Tiêu đề ban đầu: Emerging ZK Use Cases》

Tiêu đề ban đầu:

Tác giả gốc: zkvalidator

Trong bài viết này, chúng tôi khám phá các trường hợp sử dụng ZK mới nổi.

giới thiệu

giới thiệu

Học máy không có kiến ​​thức ZKML

Mô tả hình ảnh

Sơ đồ này cho thấy cách zkML hoạt động

Khả năng xác minh của ZKML: ZKML tận dụng các bằng chứng hợp lệ như SNARK và STARK để đảm bảo thực hiện các phép tính chính xác, đặc biệt là trong học máy. Bằng cách sử dụng những bằng chứng này, lý luận của mô hình học máy có thể được xác minh để xác nhận nguồn gốc của đầu ra được cung cấp cho đầu vào. Tính năng này cho phép các mô hình học máy được triển khai ngoài chuỗi trong khi bằng chứng ZK được xác minh trên chuỗi một cách thuận tiện.

https：//youtu.be/odaUPMNqJs 8 

Mô tả hình ảnh

Bảo vệ quyền riêng tư trong ZKML: Quyền riêng tư là một vấn đề quan trọng trong học máy và ZKML cung cấp giải pháp. Nó có thể chứng minh tính chính xác của mô hình trên dữ liệu thử nghiệm mà không tiết lộ trọng số được sử dụng, do đó đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu. Ngoài ra, ZKML tạo điều kiện thuận lợi cho việc bảo vệ quyền riêng tư, cho phép chia sẻ các chẩn đoán y tế nhạy cảm, chẳng hạn như kết quả xét nghiệm ung thư, với bệnh nhân mà không làm rò rỉ dữ liệu của họ cho bên thứ ba.

Nâng cao tính minh bạch của ML dưới dạng dịch vụ: ZKML đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng tính minh bạch của ML dưới dạng dịch vụ. Bằng cách cung cấp bằng chứng về tính hợp lệ được liên kết với API Mô hình Học máy, người dùng có thể xác minh tính xác thực của các mô hình họ sử dụng. Điều này giải quyết các vấn đề liên quan đến API cũ (thường được xem dưới dạng hộp đen) và tăng độ tin cậy vào mô hình được cung cấp.

Suy luận và đào tạo phi tập trung: ZKML có thể thực hiện các nhiệm vụ học máy theo cách phi tập trung. Mô hình có thể được nén bằng cách sử dụng các bằng chứng không có kiến ​​thức, cho phép công chúng tham gia và gửi dữ liệu trong quá trình suy luận hoặc đào tạo. Điều này mở ra những con đường mới cho việc học máy hợp tác và phân tán.

Ứng dụng ZK trong game

https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI

Mô tả hình ảnh

Zero Knowledge Proofs (ZKP) mang lại nhiều lợi thế cho kiến ​​trúc trò chơi và trải nghiệm trò chơi. Bằng cách tích hợp ZKP, các nhà phát triển trò chơi có thể hưởng lợi từ việc giảm chi phí, tăng cường bảo vệ quyền riêng tư, các biện pháp chống gian lận hiệu quả và khả năng mở rộng được cải thiện.

Về mặt kiến ​​trúc trò chơi, ZKP có tác động lớn đến các trò chơi trực tuyến nhiều người chơi bằng cách giảm thiểu dữ liệu nhạy cảm được lưu trữ trên các máy chủ tập trung, từ đó giảm chi phí duy trì kiến ​​trúc máy khách-máy chủ. Ngoài ra, ZKP tăng cường quyền riêng tư và bảo mật của hệ thống chơi trò chơi ngang hàng (P2P), loại bỏ nhu cầu về máy chủ đắt tiền đồng thời đảm bảo tính xác thực của các sự kiện trong trò chơi và ngăn chặn gian lận.

ZKP cũng giải quyết các thách thức về khả năng mở rộng trò chơi bằng cách giảm chi phí hoạt động của máy chủ trong kiến ​​trúc máy khách-máy chủ và cho phép bằng chứng có thể xác minh được về hoạt động trò chơi trong trò chơi nhiều người chơi P2P. Điều này giúp mở rộng số lượng người chơi đồng thời có thể được hỗ trợ, mang lại trải nghiệm chơi trò chơi thú vị hơn và thu hút lượng người chơi rộng hơn.

Về lối chơi, ZKP cung cấp giải pháp cho nhiều loại trò chơi khác nhau. Trong game bắn súng góc nhìn thứ nhất (FPS), ZKP có thể xác minh cấp độ kỹ năng của người chơi mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm, từ đó cải thiện độ chính xác của việc so khớp. Trong các trò chơi nhập vai trực tuyến nhiều người chơi (MMORPG), ZKP cho phép sở hữu và trao đổi tài sản ảo một cách an toàn, tạo ra một nền kinh tế thống nhất giữa các trò chơi khác nhau. ZKP cũng có ứng dụng trong trò chơi cờ bạc và sòng bạc, cung cấp kết quả ngẫu nhiên có thể xác minh được và bảo vệ quyền riêng tư của người chơi. Ngoài ra, ZKP có thể đảm bảo tiến trình của người chơi và điểm cao trong các trò chơi giải đố và chiến lược trong khi vẫn giữ kín thông tin nhạy cảm.

Việc áp dụng ZKP trong ngành trò chơi có thể cải thiện trải nghiệm trò chơi, cải thiện mức độ gắn bó của người chơi và thu được lợi nhuận cao hơn. Khi việc sử dụng ZKP ngày càng mở rộng, phần cứng chuyên dụng có thể trở nên quan trọng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán.

https：//youtu.be/5 TJ 3 BZEc 1 Ro

ID ZK - ID phi tập trung

• Thiết lập niềm tin kỹ thuật số và xác thực an toàn là rất quan trọng trong môi trường trực tuyến ngày nay. Sự ra đời của Zero-Knowledge Proofs (ZKP) đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách cung cấp sự riêng tư và bảo mật cao hơn. Ở đây, chúng tôi khám phá các đặc tính và lợi thế của bằng chứng không có kiến ​​thức cũng như tiềm năng của chúng trong việc xác định lại xác minh danh tính kỹ thuật số.

• Tăng cường bảo vệ quyền riêng tư: Bằng chứng không có kiến ​​thức có tác dụng tuyệt vời trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm. Người dùng có thể xác minh danh tính hoặc thông tin xác thực của mình mà không tiết lộ chi tiết cụ thể như số nhận dạng cá nhân hoặc địa chỉ. ZKP thiết lập một khung bảo mật cho phép tương tác không cần tin cậy trong khi vẫn duy trì tính bảo mật.

Gần đây, Polygon đã ra mắt Polygon ID, một giải pháp nhận dạng phi tập trung không cần kiến ​​thức. ID đa giác tận dụng sức mạnh của bằng chứng không có kiến ​​thức để cho phép người dùng xác minh danh tính của họ mà không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện bao gồm SDK xác thực, nút phát hành, SDK ví và ứng dụng ví, cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch các giải pháp nhận dạng phi tập trung vào ứng dụng của họ.

Tóm lại là

Tóm lại là