深入解析ZKML在Web3中的应用与前景

时间:2024-10-02 编辑: 浏览:(121)

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本文将从 Worldcoin 和 Vanna 两个案例出发,深入探讨 ZKML 技术的发展和挑战,并助推该技术在区块链领域的广泛应用和繁荣。

伴随着区块链技术的飞速发展,数据隐私和安全俨然成为一项核心议题。零知识机器学习(Zero-knowledge machine learning, ZKML)作为一种新兴技术,有效结合了零知识证明(ZKP)的安全性和机器学习(ML)的智能性,为Web3世界带来了前所未有的机遇。

当前ZKML技术在区块链领域的应用广泛,主要包括以下几个方面:

硬件加速:由于ZK证明的计算复杂性,一些项目如Cysic、Ulvetanna等,利用硬件加速来提高链上计算的效率。链上数据处理:项目如Axiom、Herodotus等,专注于将链上数据转换为适合ML训练的格式,并确保ML输出结果能够方便地从链上访问。计算电路化:为了使ML计算能够被区块链的ZK处理,一些项目如Modulus Labs、Jason Morton等,将ML计算模式转化为电路形式。结果的ZK证明:为了解决ML模型的信任问题,项目如RISC Zero、Axiom等,利用基于ZK-SNARKs的证明来验证模型的真实性。

ZKML 当前发展迅猛,在应用领域上可以助力 Web3 去中心化身份 DID 的建设。此前,私钥、助记词等身份管理模式使 Web3 用户体验较差,真正的 DID 建设可以通过 ZKML 进行 Web3 主体生物信息的识别完成,同时,ZKML 能保证用户生物信息隐私的安全性。Worldcoin 正在应用 ZKML 实现基于虹膜扫描的零知识 DID 验证。

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