ZKP 技术带来的计算变革

在区块链的世界中，每个节点的计算能力存在局限性，这是一个很大的问题。然而，ZKP 技术的出现，宛如救星一般。节点可以将大量的计算工作外包给链下节点，之后只需对外包提交的计算结果以及证明进行验证，就能够知晓计算是否准确，这样既大大提升了效率，又使区块链的能力得到了进一步的拓展。

比如 zksync1.0，它在链下进行以太坊代币的转账和交易。之后，将结果提交给节点。节点通过验证 ZKP 证明，就能够知晓它是否按照声明的方法进行了计算。这一实例让我们看到了 ZKP 技术在实际运用中展现出的强大效果。

Filecoin 里的 ZKP 应用

Filecoin 这个项目在运用 ZKP 技术方面表现得极为出色。它通过 ZKP 构建了时空证明系统，此系统具有重要意义，能够证明用户在本地存储了特定文件。到目前为止，已经有 18 EiB 的文件被证明存储了，这一成果既展现了 ZKP 技术在存储领域的巨大潜力，也为分布式存储的发展提供了有力的支撑。

有了这个系统后，用户就不必再为文件存储的安全性和可证明性问题而担忧。Filecoin 借助 ZKP 技术，给存储市场带来了新的解决办法，同时也促使整个行业发生了变革。

ZKP 在数据验证压缩方面的作用

在区块链的复杂环境里，数据的验证以及存储始终是个难题。借助 ZKP 这一技术，数据的验证能够得以有效压缩。例如 Mina ，凭借递归零知识证明，将账本压缩到了 11 KB ，然而却依然能够精准地验证区块的正确性。

这意味着在数据验证能力不受损失的情况下，显著减少了数据存储的空间，同时也减少了验证所需的资源。这对于提升区块链的性能以及可扩展性具有重要意义，并且为区块链技术在更多场景中的应用提供了可能。

ZKP 证明系统的分类

证明系统是 ZKP 的底层算法实现，它可分为交互式和非交互式这两种类型。在区块链领域中，我们较为常用的是 NIZK。在这其中，区块链里的节点充当着验证者 V 的角色，而终端用户或者二层网络（Layer2）则扮演着证明者 P 的角色。

不过，这种分类并非是绝对的。像 Halo 项目和 Halo2 项目，在进行设计的时候参考了许多 Plonk 的思路。并且，SNORKs 常常会被归到 SNARKs 当中，这是因为它们都需要可信设置。这表明对于 ZKP 证明系统的分类，还需要进行更深入的研究以及探讨。

ZKP 开发库及实现语言

我们在开发 ZKP 应用时，无需从一开始就通过密码学来进行实现。如今，已经有诸多开发库将底层证明系统完成了。倘若使用 Python 来实现，便可以在用户的浏览器中生成证明，接着把以太坊智能合约当作验证者来使用。

实现于 Rust 的证明系统，具备单一范围证明以及聚合范围证明的特性，同时也具备强类型多方计算等特点。并且正在开发用于证明任意语句的可编程约束系统 API 。不同的开发语言和工具，给开发者提供了更多的选择与便利。

ZKP 相关语言及虚拟机应用

ZoKrates 和 Circom 语言较为特殊，它们均采用 DSL 来描述电路。ZoKrates 提供了一些较为常用的电路库，这些电路库能够在 DApp 中助力使用可验证的计算，涵盖从程序规范到计算证明的生成，以及在 Solidity 中的验证等各个方面。

Circom 语言能够与 snarkjs 配合，在用户的浏览器中生成证明，并且也会使用以太坊智能合约作为验证者。此外，zkEVM 是一种类似于 EVM 的虚拟机，它会通过生成证明来证实计算每个部分的正确性，然而，其电路设计存在因不当而引发的隐私问题。

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