ARK:批判“加密顯學”零知識證明（ZKP）_ING

*注：首先，這是一個用一個小時寫的草稿。主要是為了快速收集信息，所以可能存在非常多的潛在錯誤和不完整的信息。

對ZK的主要批評包括兩個：

一是證明時間長(因此有各種benchmark、各種新的ZK協議和各種硬件優化）；一是系統和應用程序安全性仍然需要測試。證明生成性能?

零知識證明是區塊鏈領域非常流行的技術。由于鏈上計算資源稀缺且昂貴，零知識證明允許這些計算在鏈下進行，雖然鏈下證明生成的總時間消耗非常高，但它仍然壓縮了最終證明和相關的計算驗證，從而允許計算“在鏈上”。

ZK證明生成時間過長的問題往往被研究者和開發者所忽視，因為這本質上是ZK需要做出的權衡。

雖然他們沒有直接批評ZK的這個缺點，但是他們有很多從對面解決這個缺點的方法和討論。

數據：以太坊上Aave V3總市場規模突破10億美元:4月1日消息，以太坊上 Aave V3 總市場規模現已突破 10 億美元。此前報道，1 月 27 日，Aave V3 已在以太坊主網完成部署，允許用戶通過高效模式在供應和借入穩定幣和流動性抵押衍生品（LSD）等相關資產時提高資本效率，還可在隔離模式中使更多風險資產能夠作為抵押品列在 Aave 上。[2023/4/1 13:39:16]

也就是說，他們通過提出各種解決方案并進行大量基準測試來隱含地談論ZK的極長證明時間。

a)Benchmark?

在衡量ZK應用之前，我們首先要測試ZK協議底層commitment的性能。

因為比如，FRI導致STARK，KZG導致常規SNARK，IPA導致Bulletproof。底層承諾的性能測試對于ZK應用的性能并不直觀，但對于理解ZK證明時間長的問題很有幫助。

數據：1500枚BTC從未知錢包轉移到Coinbase，價值3462萬美元:1月22日消息，根據WhaleAlert數據，1500枚BTC（價值(34,623,444美元）從未知錢包轉移到Coinbase。[2023/1/22 11:25:41]

從上面的鏈接我們可以看出，這些底層承諾協議不僅計算復雜(可能導致證明時間長)，而且還存在內存消耗非常大的問題。

當然，內存消耗其實更多的是跟硬件配置要求有關，這跟我們今天要討論的話題是不一樣的。

對于具體的SNARK性能測試，a16zcrypto將它們分為前端和后端：

前端通常是ZK應用開發者接觸到的Cairo語言/zkVM高級語言等；而后端是更接近SNARK證明生成時間的承諾等底層密碼學操作。其中，作者提到SNARK證明生成具有大約100倍的計算開銷，并且每個ZK協議都有額外的開銷，例如：

Hooked成為日活用戶量排名第一的DApp:11月25日消息，DAppRadar數據顯示，Hooked成為日活用戶量（UAW）排名第一的區塊鏈DApp，達27.36萬個，24H漲幅4.62%。[2022/11/26 20:47:34]

“InGroth16,Pmustworkoverapairing-friendlygroup,whoseoperationsaretypicallyatleast2xslowerthangroupsInGroth16,Pmustworkoverapairing-friendlygroup,whoseoperationsaretypicallyatleast2xslowerthangroupsthataren'tpairingfriendly.,thisresultsinatleastanadditionalfactor-6slowdownrelativetothe100-|C|estimateabove.”

比特幣的相對強弱指數（RSI）降至歷史最低點:金色財經報道，比特幣的相對強弱指數（RSI）降至40.5，數值為歷史最低點。[2022/11/11 12:51:56]

總體而言，可以說?zk-SNARK的額外性能開銷在200-1000倍的范圍內。

此外，文章還提到了zk-SNARK的其他限制，例如可信設置和內存使用。

ModulusLabs的文章測量了一些ZK協議的實際性能。有些基準是針對參數數量的，這對我們來說不是很直觀。然而，在應用中，文章提到在Worldcoin用例中，即使使用“最快”的Plonky2，仍然需要幾分鐘的證明生成時間和數十GB的內存消耗，無法在個人電腦上運行。

b)遞歸和批處理?

為了減少證明生成時間，我們可以并行證明多個證明。

通常，有兩種方法可以做到這一點：一種是批處理，另一種是遞歸。

簡單來說，批處理是同時證明一批證明，最后將它們聚合在一起，而遞歸是在一個證明中驗證其他證明。一般而言，遞歸方法具有更小證明大小?的額外優勢。

一些更常見的聚合方法包括Halo2、Plonky2。他們每個人都以不同的方式執行批處理和遞歸，從而減少了證明時間。

除了ZK的協議層，ZK的應用層也可以有針對性的優化。例如，可以同時使用多個ZK協議(STARK+SNARK），或者針對宏觀采取遞歸策略進行特定于應用程序的調優。

一般來說，這實際上減少了協議和證明分配方面的證明生成時間。在探索新的ZK協議時，減少證明時間是最重要的考慮因素。

c)硬件加速?

此外，從硬件角度進一步減少ZK應用在物理和節點層面的證明時間也做了很多努力。

首先，與前面提到的新協議一樣，ZK協議被設計為盡可能對硬件友好，例如HyperPlonk。

Paradigm提到，ZK的證明生成速度慢主要是由于涉及大量的MSM和FFT，它們對硬件不友好，導致由于隨機內存訪問等問題導致最終證明生成速度慢。對于這些底層加密計算，ZK協議需要在它們的組成和規模上進行一些權衡，以使其對硬件更加友好。

幾家ZK硬件加速廠商表示，GPU實際上是目前最經濟和可配置的硬件選擇，我們最終將有FPGA過渡到ASIC階段。根據zk硬件公司的說法，他們的第一版ASIC可以直接減少至少30%的ZK證明生成時間。

此外，由于不同的服務器配置，將不同的云服務器作為節點運行可能涉及不同的硬件特定優化。

Security?

ZK現在的另一個批評是電路代碼仍然需要正確(沒有bug)。

如果ZK協議從健全性、完整性、零知識的角度受到攻擊，我們將不再擁有有效的ZK系統。我們可以在這個鏈接中看到各種角度的攻擊示例。

雖然ZK應用可以被稱為trustless，但我們仍然需要確保項目的ZK協議和應用的代碼和架構是正確的。區塊鏈領域中存在多種ZK錯誤。例如，由于zkEVM的ZK電路代碼庫龐大的問題，Vitalik談到了?ZK應用程序的多證明者的需求。

因此，ZK系統可能需要與形式驗證等安全工具或Ecne等其他安全相關工具搭配使用。應用程序級別，它需要更多的審計，特別是對于像zkEVM這樣的大項目。

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