正在興起的ZK新用例：zkML、ZK游戲、ZK ID_ZKP

在本文中，我們將探討新興的ZK用例。

介紹

在過去的幾個月里，我們目睹了圍繞零知識用例的大量炒作，包括zkevm、zkBridges等。然而，在這樣一個快節奏的環境中，新的用例正在出現，其中零知識證明(ZKP)起著至關重要的作用。本文旨在探討ZKP在個人心目中獲得更多關注的領域。

ZKML零知識機器學習

這個圖表顯示了zkML是如何工作的

ZKML(零知識機器學習)是一項新興技術，在各種應用中具有巨大的潛力，尚未得到充分開發。從計算完整性和隱私保護到機器學習即服務的透明度和去中心化推理或訓練，ZKML為創新打開了新的大門。以下是ZKML的一些潛在用例：

幣安：團隊正在優化質押流程以降低任何潛在的智能合約風險:5月31日消息，安全社區Dilation Effect昨日在博客文章中指出主流交易所和機構錢包地址安全防護問題，其中，幣安存在對合約的授權沒有定期清理、大量的幣種授權額度無限制、幣種授權規則不統一等問題。

幣安對此做出回應稱，團隊正在優化質押流程以降低任何潛在的智能合約風險。安全團隊已針對不同幣種設置了不同的授權限額，且會在每次合約完成后撤銷質押許可。需要澄清的是，在不同的質押項目中，將會為不同的幣種做不同的限制，因此針對某一幣種/項目的授權規則不會完全一致。”[2023/5/31 11:50:11]

ZKML的可驗證性：ZKML利用SNARK和STARK等有效性證明來確保計算的準確執行，特別是在機器學習中。通過使用這些證明，可以驗證機器學習模型推理，根據給定的輸入確認輸出的來源。此功能允許在鏈下部署機器學習模型，同時方便地在鏈上驗證ZK證明。

加拿大央行正在招聘深入了解數字貨幣的經濟學家:10月19日消息，加拿大央行正在招聘一位對金融技術和數字貨幣有深入了解的經濟學家，這可能是加拿大央行邁向數字貨幣（CBDC）一系列舉措的最新一步。根據官方頁面，經濟學家的職責將是監測和分析與電子資金和支付有關的最新發展，實施研究項目，編寫分析說明并致力于“ CBDC的潛在發展”。申請人必須滿足一系列要求，其中包括對比特幣、以太坊和其他主要加密貨幣平臺的深入了解，以及熟悉傳統支付系統。（Cointelegraph）[2020/10/19]

ZKML中的隱私保護：隱私是機器學習中的一個關鍵問題，ZKML提供了解決方案。它可以證明模型在測試數據上的準確性，而不會泄露所使用的權重，從而確保數據隱私。此外，ZKML促進了隱私保護推理，允許與患者共享敏感的醫療診斷，如癌癥檢測結果，而不會將其數據泄露給第三方。

媒體：分析師Mansasuma稱礦工投降正在發生，其觀點存在爭議:盡管看漲勢頭很高，但分析師Mansasuma稱，“Hash?Ribbons指標顯示礦工投降正在發生，就在我們說話的時候。雖然在牛市中你也可以通過Hash?Ribbons得到賣出信號，但那些設置中移動平均線（MA）并沒有出現強烈的背離；如果出現了，我們會看到與2018年類似的死亡下降。我們現在有相同的設置。”Beincrypto文章稱，該觀點存在爭議。加密行業大部分在今年剩余時間內看漲，許多人認為“底部”是在3月12日。當時甚至一些長期持有人也在恐慌期間拋售了BTC。在評估比特幣的短期價值時，有兩種觀點需要考慮。一方面，存在挖礦盈利能力和即將到來的減半等內部因素。然而，另一方面，在這場全球經濟危機中，一些宏觀經濟因素目前處于首要和中心地位。至少可以說，很難平衡這兩個因素來評估未來的市場走勢。所以，短期預測和市場本身一樣不穩定。比特幣一直與S&P500相關，但目前正經歷前所未有的時代。如果礦工投降，并利用這次上漲鎖定利潤，那么市場將需要大量新資金來消化這種拋售壓力。但到目前為止，這種看跌預期被我們目前的看漲現實打破：比特幣今日一度突破7400美元。[2020/4/7]

增強機器學習即服務(ML-as-a-Service)的透明度：ZKML在提高機器學習即服務的透明度方面起著至關重要的作用。通過提供與機器學習模型API相關聯的有效性證明，用戶可以驗證他們使用的模型的真實性。這解決了與傳統API(通常被視為黑盒)相關的問題，并提高了對所提供模型的信任。

深科技正在與中國比特幣在人工智能應用方面洽談合作機會:深科技11日在互動平臺表示，公司為中國最大的比特幣挖礦機產品制造商之一，目前也在與中國比特幣在人工智能應用方面洽談合作機會。深科技午后封板，報11.31元。[2018/1/11]

去中心化的推理和訓練：ZKML能夠以去中心化的方式執行機器學習任務。該模型可以通過利用零知識證明進行壓縮，從而在推理或訓練過程中允許公眾參與和數據提交。這為協作和分布式機器學習開辟了新的途徑。

ZKML證明：證明是ZKML的一個重要方面，允許從受信任的外部方合并可驗證的證明。通過使用零知識證明來驗證來自可靠來源的數字簽名，ZKML確保了被證明信息的真實性和來源。這允許在各種應用程序中驗證和使用受信任的參考。

ZK在游戲中的應用

零知識證明(ZeroKnowledgeProofs，簡稱ZKP)為游戲架構和游戲體驗提供了許多優勢。通過集成ZKP，游戲開發商可以受益于降低成本、增強隱私保護、有效的反作弊措施和提高可擴展性。

在游戲架構方面，ZKP通過最小化存儲在中心化服務器上的敏感數據，對在線多人游戲產生重大影響，從而降低維護客戶端-服務器架構的費用。此外，ZKP加強了點對點(P2P)游戲系統的隱私和安全性，消除了對昂貴服務器的需求，同時確保游戲內事件的真實性并防止作弊。

ZKP還通過減少客戶端-服務器架構中的服務器開銷并在P2P多人游戲中啟用可驗證的游戲操作證明來解決游戲可擴展性的挑戰。這擴大了可支持的并發玩家數量，帶來更愉快的游戲體驗并吸引更廣泛的玩家群。

就游戲玩法而言，ZKP為各種游戲類型提供了解決方案。在第一人稱射擊游戲(FPS)中，ZKP可以在不泄露敏感信息的情況下驗證玩家的技能水平，從而提高匹配的準確性。在大型多人在線角色扮演游戲(MMORPG)中，ZKP可以實現虛擬資產的安全所有權和交換，從而在不同游戲之間創建統一的經濟。ZKP在賭博和賭場游戲中也有應用，提供可驗證的隨機結果并保護玩家的隱私。此外，ZKP可以確保玩家在益智和策略游戲中的進度和高分，同時保持敏感信息的私密性。

在游戲行業中采用ZKP能夠提升游戲體驗，提高玩家粘性并獲得更高收益。隨著ZKP的使用范圍不斷擴大，專用硬件對于滿足日益增長的計算能力需求可能變得至關重要。

ZKID-去中心化ID

在當今的網絡環境中，建立數字信任和安全身份驗證至關重要。零知識證明(ZKP)的出現通過提供更高的隱私和安全性，徹底改變了這個領域。在這里，我們將探討零知識證明的屬性和優勢，以及它們重新定義數字身份驗證的潛力。

增強隱私保護：零知識證明在保護敏感信息方面表現出色。用戶可以驗證自己的身份或憑證，而無需透露個人身份證號碼或地址等具體細節。ZKP建立了一個安全框架，允許無需信任的交互，同時保持機密性。

安全且可驗證的交互：零知識證明使用戶能夠參與智能合約并驗證區塊鏈上的信息，同時隱藏其私人數據。像護照或教育學位這樣的鏈下憑證可以生成零知識證明。然后，這些證明可以用于區塊鏈上的去信任驗證，確保數據完整性，同時維護隱私。

最近，Polygon推出了PolygonID，一種零知識去中心化身份解決方案。PolygonID利用零知識證明的力量，允許用戶在不泄露敏感信息的情況下驗證自己的身份。它提供了一個全面的工具集，包括驗證者SDK、發行者節點、錢包SDK和錢包應用程序，使開發人員能夠將去中心化身份解決方案無縫集成到他們的應用程序中。

結論

總而言之，ZK具有積極影響的領域的多樣性，表明了該技術為區塊鏈行業帶來大規模采用的潛力。事實上，大多數這些應用程序——zkML、ZK游戲、ZKID——仍處于起步階段，其中一些很大程度上仍停留在理論領域。盡管如此，我們看到更多來自zkML,ZK游戲或ZKID領域的活動和產品只是時間問題。隨著這些領域的成熟，我們期待一個充滿活力的基于ZK的應用程序生態系統，它將重新定義我們對隱私、安全性和可驗證性的概念。

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