개인 정보 보호, 보안 및 검증 가능성에 대한 개념을 재정의할 것입니다.

원래 제목: " Emerging ZK Use Cases "

저자: zkvalidator

편집: 케이트

이 기사에서는 새로운 ZK 사용 사례를 살펴봅니다.

소개하다

지난 몇 달 동안 우리는 zkevm, zkBridges 등을 포함하여 영지식 사용 사례를 둘러싼 많은 과대 광고를 목격했습니다. 그러나 이러한 급변하는 환경에서 영지식 증명(ZKP)이 중요한 역할을 하는 새로운 사용 사례가 등장하고 있습니다. 이 기사는 ZKP가 개인의 마음에서 더 많은 관심을 받고 있는 영역을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

ZKML 제로 지식 기계 학습

이 다이어그램은 zkML이 작동하는 방식을 보여줍니다.

ZKML(Zero-Knowledge Machine Learning)은 아직 완전히 활용되지 않은 다양한 응용 분야에서 큰 잠재력을 가진 신흥 기술입니다. ZKML은 컴퓨팅 무결성 및 개인 정보 보호에서 서비스로서의 기계 학습 투명성 및 분산 추론 또는 교육에 이르기까지 혁신을 위한 새로운 문을 엽니다. 다음은 ZKML의 잠재적 사용 사례입니다.

ZKML의 검증 가능성: ZKML은 특히 기계 학습에서 계산의 정확한 실행을 보장하기 위해 SNARK 및 STARK와 같은 유효성 증명을 활용합니다. 이러한 증명을 사용하여 기계 학습 모델 추론을 검증하여 입력이 주어진 출력의 출처를 확인할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 ZK 증명이 온체인에서 편리하게 검증되는 동안 기계 학습 모델을 오프체인에 배포할 수 있습니다.

https://youtu.be/odaUPMNqJs8

ZKML의 개인 정보 보호: 개인 정보는 기계 학습에서 중요한 문제이며 ZKML은 솔루션을 제공합니다. 사용된 가중치를 공개하지 않고 테스트 데이터에서 모델의 정확성을 증명할 수 있으므로 데이터 프라이버시가 보장됩니다. 또한 ZKML은 개인 정보 보호 추론을 용이하게 하여 암 검사 결과와 같은 민감한 의료 진단을 제3자에게 데이터를 유출하지 않고 환자와 공유할 수 있습니다.

ML-as-a-Service의 투명성 향상: ZKML은 ML-as-a-Service의 투명성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. Machine Learning Model API와 관련된 유효성 증명을 제공함으로써 사용자는 사용하는 모델의 신뢰성을 확인할 수 있습니다. 이는 레거시 API(종종 블랙 박스로 표시됨)와 관련된 문제를 해결하고 제공된 모델에 대한 신뢰를 높입니다.

분산 추론 및 교육: ZKML은 분산 방식으로 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다. 영지식 증명을 활용하여 모델을 압축할 수 있으므로 추론 또는 교육 중에 대중 참여 및 데이터 제출이 가능합니다. 이것은 협업 및 분산 기계 학습을 위한 새로운 길을 열어줍니다.

분산 추론 및 교육: ZKML은 분산 방식으로 기계 학습 작업을 수행할 수 있습니다. 영지식 증명을 활용하여 모델을 압축할 수 있으므로 추론 또는 교육 중에 대중 참여 및 데이터 제출이 가능합니다. 이것은 협업 및 분산 기계 학습을 위한 새로운 길을 열어줍니다.

ZKML 증명: 증명은 ZKML의 중요한 측면으로, 신뢰할 수 있는 외부 당사자로부터 검증 가능한 증명을 통합할 수 있습니다. 영지식 증명을 사용하여 신뢰할 수 있는 소스의 디지털 서명을 확인함으로써 ZKML은 증명된 정보의 신뢰성과 출처를 보장합니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 참조를 확인하고 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.

게임에서의 ZK 적용

https://youtu.be/dLZbfTWLGNI

ZKP(Zero Knowledge Proofs)는 게임 아키텍처 및 게임 경험에 많은 이점을 제공합니다. ZKP를 통합함으로써 게임 개발자는 비용 절감, 개인 정보 보호 강화, 효과적인 치트 방지 조치 및 확장성 향상의 이점을 누릴 수 있습니다.

게임 아키텍처 측면에서 ZKP는 중앙 집중식 서버에 저장된 민감한 데이터를 최소화하여 클라이언트-서버 아키텍처 유지 비용을 줄임으로써 온라인 멀티플레이어 게임에 큰 영향을 미칩니다. 또한 ZKP는 P2P(Peer-to-Peer) 게임 시스템의 개인 정보 보호 및 보안을 강화하여 고가의 서버가 필요하지 않고 게임 내 이벤트의 진정성을 보장하고 부정 행위를 방지합니다.

ZKP는 또한 클라이언트-서버 아키텍처에서 서버 오버헤드를 줄이고 P2P 멀티플레이어 게임에서 검증 가능한 게임 작업 증명을 가능하게 하여 게임 확장성 문제를 해결합니다. 이는 지원할 수 있는 동시 플레이어의 수를 확장하여 보다 즐거운 게임 경험을 제공하고 더 많은 플레이어 기반에 어필할 수 있습니다.

게임 플레이에 관한 한 ZKP는 다양한 게임 유형에 대한 솔루션을 제공합니다. 1인칭 슈팅 게임(FPS)에서 ZKP는 민감한 정보를 공개하지 않고 플레이어의 기술 수준을 확인할 수 있으므로 매칭 정확도가 향상됩니다. MMORPG(대규모 멀티플레이어 온라인 롤 플레잉 게임)에서 ZKP는 가상 자산의 안전한 소유권 및 교환을 가능하게 하여 다양한 게임에서 통합 경제를 창출합니다. ZKP는 또한 도박 및 카지노 게임에 적용되어 검증 가능한 무작위 결과를 제공하고 플레이어 개인 정보를 보호합니다. 또한 ZKP는 민감한 정보를 비공개로 유지하면서 퍼즐 및 전략 게임에서 플레이어 진행 상황과 높은 점수를 보호할 수 있습니다.

게임 산업에서 ZKP를 채택하면 게임 경험을 개선하고 플레이어의 끈기를 개선하며 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다. ZKP 사용이 확대됨에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 특수 하드웨어가 중요해질 수 있습니다.

ZK ID - 탈중앙화 ID

https://youtu.be/5TJ3BZEc1Ro

오늘날의 온라인 환경에서는 디지털 신뢰와 안전한 인증을 구축하는 것이 중요합니다. ZKP(Zero-Knowledge Proofs)의 출현은 더 나은 개인 정보 보호 및 보안을 제공함으로써 현장에 혁명을 일으켰습니다. 여기에서 우리는 영지식 증명의 속성과 이점, 그리고 디지털 신원 확인을 재정의할 수 있는 잠재력을 탐구합니다.

오늘날의 온라인 환경에서는 디지털 신뢰와 안전한 인증을 구축하는 것이 중요합니다. ZKP(Zero-Knowledge Proofs)의 출현은 더 나은 개인 정보 보호 및 보안을 제공함으로써 현장에 혁명을 일으켰습니다. 여기에서 우리는 영지식 증명의 속성과 이점, 그리고 디지털 신원 확인을 재정의할 수 있는 잠재력을 탐구합니다.

최근 Polygon은 영지식 분산 ID 솔루션인 Polygon ID를 출시했습니다. Polygon ID는 영지식 증명의 힘을 활용하여 사용자가 민감한 정보를 공개하지 않고 자신의 신원을 확인할 수 있도록 합니다. 유효성 검사기 SDK, 발급자 노드, 지갑 SDK 및 지갑 애플리케이션을 포함한 포괄적인 도구 세트를 제공하여 개발자가 분산 ID 솔루션을 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.

결론적으로

대체로 ZK가 긍정적인 영향을 미쳤던 분야의 다양성은 블록체인 산업에 대량 채택을 가져올 이 기술의 잠재력을 보여줍니다. 실제로 zkML, ZK 게임, ZK ID와 같은 이러한 애플리케이션의 대부분은 아직 초기 단계에 있으며 일부는 대체로 이론의 영역에 머물러 있습니다. 그래도 zkML, ZK 게임 또는 ZK ID 공간에서 더 많은 활동과 제품을 보는 것은 시간 문제입니다. 이러한 영역이 성숙해짐에 따라 우리는 프라이버시, 보안 및 검증 가능성에 대한 우리의 개념을 재정의할 ZK 기반 애플리케이션의 활기찬 생태계를 기대합니다.