Доказательства с нулевым разглашением в Web3: от защиты конфиденциальности до прорывов в производительности

零知识证明（Zero-Knowledge Proof）听起来高深莫测，但它正在悄悄改变区块链的游戏规则。从隐私交易到Layer2扩容，这项技术的应用范围远比大多数人想象的要广。

零知识证明到底解决了什么问题？

简单来说，零知识证明就是让一方能够在不透露任何具体信息的情况下，证明某件事是真的。

想象你要向朋友证明自己存款超过100万，但又不想公开银行账户。这时候就需要零知识证明——你只需要证明"我有超过100万"这个事实，而不必把账户信息、具体数字、交易记录全都暴露出来。

这个概念最早由MIT的Shafi Goldwasser和Silvio Micali在1985年提出。他们发现，证明者和验证者可以在只交换最小化信息的前提下建立信任。简单说就是：双方之间无需泄露隐私就能达成共识。

Почему блокчейн остро нуждается в нулевых знаниях?

Проблемы конфиденциальности становятся все острее. Традиционные централизованные платформы собирают и хранят пользовательские данные в централизованных базах данных. В случае взлома, утечка данных приводит к мошенничеству и краже. Транзакции в публичных блокчейнах прозрачны, что создает проблемы для пользователей, ценящих свою финансовую приватность.

Производительность ограничена. В традиционных блокчейнах каждую транзакцию нужно проверять многократно — подписи, легитимность, выполнение смарт-контрактов. С нулевыми знаниями можно доказать правильность вычислений один раз, что значительно сокращает нагрузку. Это одна из ключевых технологий для масштабирования Layer2.

Высокие издержки доверия. В децентрализованных системам проверяющие должны получать много данных для подтверждения транзакций. Нулевые знания позволяют упростить и ускорить этот процесс.

От анонимных монет до DeFi — нулевые знания уже реализованы

Самый очевидный сценарий — анонимные транзакции. Монеты типа Zcash и Monero используют нулевые знания для скрытия отправителя, получателя, типа и количества активов. Пользователи могут совершать транзакции полностью анонимно, а узлы сети могут проверять их валидность без раскрытия деталей.

На публичных цепочках, таких как Ethereum, Tornado Cash предоставляет децентрализованный сервис микширования. Он использует нулевые знания для маскировки деталей транзакций, позволяя пользователям осуществлять приватные переводы. Хотя позже из-за регуляторных ограничений проект был закрыт, этот пример показывает практическую применимость технологии.

Аутентификация тоже меняется. Традиционно для подтверждения личности требуется предоставление имени, email, даты рождения и других чувствительных данных. С помощью нулевых знаний можно доказать, что “я совершеннолетний” или “я участник платформы”, не раскрывая личные данные. Например, чтобы доказать, что вам 18+, достаточно сгенерировать ZK-доказательство, не показывая паспорт.

Проверяемые вычисления высвобождают вычислительные ресурсы. Когда локальные вычисления слишком дороги, можно поручить сторонним провайдерам (например, оракулам) выполнить их. Нулевые знания позволяют доказать правильность результата без повторных расчетов.

Анонимное голосование становится возможным. Пользователи могут доказать, что у них есть право голосовать, и проголосовать, не раскрывая свою личность.

Как работают нулевые знания: от игры для дальтоников до проверки судоку

Рабочий процесс нулевых знаний должен соответствовать трем основным принципам: целостность, надежность, нулевое раскрытие.

• Целостность: если утверждение истинно, честный проверяющий будет убежден
• Надежность: если утверждение ложно, мошенник не сможет его убедительно доказать
• Нулевое раскрытие: проверяющий узнает только, что утверждение истинно, ничего больше

В зависимости от метода проверки, нулевые знания делятся на два типа:

Интерактивные схемы требуют многократных раундов диалога. Например, классическая игра для дальтоников: Алиса — дальтоник, Боб — нет. У Боба есть два одинаковых шара, один синий, другой красный. Он хочет доказать Алисе, что цвета разные.

Процесс такой: Алиса случайным образом меняет местами два шара за спиной, затем спрашивает Боба: “Обменял?” Если Боб видит цвета, он даст правильный ответ. После нескольких таких тестов, вероятность того, что Боб обманывает, становится очень низкой (например, после n раундов вероятность обмана — 1-(1/2)^n).

Но у этого метода есть недостатки: каждый раз проверка начинается заново, оба должны быть в одном месте, и при множестве проверяющих приходится повторять весь процесс.

Неконтактные схемы создают постоянное доказательство. Например, игра в судоку. Алиса решила сложную задачу и хочет доказать это Бобу. Она помещает решение в устройство, которое по открытому протоколу:

1. Вытаскивает 9 карточек каждой строки, перемешивает и кладет в мешки (9 штук)
2. Вытаскивает 9 карточек каждого столбца, перемешивает и кладет в мешки (9 штук)
3. Вытаскивает 9 карточек каждого 3×3 квадрата, перемешивает и кладет в мешки (9 штук)

Всего 27 мешков. Боб проверяет, что в каждом мешке есть числа 1–9. Если все проверки пройдены, он уверен, что Алиса действительно решила судоку, не узнав ничего о конкретных решениях.

Преимущество в том, что проверка — однократная, доказательство — постоянное, и любой может его проверить, используя ту же самую версию.

Конкуренция двух основных технологий

Наиболее распространенная архитектура Layer2 — zk-rollup — объединяет множество транзакций и публикует на Layer1 “доказательство их валидности”.

zk-SNARK — “краткое неинтерактивное доказательство с нулевым раскрытием”. Использует эллиптические кривые для генерации криптографических доказательств, которые малы и легко проверяются. В Ethereum проверка одного zk-SNARK занимает около 500 000 газа, что относительно недорого. Проекты: Zcash, Loopring, zkSync 1.0/2.0, Zigzag, Mina.

Плюсы — низкая стоимость газа, минусы — высокие требования к оборудованию, наличие доверительных предположений (участники должны честно вводить данные).

zk-STARK — “знания с нулевым раскрытием, масштабируемые и прозрачные”. В сравнении с SNARK, преимущества —:

• более короткое время доказательства
• проще масштабировать
• использует хеш-функции, устойчивы к квантовым атакам
• не требуют доверительных предположений

Недостатки — более высокая стоимость проверки. StarkWare (StarkEx, StarkNet) и Immutable X используют эту технологию.

Реальные сложности нулевых знаний

Высокие аппаратные требования. Генерация доказательств включает большие матричные умножения и FFT(FFT), где 70% времени уходит на многооперационные умножения(MSM). Требуются специальные ускорители — FPGA (в 3 раза дешевле GPU, в 10 раз эффективнее).

Высокие затраты на проверку. Верификация STARK зачастую дороже SNARK, что усложняет масштабные применения.

Доверительные предположения. zk-SNARK требует, чтобы начальные параметры были честными, а пользователи не могут проверить честность участников. Если параметры сгенерированы неправильно, можно поверить только на слово. zk-STARK не имеет этого ограничения, но исследователи работают над созданием доверительно-неподдельных настроек для SNARK.

Угроза квантовых вычислений. zk-SNARK основан на эллиптических кривых, которые могут быть взломаны квантовыми алгоритмами(ECDSA). zk-STARK использует хеш-функции, устойчивые к квантам.

Будущее нулевых знаний

Истинная ценность — в том, что они позволяют сохранить безопасность базового блокчейна (например, Ethereum), одновременно значительно повышая производительность и приватность DApp. Объединение транзакций в цепи снижает издержки, а данные пользователей остаются вне цепи, делая Web3 быстрым, безопасным и приватным.

Эта технология уже не только теория — она меняет инфраструктуру блокчейна. В области приватных транзакций, аутентификации и масштабирования Layer2 нулевые знания играют все более важную роль.