พื้นหลัง

Zero-knowledge proof (ZKP) เป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่ถูกเสนอครั้งแรกโดย S. Goldwasser, S. Micali และ C. Rackoff ในช่วงต้นทศวรรษ 1980 ในบทความเรื่อง The Knowledge Complexity Of Interactive Proof Systems ในบทความนี้ แนวคิดดังกล่าวถือเป็นแบบจำลองทางทฤษฎีเพื่อแก้ไขปัญหาการตรวจสอบงบทางคณิตศาสตร์โดยไม่เปิดเผยหลักฐาน แนวคิดนี้ได้รับความสนใจอย่างมากในชุมชนวิชาการเนื่องจากท้าทายขีดจำกัดของเทคนิคการเข้ารหัสแบบเดิมๆ และมอบแนวทางใหม่ในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

เมื่อเวลาผ่านไป ZKP พัฒนาจากแนวคิดทางทฤษฎีเชิงนามธรรมไปเป็นโปรโตคอลที่เป็นรูปธรรมซึ่งสามารถรวมเข้ากับการใช้งานต่างๆ ได้ ในปี 2010 Groth ตีพิมพ์บทความเรื่อง Short Paring-based Non-interactive Zero-Knowledge Arguments ซึ่งกลายเป็นงานสำคัญในการพัฒนา zk-SNARK ซึ่งเป็นโซลูชันที่สำคัญใน ZKP การใช้งานจริงที่สำคัญที่สุดของ ZKP คือระบบพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ที่ใช้โดย Z-cash ในปี 2558 ซึ่งได้รับการปกป้องความเป็นส่วนตัวสำหรับธุรกรรมและจำนวนเงิน ต่อมา zk-SNARK ได้รวมเข้ากับสัญญาอัจฉริยะ ทำให้เกิดการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น

หลักการทางเทคนิคของ zk-SNARK

หลักการที่ ZKP แบบดั้งเดิมต้องปฏิบัติตามมีดังต่อไปนี้:

• ความสมบูรณ์: หากข้อความเป็นจริง ผู้พิสูจน์ที่ซื่อสัตย์สามารถโน้มน้าวผู้ตรวจสอบความจริงได้
• ความสมบูรณ์: หากข้อความเป็นเท็จ ผู้พิสูจน์ฉ้อโกงจะมีความเป็นไปได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่จะทำให้ผู้ตรวจสอบเข้าใจผิดเชื่อว่าข้อความดังกล่าวเป็นความจริง
• Zero-knowledge: หากข้อความเป็นจริง ผู้ตรวจสอบจะไม่เรียนรู้ข้อมูลเพิ่มเติมใดๆ นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่าข้อความนั้นเป็นจริง กล่าวอีกนัยหนึ่ง กระบวนการตรวจสอบไม่ได้เปิดเผยข้อมูลใดๆ ที่สามารถนำมาใช้สร้างหลักฐานได้

หลักการของ ZKP สามารถเข้าใจได้จากตัวอย่างง่ายๆ: หากฉันต้องพิสูจน์ให้ A ทราบว่าฉันมีหมายเลขโทรศัพท์ของ B ฉันไม่จำเป็นต้องบอกหมายเลขโทรศัพท์ของ A B โดยตรง แต่ฉันสามารถกดหมายเลขโทรศัพท์ของ B ได้โดยตรง และเมื่อเชื่อมต่อสายแล้ว ก็สามารถพิสูจน์ได้ว่าฉันมีหมายเลขโทรศัพท์ของ B จริงๆ กระบวนการนี้ไม่เปิดเผยข้อมูลหมายเลขของ B

และ zk-SNARK จะอัพเกรดเพิ่มเติมบนพื้นฐานนี้ โดยมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:

• Zero-Knowledge: ผู้ตรวจสอบไม่สามารถรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ใดๆ จากหลักฐานได้
• กระชับ: หลักฐานมีขนาดเล็ก (โดยปกติจะมีเพียงไม่กี่โหลไบต์) และเวลาในการตรวจสอบสั้น (โดยปกติจะใช้เวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที)
• แบบไม่โต้ตอบ: ผู้พิสูจน์ต้องส่งหลักฐานไปยังผู้ตรวจสอบเพียงครั้งเดียว โดยไม่ต้องมีการสื่อสารเพิ่มเติม
• พารามิเตอร์ที่เชื่อถือได้: ทั้งผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบจำเป็นต้องใช้ Common Reference String (CRS) ที่สร้างโดยบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ CRS อาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และหากรั่วไหลหรือถูกแก้ไข อาจคุกคามความปลอดภัยของระบบ

ในรายงานของ Groth เขาเสนอวิธีการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์แบบไม่โต้ตอบโดยอิงจากการจับคู่ที่แปลงปัญหาการคำนวณเป็นโปรแกรมเลขคณิตกำลังสอง (QAP) จากนั้นสร้างการพิสูจน์ที่มีประสิทธิภาพโดยใช้การเข้ารหัสเส้นโค้งรูปไข่และฟังก์ชันแฮช การออกแบบ zk-SNARK ในภายหลังโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับสี่ขั้นตอน:

• การตั้งค่า: ดำเนินการโดยบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ โดยจะสร้าง CRS ซึ่งประกอบด้วยคีย์การพิสูจน์ (pk) สำหรับการสร้างการพิสูจน์ และคีย์การยืนยัน (vk) สำหรับการตรวจสอบการพิสูจน์ กระบวนการนี้จำเป็นต้องดำเนินการเพียงครั้งเดียว และ CRS สามารถนำมาใช้ซ้ำได้หลายครั้ง
• ปัญหาการเข้ารหัส: ปัญหาการคำนวณ f(x) = y จะถูกแปลงเป็นรูปแบบ QAP A(x)·B(x) = C(x)·Z(x) โดยที่ A(x), B(x), C (x) คือพหุนามที่กำหนดโดยโครงสร้างวงจรของ f, Z(x) คือพหุนามคงที่, x คือจุดที่เลือกแบบสุ่ม และ y คือผลลัพธ์ของ f ขั้นตอนนี้สามารถดำเนินการโดยผู้พิสูจน์หรือผู้ตรวจสอบ หรือสามารถทำได้ล่วงหน้าโดยบุคคลที่สาม
• การสร้างข้อพิสูจน์: ดำเนินการโดยสุภาษิต โดยใช้ pk, x และอินพุต w ของ f เพื่อสร้างข้อพิสูจน์ π เพื่อพิสูจน์ว่าพวกเขารู้ว่า aw เป็นไปตาม f(w) = y โดยไม่เปิดเผยค่าเฉพาะของ w กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณพหุนาม การดำเนินการของเส้นโค้งวงรี และการทำงานของฟังก์ชันแฮช ซึ่งสุดท้ายแล้วจะสร้าง π ที่ประกอบด้วยจุดเส้นโค้งวงรีหลายจุดและค่าแฮช
• การตรวจสอบพิสูจน์หลักฐาน: ดำเนินการโดยผู้ตรวจสอบ โดยใช้ vk, x, y และ π เพื่อตรวจสอบว่าผู้พิสูจน์รู้จริงหรือไม่ว่า aw ตรงกับ f(w) = y หรือไม่ กระบวนการนี้ยังเกี่ยวข้องกับการคำนวณพหุนาม การดำเนินการเส้นโค้งวงรี และการทำงานของฟังก์ชันแฮช ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะได้ค่าบูลีนที่บ่งชี้ถึงความถูกต้องของการพิสูจน์

เพื่อช่วยให้เข้าใจ ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ: สมมติว่าคุณมีแผนที่สมบัติที่สามารถนำทางคุณไปยังตำแหน่งที่แน่นอนของสมบัติที่ถูกฝังได้ คุณต้องการพิสูจน์ให้คนรู้ว่าคุณรู้จักตำแหน่งของสมบัติโดยไม่เปิดเผยเนื้อหาของแผนที่หรือตำแหน่งที่แท้จริงของสมบัติ หากคุณใช้เทคโนโลยี zk-SNARK คุณจะต้องสร้างปริศนาที่ซับซ้อนของแผนที่สมบัติ คุณเลือกชิ้นส่วนเล็กๆ ของปริศนา (หลักฐาน) แล้วแสดงให้บุคคลนั้นดู ซึ่งทำให้พวกเขามั่นใจว่าคุณรู้ว่าปริศนาที่สมบูรณ์เข้ากันได้อย่างไร เช่น ตำแหน่งของสมบัติ โดยไม่เห็นปริศนาทั้งหมด อย่างไรก็ตาม เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ คุณจะต้องได้รับเครื่องหมายพิเศษจากโรงพิมพ์ที่เชื่อถือได้ ซึ่งเป็นหลักฐานว่าชิ้นส่วนปริศนาของคุณเป็นของแท้

ทำไมเราต้องมี zk-SNARK?

วิธีการดั้งเดิมในการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เกี่ยวข้องกับวิธีการพิสูจน์แบบโต้ตอบ โดยที่ผู้พิสูจน์ถามผู้ตรวจสอบซ้ำแล้วซ้ำอีกว่า "ใช่หรือไม่ใช่" คำถามจนกว่าจะได้คำตอบที่ถูกต้อง กระบวนการนี้ไม่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม zk-SNARK ขจัดความจำเป็นในการโต้ตอบซ้ำๆ ด้วยการรับ CRS จากบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ ผู้พิสูจน์อักษรทุกคนสามารถเปรียบเทียบ CRS ได้โดยตรงเพื่อระบุความจริง สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์ได้อย่างมาก

นอกจากนี้ zk-SNARK ยังมีข้อดีดังต่อไปนี้:

• การคุ้มครองความเป็นส่วนตัว: zk-SNARK อนุญาตให้ผู้พิสูจน์พิสูจน์ความรู้หรือการปฏิบัติตามเงื่อนไขบางประการแก่ผู้ตรวจสอบโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวใดๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนตัว เช่น การรับรองความถูกต้องของข้อมูลประจำตัว การลงคะแนนโดยไม่ระบุชื่อ และธุรกรรมส่วนตัว
• ความสามารถในการปรับขนาด: zk-SNARK บีบอัดปัญหาการคำนวณที่ซับซ้อนให้เป็นการพิสูจน์ที่มีขนาดเล็กและรวดเร็ว ซึ่งช่วยลดภาระในการคำนวณและข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลสำหรับผู้ตรวจสอบ สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่ต้องการการตรวจสอบและการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์ ความสามารถในการปรับขนาดบล็อกเชน และการคำนวณที่ตรวจสอบได้
• ความปลอดภัย: zk-SNARK ขึ้นอยู่กับปัญหาทางคณิตศาสตร์ เช่น ปัญหาลอการิทึมแบบไม่ต่อเนื่อง และปัญหาการแมปไบลิเนียร์ ซึ่งให้ความปลอดภัยสูง ภายใต้สมมติฐานของการประมวลผลที่ไม่ใช่ควอนตัม เว้นแต่บุคคลที่สามที่เชื่อถือได้จะรั่วไหลหรือยุ่งเกี่ยวกับ CRS ก็เป็นไปไม่ได้ที่ผู้พิสูจน์จะปลอมแปลงหลักฐานหรือผู้ตรวจสอบเพื่อปลอมแปลงผลการตรวจสอบ

การใช้งานจริงของ zk-SNARK

แอปพลิเคชันแรกของ zk-SNARK คือ Zcash ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในธุรกรรมที่ไม่เปิดเผยตัวตนโดยซ่อนข้อมูล เช่น ผู้ส่ง ผู้รับ และจำนวนเงิน โดยใช้ zk-SNARK ในพื้นที่ Web3 ปัจจุบัน เทคโนโลยี zk-SNARK มีบทบาทสำคัญในความสามารถในการปรับขนาดบล็อคเชนและการจัดการทุนสำรองการแลกเปลี่ยน

ความสามารถในการปรับขนาดบล็อคเชน

เนื่องจากกลไกที่เป็นเอกฉันท์และข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของบล็อคเชน ปริมาณงานและประสิทธิภาพจึงมีจำกัดอย่างมาก เพื่อแก้ไขปัญหานี้ วิธีแก้ไขทั่วไปคือการใช้เทคโนโลยี Layer2 ซึ่งสร้างเลเยอร์เพิ่มเติมที่ด้านบนของบล็อกเชนเพื่อย้ายธุรกรรมหรือการคำนวณจำนวนมากจากห่วงโซ่หลัก (Layer1) ไปยัง Layer2 ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและการใช้งานของระบบ .

zk-SNARK มีบทบาทสำคัญในโซลูชันนี้ เนื่องจากสามารถบีบอัดธุรกรรมหรือการคำนวณบน Layer2 ให้กลายเป็นการพิสูจน์ที่มีขนาดเล็กและรวดเร็ว ซึ่งจากนั้นจะถูกส่งไปเพื่อตรวจสอบความถูกต้องบนห่วงโซ่หลัก เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความสม่ำเสมอของ Layer2 ปัจจุบันมีโซลูชัน Layer2 หลักสองโซลูชันที่ใช้ zk-SNARK: ZK-rollup และ Validium

• ZK-rollup: โซลูชันนี้จัดเก็บข้อมูลสถานะทั้งหมดบนเชนหลัก แต่ใช้การพิสูจน์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการเปลี่ยนสถานะ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจถึงความพร้อมใช้งานและความปลอดภัยของข้อมูล Layer2 แต่เพิ่มภาระการจัดเก็บข้อมูลบนเชนหลัก ตัวอย่างเช่น zkSync จัดเก็บข้อมูลสถานะบนสายโซ่หลักของ Ethereum และรับรองความถูกต้องของการเปลี่ยนสถานะผ่านการพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์ โครงการที่คล้ายกัน ได้แก่ Polygon zkEVM และ Scroll
• Validium: โซลูชันนี้จัดเก็บข้อมูลสถานะทั้งหมดบน Layer2 หรือบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้อื่นๆ และใช้เฉพาะการพิสูจน์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการเปลี่ยนสถานะ โดยส่งการพิสูจน์ไปยังห่วงโซ่หลัก ซึ่งจะช่วยลดภาระการจัดเก็บข้อมูลบนเชนหลัก แต่อาจลดความพร้อมใช้งานและความปลอดภัยของข้อมูล Layer2 DeversiFi ใช้เทคโนโลยี Validium เพื่อรักษาความเร็วและประสิทธิภาพของการทำธุรกรรมของ Layer2 ในขณะเดียวกันก็รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล Loopring มีโหมด Validium เพื่อลดแรงกดดันในการจัดเก็บบนโซ่หลัก

ทุนสำรองในการแลกเปลี่ยน

เนื่องจากความผันผวนและความไม่แน่นอนของตลาดสกุลเงินดิจิทัล ตลาดแลกเปลี่ยนหลายแห่งจำเป็นต้องถือเงินสำรองจำนวนหนึ่งเพื่อรองรับความเสี่ยงหรือความต้องการที่อาจเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม เงินทุนสำรองเหล่านี้มักขาดความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ ทำให้ผู้ใช้ไม่แน่ใจว่าการแลกเปลี่ยนมีเงินทุนสำรองเพียงพอที่จะปกป้องทรัพย์สินของตนหรือไม่

zk-SNARK สามารถจัดหาวิธีแก้ปัญหาในเรื่องนี้ได้โดยอนุญาตให้บริษัทแลกเปลี่ยนพิสูจน์ต่อผู้ใช้หรือหน่วยงานกำกับดูแลว่าพวกเขามีปริมาณและมูลค่าของเงินทุนสำรองที่เพียงพอ โดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดสินทรัพย์หรือสถานที่ตั้งที่เฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างทั่วไปคือ Gate.io ซึ่งใช้การผสมผสานระหว่างต้นไม้ zk-SNARK และ Merkle พวกเขาเข้ารหัสข้อมูลผู้ใช้และสร้างหลักฐานกองทุนสำรองของโทเค็นที่แตกต่างกัน 100 รายการโดยใช้วงจรที่จำกัดเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการละลาย 100%

ที่มา: https://www.gate.io/proof-of-reserves

อ่านเพิ่มเติม: zk-SNARK ปรับปรุง Gate.io Proof of Reserves ได้อย่างไร

นอกเหนือจากแอปพลิเคชัน Web3 แล้ว zk-SNARK ยังสามารถใช้ในโดเมนที่ไม่ใช่บล็อกเชนได้ เช่น:

• การรับรองความถูกต้องของข้อมูลประจำตัว: zk-SNARK อนุญาตให้ผู้ใช้พิสูจน์ความครอบครองคุณลักษณะหรือคุณสมบัติประจำตัวบางอย่างแก่บุคคลที่สาม โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลใด ๆ เช่น อายุ สัญชาติ การศึกษา ฯลฯ สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่ต้องมีการรับรองความถูกต้องหรือการอนุญาตข้อมูลประจำตัว เช่น การช็อปปิ้งออนไลน์ การศึกษาออนไลน์ ลายเซ็นดิจิทัล ฯลฯ
• การลงคะแนนแบบอิเล็กทรอนิกส์: zk-SNARK ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพิสูจน์การมีส่วนร่วมในกิจกรรมการลงคะแนนบางอย่างและการปฏิบัติตามโปรโตคอลหรือกฎเฉพาะต่อบุคคลที่สาม โดยไม่เปิดเผยเนื้อหาการลงคะแนนหรือข้อมูลเมตาใด ๆ สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่ต้องการการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในการลงคะแนนเสียง เช่น การเลือกตั้งตามระบอบประชาธิปไตย ธรรมาภิบาลของชุมชน การตัดสินใจของสาธารณะ เป็นต้น

ข้อจำกัดทางเทคนิคและความท้าทาย

ในส่วนก่อนหน้านี้ เราได้แนะนำหลักการทางเทคนิคของ zk-SNARK ซึ่งกล่าวว่า zk-SNARK ปรับปรุงประสิทธิภาพการพิสูจน์โดยการค้นหาบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้เพื่อสร้าง CRS อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ยังนำไปสู่ข้อจำกัดและความท้าทายโดยธรรมชาติของ zk-SNARK อีกด้วย

• พารามิเตอร์ที่เชื่อถือได้: zk-SNARK ต้องใช้ CRS ที่สร้างโดยบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ ซึ่งอาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หากรั่วไหลหรือถูกดัดแปลง อาจทำให้ความปลอดภัยของระบบลดลงได้ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ บางโครงการได้นำแนวทาง Multi-Party Computation (MPC) มาใช้เพื่อสร้าง CRS โดยที่ผู้เข้าร่วมหลายคนร่วมกันมีส่วนร่วมในกระบวนการสร้างและทำลายข้อมูลที่เป็นความลับของพวกเขา อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ยังคงเผชิญกับความท้าทาย เช่น ความซื่อสัตย์ของผู้เข้าร่วม ค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร และปัญหาในการประสานงาน
• ความเป็นสากล: ปัจจุบัน zk-SNARK สามารถใช้ได้กับปัญหาการคำนวณเฉพาะ เช่น QAP หรือ R1CS เท่านั้น และไม่สามารถใช้กับปัญหาการคำนวณตามอำเภอใจได้ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ บางโปรเจ็กต์ได้สำรวจการใช้ General Circuits (GC) หรือ General Recursive Proof (GRS) เพื่อขยายการบังคับใช้ของ zk-SNARK อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มาพร้อมกับข้อดีข้อเสีย เช่น ขนาดการพิสูจน์ที่เพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพลดลง และความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น
• การตรวจสอบความถูกต้อง: แม้ว่า zk-SNARK จะรับประกันว่าผู้พิสูจน์จะไม่รั่วไหลข้อมูลส่วนตัวใดๆ แต่ก็ไม่ได้รับประกันว่าผู้พิสูจน์จะไม่โกงหรือหลอกลวงผู้ตรวจสอบ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ บางโปรเจ็กต์ได้แนะนำ Verifiable Random Functions (VRF) หรือ Verifiable Delay Functions (VDF) เพื่อปรับปรุงความสมบูรณ์ของตัวพิสูจน์ อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้ยังเพิ่มความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายของระบบอีกด้วย

โดยสรุป มีหลายวิธีในการแก้ไขข้อจำกัดโดยธรรมชาติของ zk-SNARK

สถานการณ์การใช้งานในอนาคต

zk-SNARK ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการเข้ารหัสที่เป็นนวัตกรรมใหม่ มีสถานการณ์การใช้งานในอนาคตที่กว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความเป็นส่วนตัว:

• สัญญาอัจฉริยะด้านความเป็นส่วนตัว: zk-SNARK อนุญาตให้ผู้ใช้พิสูจน์ต่อบุคคลที่สามว่าพวกเขาได้ดำเนินการสัญญาอัจฉริยะบางอย่างและได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยไม่ต้องเปิดเผยตรรกะหรือสถานะของสัญญาใด ๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความลับทางการค้าหรือกฎที่ละเอียดอ่อน เช่น การจัดการห่วงโซ่อุปทาน การเคลมประกัน การคุ้มครองลิขสิทธิ์ ฯลฯ1
• การคำนวณที่รักษาความเป็นส่วนตัว: zk-SNARK ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพิสูจน์ต่อบุคคลที่สามว่าพวกเขาได้ดำเนินงานด้านการคำนวณบางอย่าง และได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลอินพุตหรือเอาต์พุตใดๆ สิ่งนี้ใช้ได้กับสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลส่วนตัว เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ
• การสื่อสารที่รักษาความเป็นส่วนตัว: zk-SNARK อนุญาตให้ผู้ใช้พิสูจน์ต่อบุคคลที่สามว่าพวกเขามีส่วนร่วมในกิจกรรมการสื่อสารบางอย่าง และปฏิบัติตามโปรโตคอลหรือกฎเกณฑ์บางอย่าง โดยไม่เปิดเผยเนื้อหาการสื่อสารหรือข้อมูลเมตาใด ๆ สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องปกป้องความเป็นส่วนตัวหรือความปลอดภัยในการสื่อสาร เช่น การส่งข้อความโต้ตอบแบบทันที เครือข่ายสังคมออนไลน์ อีเมล ฯลฯ

บทสรุป

เทคโนโลยี zk-SNARK แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการปกป้องความเป็นส่วนตัวและการตรวจสอบความถูกต้องด้วยการเข้ารหัส ไม่เพียงแต่ให้การรับประกันความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งเท่านั้น แต่ยังใช้งานได้จริงในการเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของบล็อกเชนและแอปพลิเคชันอื่น ๆ อีกมากมาย แม้ว่าจะมีความท้าทายและข้อจำกัดด้านเทคนิคอยู่ แต่ด้วยการวิจัยและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังว่า zk-SNARK จะพัฒนาต่อไป เพิ่มประสิทธิภาพระบบที่มีอยู่ และสร้างแรงบันดาลใจให้กับโมเดลแอปพลิเคชันใหม่ๆ เพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้าของการปกป้องความเป็นส่วนตัวและเทคโนโลยีการเข้ารหัส ด้วยความสมบูรณ์ของเทคโนโลยีและการเน้นที่ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในสังคมเพิ่มมากขึ้น zk-SNARK มีศักยภาพที่จะกลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในยุคดิจิทัล ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลของตนได้ดีขึ้น และส่งเสริมการโต้ตอบทางดิจิทัลที่ปลอดภัยและโปร่งใส