotyczącymi gazu i danych obliczeniowych w sieciach w warstwie Ethereum i w rollupach ZK. W schematach STARK rozmiar dowodu i wymagania dotyczące przepustowości rosną bardziej zauważalnie, ale zespół może skalować ciężkie obliczenia poprzez przydzielanie mocniejszych weryfikatorów przy jednoczesnym utrzymaniu stabilnego poziomu bezpieczeństwa wraz ze wzrostem obciążenia. Tak więc, już na poziomie architektury, niektóre protokoły przyjmują profil SNARK i minimalizują rozmiar dowodu i koszt weryfikacji, podczas gdy inne celowo wybierają profil STARK i płacą za to dodatkowym ruchem i pamięcią masową.

W praktyce różnice te determinują sposób, w jaki zespoły projektują i rozwijają protokół. W scenariuszach SNARK ustalają one z góry klasę obsługiwanych obliczeń i dostosowują do niej zaufaną konfigurację, narzędzia i infrastrukturę weryfikatora. W scenariuszach STARK budują stos wokół pojedynczego schematu i skalują go, wybierając długość śladu obliczeń i zasoby przydzielone do generowania dowodów. W rezultacie wybór między SNARK i STARK sprowadza się do profilu systemu ZK-Proof: jakich prymitywów zespół jest gotowy użyć, jaką ilość danych i obliczeń infrastruktura może realistycznie obsłużyć oraz jak często planuje rozszerzać lub zmieniać obsługiwane klasy obliczeń w protokole.

Zapoznaj się z naszym szczegółowym opisem Crypto API: jak przestrzeń kryptograficzna działa pod maską

Stack 10% More on Your First BTCC Deposit

Start Trading

ZK-SNARKs w Web3: Prywatność i skalowanie Ethereum

Przyjrzyjmy się teraz bardziej szczegółowo, w jaki sposób ZK-SNARK przyczynia się nie tylko do bezpieczeństwa i prywatności, ale także do skalowania rozwiązań opartych na blockchainie.

ZK-SNARK dla prywatności w Web3

Protokoły, które opierają się na ZK-SNARK w zakresie prywatności, budują stan wokół zobowiązań i unieważnień, a nie wokół otwartych sald. Klient tworzy zestaw ukrytych danych wejściowych, opisuje pożądaną zmianę stanu, oblicza świadka i tworzy dowód, że nowa konfiguracja spełnia wszystkie zasady. Tylko korzenie drzew, skróty i znaczniki usług przechodzą do stanu globalnego, a nie rzeczywiste wartości. Węzły sieciowe odczytują zaktualizowany korzeń i weryfikują ZK-SNARK, ale nie uzyskują dostępu do wewnętrznych parametrów użytkownika. W ten sposób technologia zero-knowledge przenosi sprawdzanie poprawności na poziom kryptograficzny i eliminuje potrzebę ujawniania wrażliwych informacji we współdzielonym rejestrze.

Oddzielna warstwa logiki jest odpowiedzialna za podejmowanie decyzji, które dane właściciel jest skłonny ujawnić i komu. Różne klucze są często używane do operacji, przeglądania historii i audytów, a format stanu umożliwia ujawnienie poszczególnych elementów bez ujawniania całej struktury własności i wszystkich poprzednich kroków. Użytkownik może udowodnić własność aktywów, udział w głosowaniu lub spełnienie określonego warunku bez pokazywania pełnej ścieżki transakcji. Audytor, po otrzymaniu ograniczonego dostępu, sprawdza tylko zestaw faktów, które strony uznają za akceptowalne i opiera się na tych samych systemach ZK-Proof, co węzły walidujące.

W takim projekcie prywatność w Web3 przestaje zależeć od pojedynczego operatora lub magazynu. Węzły weryfikujące nie decydują o tym, co ujawnić; jedynie weryfikują dowody i aktualizują zagregowany stan. Kontrolę nad ujawnianiem danych sprawują właściciele odpowiednich kluczy i wybrane przez nich aplikacje. W ten sposób powstaje prawdziwie zdecentralizowana prywatność: protokół rozdziela kontrolę nad dostępem do informacji pomiędzy uczestników, zachowując jednocześnie ogólny poziom weryfikowalności oczekiwany od publicznego blockchaina.

Rollupy ZK i skalowanie Ethereum

W rollupach ZK zespół oddziela wykonanie od konsensusu. Warstwa wykonawcza akceptuje transakcje, stosuje do nich logikę protokołu, utrzymuje stan lokalny i rejestruje ślad wykonania. Po serii operacji operator zbiera partię, oblicza nowy korzeń stanu i generuje ZK-SNARK, który łączy stary i nowy stan poprzez system ograniczeń. Wraz z dowodem operator publikuje minimalne dane niezbędne do rekonstrukcji stanu w umowie w sieci bazowej.

Kontrakt rollup w Ethereum odbiera pakiet, sprawdza formaty danych wejściowych i uruchamia weryfikację ZK. Jeśli dowód przejdzie weryfikację, kontrakt akceptuje nowy root jako aktualny stan warstwy i rejestruje zmiany jako część skalowania Ethereum. Większość obliczeń i przechowywania danych pozostaje poza L1, podczas gdy sieć bazowa przyjmuje rolę arbitra, który jedynie potwierdza poprawność przejść między stanami. Parametry wybranego schematu ZK-SNARK określają, ile transakcji operator mieści w jednej partii, jak często publikuje aktualizacje i jaka część ostatecznej opłaty uiszczanej przez użytkownika pochodzi z kosztu weryfikacji.

Weryfikacja ZK określa wymagania dla infrastruktury rollup. Węzły śledzące L2 muszą być w stanie nadążyć za przychodzącymi dowodami i powiązanymi danymi, a klienci, którzy samodzielnie rekonstruują stan, muszą być w stanie wyodrębnić niezbędne fragmenty z opublikowanych informacji. Jeśli zespół wybierze schemat z cięższym generowaniem dowodów, przeniesie główne obciążenie na operatorów, którzy budują partie. Jeśli zdecyduje się na maksymalnie kompaktowe dowody i szybką weryfikację ZK, upraszcza pracę obserwatorów i walidatorów, ale zaostrza wymagania dotyczące wdrażania schematu i optymalizacji wykonania.

Gdzie technologia wiedzy zerowej jest obecnie wykorzystywana w Web3?

Technologia zerowej wiedzy stworzyła już kilka ugruntowanych typów rozwiązań w Web3. W jednym przypadku zespoły projektują L1 tak, aby początkowo działał z zobowiązaniami i ZK-SNARK: formaty transakcji, struktura przechowywania i portfele klientów uwzględniają potrzebę generowania dowodów, przechowywania kluczy przeglądania i zarządzania stanami prywatnymi. Użytkownik wchodzi w interakcję z siecią za pośrednictwem klienta, który gromadzi kontekst, tworzy świadków i dowody, a łańcuch widzi tylko zagregowane wartości i skróty.

W innym przypadku oddzielne warstwy są budowane na istniejących sieciach. Rozwiązania te akceptują transakcje, wykonują je we własnym środowisku, agregują wyniki i publikują ZK-SNARK oraz dane potrzebne do rekonstrukcji stanu w kontrakcie w sieci bazowej. Rollupy ZK i powiązane projekty L2 wykorzystują to podejście, gdy chcą zwiększyć przepustowość i zmniejszyć obciążenie L1 bez porzucania swojego modelu konsensusu. Użytkownik nadal postrzega siebie jako pracującego z ekosystemem Ethereum, ale znaczna część obliczeń i weryfikacji przenosi się do dodatkowej warstwy, która opiera się na systemach ZK-Proof.

Trzeci kierunek jest rozwijany przez usługi, które łączą wiele sieci i aplikacji. Zbierają one dane z różnych źródeł, sprawdzają warunki lokalnie, budują ZK-SNARK dla konkretnego stwierdzenia i przekazują dowód do protokołu, który podejmuje decyzję. Takie konstrukcje są wykorzystywane do głosowania, tożsamości, dowodu wypłacalności i innych scenariuszy, w których ważne jest skompresowanie informacji zewnętrznych do krótkiego potwierdzenia odpowiedniego do weryfikacji w łańcuchu.

W każdym z tych wariantów wybór konkretnego systemu ZK-Proof i metody weryfikacji ZK bezpośrednio wpływa na to, jaki poziom prywatności w Web3 otrzymuje użytkownik, jakie wymagania infrastruktura nakłada na węzły i jaki okazuje się rzeczywisty koszt interakcji z protokołami wykorzystującymi technologię zerowej wiedzy.

Zapoznaj się z naszym szczegółowym podziałem na interoperacyjność Blockchain: Przyszłość komunikacji międzyłańcuchowej

Bezpieczeństwo Web3 i zagrożenia związane z technologią wiedzy zerowej

Technologia zerowej wiedzy zmienia również model zagrożeń w Web3. Protokół przestaje polegać wyłącznie na uczciwości operatora i poprawności infrastruktury i wymusza, aby każdemu znaczącemu krokowi towarzyszył ścisły dowód kryptograficzny. Zespół ustala zestaw niezmienników, które uważa za krytyczne i przenosi je do przestrzeni systemów ZK-Proof. Dopóki weryfikator poprawnie generuje dowody, a węzły weryfikujące konsekwentnie odrzucają wszystko, co nie przechodzi weryfikacji, protokół zachowuje integralność stanu nawet w częściowo niezaufanym środowisku wykonawczym.

Takie podejście zapewnia kilka bezpośrednich korzyści dla bezpieczeństwa Web3. Zespół może ustalić zasady obsługi zasobów i stanu w taki sposób, aby uczestnicy nie mogli ich ominąć poprzez lokalny kod lub zmiany konfiguracji. Każda próba wyjścia poza schemat albo łamie dowód, albo wymaga naruszenia samych prymitywów kryptograficznych. Protokół otrzymuje pojedyncze kryterium akceptowalnego zachowania: węzły sprawdzają nie motywację operatorów, ale zgodność działań z predefiniowanymi ograniczeniami. Deweloperzy tworzą oddzielne klasy warunków dla użytkowników, infrastruktury i audytorów oraz dołączają do nich różne rodzaje dowodów, zachowując wspólny poziom weryfikowalności.

Jednocześnie technologia zerowej wiedzy wprowadza własne ryzyko, którego nie można zignorować. W schematach z zaufaną konfiguracją zespół tworzy i wykorzystuje ustrukturyzowane parametry, które zasadniczo działają jako kluczowy materiał dla całego późniejszego życia protokołu. Jeśli ktoś zachowa dostęp do wewnętrznego sekretu lub naruszy procedurę generowania, zyskuje możliwość wydawania dowodów, które przechodzą weryfikację, ale nie odzwierciedlają rzeczywistego wykonania reguły. W środowisku z aktywami finansowymi prowadzi to do ryzyka ukrytej emisji, ominięcia limitów lub nieautoryzowanych zmian stanu. Zespół, który wybiera ten model, bierze na siebie odpowiedzialność za procedurę inicjalizacji, jej powtarzanie i przejrzystą obsługę parametrów.

Kolejna warstwa ryzyka związana jest z tym, jak programiści opisują logikę w obwodach i łączą ją z resztą systemu. Każdy pominięty niezmiennik, zamieniony indeks, nieprawidłowe sprawdzenie zakresu lub nieprawidłowo utworzony zestaw publicznych danych wejściowych staje się podatnością, której nie można zrekompensować odpornością sieci lub reputacją operatora. Zewnętrzny obserwator widzi tylko, że dowód przeszedł weryfikację, ale nie widzi, które warunki zespół zawarł w schemacie, a które pozostawił poza nim. Dlatego też każdy system, który opiera się na systemach ZK-Proof, wymaga takiego samego poziomu dyscypliny w projektowaniu obwodów i weryfikacji, jak w przypadku opracowywania rdzenia blockchain lub silnika maszyny wirtualnej.

Audyt stanowi osobne wyzwanie. Zespół musi zapewnić audytorom inteligentne kontrakty, logikę sieci, opisy obwodów, implementacje dowodów kryptograficznych, specyfikacje parametrów bezpieczeństwa i procesy aktualizacji. Każda zmiana w klasach obsługiwanych obliczeń, docelowej głębokości bezpieczeństwa lub strukturze stanu wymaga nowego cyklu analizy. Liczba specjalistów, którzy mogą w pełni odczytać i zweryfikować takie konstrukcje jest ograniczona, a każda iteracja audytu musi być zaplanowana pod względem czasu i zasobów. Jeśli zespół zignoruje ten czynnik, skutecznie wdroży system, którego podstawy bezpieczeństwa są zrozumiałe dla wąskiego kręgu programistów, podczas gdy reszta uczestników akceptuje go na zasadzie zaufania.

W rezultacie technologia zero-knowledge wzmacnia bezpieczeństwo Web3, ale nie usuwa odpowiedzialności za projektowanie i operacje. ZK-SNARK i inne systemy ZK-Proof umożliwiają sztywne ustalanie reguł i zawężają przestrzeń dla arbitralnych działań operatora, ale jednocześnie tworzą nową warstwę krytycznej infrastruktury, w której każdy błąd projektowy, implementacyjny lub operacyjny natychmiast staje się częścią powierzchni ataku. Protokół naprawdę korzysta z takich schematów tylko wtedy, gdy zespół buduje wokół nich pełnoprawny cykl rozwoju, testowania, audytu i zarządzania ryzykiem.

Nie musisz być inżynierem, aby zrozumieć kluczowe elementy projektów kryptograficznych, kompleksowo je ocenić i zdać sobie sprawę z ich prawdziwego potencjału, możliwości i ryzyka. Pobierz listę kontrolną DYOR Crypto: Oceń projekty kryptowalutowe przed inwestycją

Podsumowanie

Zero-Knowledge Proofs, a dokładniej ZK-SNARK w połączeniu z innymi systemami ZK-Proof, ostatecznie stają się fundamentem, który wspiera prywatność w Web3, prawdziwe warianty skalowania Ethereum i znaczną część bezpieczeństwa Web3. Nie wystarczy sama obecność tej technologii: liczy się to, w jaki sposób protokół wykorzystuje ją do ustalania reguł obsługi danych i stanu, które klasy stwierdzeń przesuwa do warstwy kryptograficznej, a które nadal pozostawia w strefie umów organizacyjnych i zaufania do infrastruktury.

W praktyce rzetelna analiza dowolnej sieci lub protokołu, który opiera się na Zero-Knowledge Proofs, zawsze sprowadza się do kilku sprawdzeń. Po pierwsze, należy przeanalizować, jaki konkretny typ systemu ZK-Proof został wybrany i jakie kompromisy wprowadza pod względem rozmiaru dowodu, kosztów generowania i weryfikacji, zależności od zaufanej konfiguracji i planu aktualizacji. Następnie należy sprawdzić, jaki rzeczywisty poziom prywatności zapewnia stos: które dane pozostają jawne, jak zorganizowana jest kontrola dostępu do prywatnych fragmentów, które scenariusze ujawniania danych zespół sformalizował, a które pozostawił w gestii operatorów. Oddzielna warstwa analizy dotyczy bezpieczeństwa Web3: jak przejrzyście projekt naprawia niezmienniki w obwodach, jak organizuje proces weryfikacji implementacji i kto w ekosystemie jest w stanie niezależnie ponownie sprawdzić te decyzje.

Dlatego też nie wynika z tego, że technologia zerowej wiedzy automatycznie czyni sieć niezawodną lub obiecującą. Definiuje ona nową klasę narzędzi, które wzmacniają dobrze zaprojektowane protokoły, a jednocześnie szybko karzą powierzchowne rozwiązania. Jeśli zespół jasno wyjaśnia, jaką rolę w architekturze odgrywają Zero-Knowledge Proofs i ZK-SNARK, jakie ograniczenia wprowadzają i jakie ryzyko jest pod kontrolą, masz do czynienia ze stosem, z którym warto dalej pracować; jeśli technologia pojawia się tylko jako ogólne stwierdzenie bez wyraźnego związku z prywatnością, skalowaniem i bezpieczeństwem, jest to sygnał, że należy zachować szczególną ostrożność.

Stack 10% More on Your First BTCC Deposit

Start Trading

Często zadawane pytania

Co to jest ZK-SNARK w kryptowalutach?

ZK-SNARK w kryptowalutach to schemat Zero-Knowledge Proof, który umożliwia udowodnienie poprawności obliczeń bez ujawniania danych wejściowych. Jest to ważne, ponieważ może zapewnić bardzo kompaktowy dowód, który sieć weryfikuje znacznie szybciej niż samo oryginalne obliczenie.

Jak działają ZK-SNARKs?

Programista opisuje logikę jako obwód arytmetyczny lub system ograniczeń i uruchamia konfigurację, która tworzy publiczne parametry. Weryfikator bierze publiczne dane wejściowe i prywatnego świadka i używa ich do zbudowania dowodu, że wszystkie ograniczenia są spełnione. Weryfikator używa tylko publicznych danych wejściowych, dowodu i parametrów do sprawdzenia poprawności bez uczenia się prywatnych danych.

Co oznacza skrót ZK-SNARK?

ZK-SNARK to skrót od Zero-Knowledge Succinct Non-interactive Argument of Knowledge. Zero-Knowledge oznacza, że dowód nie ujawnia tajnych danych, Succinct, że dowód jest krótki i można go szybko zweryfikować, Non-interactive, że wystarczy pojedyncza wiadomość od dowodzącego do weryfikatora, Argument of Knowledge, że bez prawdziwej wiedzy świadka wygenerowanie poprawnego dowodu jest prawie niemożliwe.

W jaki sposób ZK-SNARK są używane w Ethereum?

W ekosystemie Ethereum, ZK-SNARKs są używane głównie w zk-rollups i zkEVM, gdzie udowadniają poprawność dużych partii transakcji L2 do kontraktu L1. Ponadto są one stosowane w indywidualnych protokołach do prywatnych transferów, weryfikacji obliczeń poza łańcuchem oraz do dowodzenia stanu w mostach i systemach tożsamości.

Jaka jest różnica między ZK-SNARK a ZK-STARK?

ZK-SNARK zazwyczaj opiera się na parach na krzywych eliptycznych, wymaga zaufanej konfiguracji i zapewnia bardzo małe dowody z tanią weryfikacją, ale opiera się na bardziej złożonych założeniach. ZK-STARK jest zbudowany na prymitywach opartych na hashach, nie wymaga zaufanej konfiguracji i wygląda lepiej w dłuższej perspektywie oraz w kontekście post-kwantowym, ale jego dowody są większe i wymagają większej przepustowości.

Czy ZK-SNARK są używane do ochrony prywatności lub skalowania?

Są one używane zarówno do ochrony prywatności, jak i skalowania. W protokołach prywatnych ZK-SNARK ukrywa wartości i relacje między uczestnikami, a sieć widzi tylko poprawność reguł. W rozwiązaniach skalowalnych umożliwia wykonywanie transakcji poza L1, pakowanie ich w partie i potwierdzanie za pomocą jednego dowodu, co zmniejsza obciążenie sieci bazowej.

Które łańcuchy bloków wykorzystują technologię ZK-SNARK?

ZK-SNARK jest rdzeniem prywatnych L1 w rodzinie projektów zgodnych z modelem Zcash. Filecoin wykorzystuje ją w szerokim zakresie do potwierdzania przechowywania danych. Wokół Ethereum wiele zk-rollupów i zkEVMów polega na ZK-SNARK, aby udowodnić swoje stany, a także istnieją nowe L1, które początkowo projektują swój stan i transakcje w oparciu o ten schemat.

Czy transakcje ZK-SNARK są anonimowe?

Mogą ukrywać kwoty, adresy odbiorców i strukturę własności, ale anonimowość zależy całkowicie od projektu protokołu i zachowania użytkownika. Metadane sieciowe, wzorce użytkowania i dodatkowe pola w transakcjach mogą pozbawić użytkownika anonimowości, nawet jeśli sam dowód nie ujawnia wykresu transferu.

Dlaczego ZK-SNARK są ważne dla Web3?

ZK-SNARK umożliwia zachowanie weryfikowalności kryptograficznej przy jednoczesnym zmniejszeniu ilości publicznych danych i obliczeń w łańcuchu. W rezultacie protokoły Web3 mogą implementować prywatne zasoby i tożsamość, przenosić ciężkie obliczenia poza łańcuch i nadal potwierdzać wynik na wspólnej warstwie, a nie w oddzielnej zaufanej usłudze.

Czy technologia Zero-Knowledge jest bezpieczna?

Podstawowa teoria zero-knowledge i nowoczesnych systemów ZK-Proof jest uważana za kryptograficznie solidną, jeśli założenia są spełnione. Prawdziwe ryzyko leży w zaufanej konfiguracji, w projektowaniu obwodów, w implementacji i w procesach aktualizacji, więc bezpieczeństwo takich systemów zależy od jakości inżynieryjnej, testowania i audytu tak samo sztywno, jak bezpieczeństwo konsensusu i maszyny wirtualnej.