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XRP/HKD+14.39%
DOGE/US+1.83%原文作者：Hill.bit
零知識證明的概念大家耳熟能詳，但具體到技術細節可能很多人都一頭霧水。
零知識和證明實際上是 2 個名詞，證明方案是零知識協議安全假設的基本組成部分。 在本文中 Hill.bit 將通過解釋多種不同的證明方案以及它們的優缺點，來幫助更多人理解 ZK 證明系統。
在零知識證明系統中，有三個實體參與：設置者、證明者和驗證者。不同的證明方案會以各種方式影響它們的行為，從而影響效率、安全性和整個系統的性能。
設置者階段生成 ZK 系統所需的必要參數和公鑰。證明方案會影響設置者階段的復雜度、計算、通信以及它是受信任的還是無需信任的。證明者生成一個證明，證明其掌握了一個秘密輸入的信息，而無需透露該信息。證明方案影響證明者的計算時間、內存需求和證明大小，從而影響通信和存儲需求。驗證者檢查證明的有效性。證明方案會影響驗證時間、內存需求以及向證明請求的數量和復雜度。 這里有三種不同類型的證明方案。
一個休眠7.2年的ETH地址被激活，持有200ETH:金色財經報道，據Whale Alert披露數據顯示，一個包含200ETH（約合282,115美元）預挖以太坊地址在休眠7.2年之后已被激活。[2022/10/26 16:39:32]
線性 PCPs + 僅線性編碼：
利用線性概率可檢驗證明（PCPs）和線性運算；
提供強零知識屬性；
生成最短的證明；
需要受信任的設置；
以前的改進主要集中在減少證明者時間上。
線性 PCPs 是一種證明系統，其中驗證者通過查詢少量證明來檢查語句的有效性。術語“線性”指驗證者的查詢是證明的線性函數。
美國塔吉特百貨公司現在在一些商店出售比特幣硬件錢包:金色財經報道，Bitcoin Archive在社交媒體上稱，美國塔吉特百貨公司現在在一些商店出售比特幣硬件錢包。[2022/10/12 10:31:41]
僅線性編碼是一種加密技術，用于隱藏信息，僅允許對隱藏數據進行線性操作。這可以確保數據隱私同時使某些計算得以執行。
多項式 IOPs + 多項式承諾方案：
利用代數結構；
通常比基于線性 PCP 的系統更高效；
支持通用/不受信任的設置；
允許定制電路；
以前的改進主要集中在提高驗證者效率上。
持有100枚以上BTC的地址數量達到 1 個月低點:金色財經報道，Glassnode數據顯示，持有100枚以上BTC的地址數量達到 15,878 的1 個月低點。[2022/9/20 7:08:42]
多項式交互式預言機證明（IOPs）是一種證明系統，其中證明者和驗證者在多個回合中交換消息。證明者生成預言（對多項式的承諾）并將其提供給驗證者。
驗證者在特定點查詢預言機，而證明者以相應的多項式評估響應。多項式方案承諾多項式而不透露有關多項式本身的信息。
與線性 PCPs + 僅線性編碼相比的效率提高來自于：
更好地利用代數結構；
更高效的證明生成/驗證；
CoinShares：上周加密貨幣投資產品凈流入700萬美元:9月19日消息，據CoinShares周報數據，上周數字資產投資產品凈流入總額為 700 萬美元，其中比特幣的流入總額為 1740 萬美元，以太坊的流出總額為 1540 萬美元。空頭比特幣也有小幅流入，總計 260 萬美元，總資產管理規模接近創紀錄的 1.69 億美元。從地區來看，資金流入主要集中在美國和德國，總額分別為 1400 萬美元和 1100 萬美元。而瑞典和加拿大的資金外流分別為 1600 萬美元和 420 萬美元。[2022/9/19 7:06:30]
壓縮多項式表示；
批處理驗證技術
然而，多項式 IOPs + 多項式承諾方案存在以下缺點：
更復雜的設計和實現；
特定目的的加密假設；
不同的性能權衡，例如可并行性。
折迭方案：
允許遞歸證明組合；
實現嵌套證明以提高效率和可擴展性；
快速且易于并行化的證明者；
之前的改進主要集中在構建遞歸 SNARKs 上。
遞歸證明組合可以降低驗證者的計算和內存需求，這在像區塊鏈這樣的應用中特別有用。證明聚合可以減小最終證明的大小和驗證時間，但生成這樣的證明可能對證明者的計算要求更高。 與多項式 IOPs + 多項式承諾方案相比，折迭方案的效率提高來自于：
證明聚合；
改進的可擴展性；
更快的驗證時間。
折迭方案的潛在缺點包括：
定制化的加密假設；
增加證明者的計算時間和內存開銷；
適用性可能因用例而異 。
總之，線性 PCPs + 僅線性編碼提供強大的零知識屬性和最短的證明長度，但它們需要受信任的設置，并且與其他類別相比在效率上具有局限性。
多項式 IOPs + 多項式承諾方案通過更高效的證明生成和驗證過程，在效率上比線性 PCPs + 僅線性編碼有顯著改進，但設計和實現可能更為復雜。
折迭方案在效率和可伸縮性方面表現出色，得益于遞歸證明組合，這在區塊鏈應用中尤其有用。但是，證明者的計算時間和內存開銷可能會增加，并且其適用性可能因使用情況而異。
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