一览正在兴起的ZK新用例：zkML、ZK游戏、ZK ID

原文标题：《Emerging ZK Use Cases》

原文作者：zkvalidator

原文编译：Kate

在本文中，我们将探讨新兴的 ZK 用例。

介绍

在过去的几个月里，我们目睹了围绕零知识用例的大量炒作，包括 zkevm、zkBridges 等。然而，在这样一个快节奏的环境中，新的用例正在出现，其中零知识证明 (ZKP) 起着至关重要的作用。本文旨在探讨 ZKP 在个人心目中获得更多关注的领域。

ZKML 零知识机器学习

这个图表显示了 zkML 是如何工作的

ZKML( 零知识机器学习 ) 是一项新兴技术，在各种应用中具有巨大的潜力，尚未得到充分开发。从计算完整性和隐私保护到机器学习即服务的透明度和去中心化推理或训练，ZKML 为创新打开了新的大门。以下是 ZKML 的一些潜在用例：

ZKML 的可验证性：ZKML 利用 SNARK 和 STARK 等有效性证明来确保计算的准确执行，特别是在机器学习中。通过使用这些证明，可以验证机器学习模型推理，根据给定的输入确认输出的来源。此功能允许在链下部署机器学习模型，同时方便地在链上验证 ZK 证明。

https：//youtu.be/odaUPMNq 8 

ZKML 中的隐私保护：隐私是机器学习中的一个关键问题，ZKML 提供了解决方案。它可以证明模型在测试数据上的准确性，而不会泄露所使用的权重，从而确保数据隐私。此外，ZKML 促进了隐私保护推理，允许与患者共享敏感的医疗诊断，如癌症检测结果，而不会将其数据泄露给第三方。

增强机器学习即服务 (ML-as-a-Service) 的透明度：ZKML 在提高机器学习即服务的透明度方面起着至关重要的作用。通过提供与机器学习模型 API 相关联的有效性证明，用户可以验证他们使用的模型的真实性。这解决了与传统 API ( 通常被视为黑盒 ) 相关的问题，并提高了对所提供模型的信任。

去中心化的推理和训练：ZKML 能够以去中心化的方式执行机器学习任务。该模型可以通过利用零知识证明进行压缩，从而在推理或训练过程中允许公众参与和数据提交。这为协作和分布式机器学习开辟了新的途径。

ZKML 证明：证明是 ZKML 的一个重要方面，允许从受信任的外部方合并可验证的证明。通过使用零知识证明来验证来自可靠来源的数字签名，ZKML 确保了被证明信息的真实性和来源。这允许在各种应用程序中验证和使用受信任的参考。

ZK 在游戏中的应用

https：//youtu.be/dLZbfTWLGNI

零知识证明 (Zero Knowledge Proofs，简称 ZKP) 为游戏架构和游戏体验提供了许多优势。通过集成 ZKP，游戏开发商可以受益于降低成本、增强隐私保护、有效的反作弊措施和提高可扩展性。

在游戏架构方面，ZKP 通过最小化存储在中心化服务器上的敏感数据，对在线多人游戏产生重大影响，从而降低维护客户端 – 服务器架构的费用。此外，ZKP 加强了点对点 (P2P) 游戏系统的隐私和安全性，消除了对昂贵服务器的需求，同时确保游戏内事件的真实性并防止作弊。

ZKP 还通过减少客户端 – 服务器架构中的服务器开销并在 P2P 多人游戏中启用可验证的游戏操作证明来解决游戏可扩展性的挑战。这扩大了可支持的并发玩家数量，带来更愉快的游戏体验并吸引更广泛的玩家群。

就游戏玩法而言，ZKP 为各种游戏类型提供了解决方案。在第一人称射击游戏 (FPS) 中，ZKP 可以在不泄露敏感信息的情况下验证玩家的技能水平，从而提高匹配的准确性。在大型多人在线角色扮演游戏 (MMORPG) 中，ZKP 可以实现虚拟资产的安全所有权和交换，从而在不同游戏之间创建统一的经济。ZKP 在赌博和赌场游戏中也有应用，提供可验证的随机结果并保护玩家的隐私。此外，ZKP 可以确保玩家在益智和策略游戏中的进度和高分，同时保持敏感信息的私密性。

在游戏行业中采用 ZKP 能够提升游戏体验，提高玩家粘性并获得更高收益。随着 ZKP 的使用范围不断扩大，专用硬件对于满足日益增长的计算能力需求可能变得至关重要。

ZK ID – 去中心化 ID

https：//youtu.be/5 TJ 3 BZEc 1 Ro

在当今的网络环境中，建立数字信任和安全身份验证至关重要。零知识证明 (ZKP) 的出现通过提供更高的隐私和安全性，彻底改变了这个领域。在这里，我们将探讨零知识证明的属性和优势，以及它们重新定义数字身份验证的潜力。

• 增强隐私保护：零知识证明在保护敏感信息方面表现出色。用户可以验证自己的身份或凭证，而无需透露个人身份证号码或地址等具体细节。ZKP 建立了一个安全框架，允许无需信任的交互，同时保持机密性。

• 安全且可验证的交互：零知识证明使用户能够参与智能合约并验证区块链上的信息，同时隐藏其私人数据。像护照或教育学位这样的链下凭证可以生成零知识证明。然后，这些证明可以用于区块链上的去信任验证，确保数据完整性，同时维护隐私。

最近，Pogon 推出了 Pogon ID，一种零知识去中心化身份解决方案。Pogon ID 利用零知识证明的力量，允许用户在不泄露敏感信息的情况下验证自己的身份。它提供了一个全面的工具集，包括验证者 SDK、发行者节点、钱包 SDK 和钱包应用程序，使开发人员能够将去中心化身份解决方案无缝集成到他们的应用程序中。

结论

总而言之，ZK 具有积极影响的领域的多样性，表明了该技术为区块链行业带来大规模采用的潜力。事实上，大多数这些应用程序——zkML、ZK 游戏、ZK ID——仍处于起步阶段，其中一些很大程度上仍停留在理论领域。尽管如此，我们看到更多来自 zkML, ZK 游戏或 ZK ID 领域的活动和产品只是时间问题。随着这些领域的成熟，我们期待一个充满活力的基于 ZK 的应用程序生态系统，它将重新定义我们对隐私、安全性和可验证性的概念。

本站声明:网站内容来源于网络,如有侵权,请联系我们,我们将及时处理。