حالات الاستخدام في العالم الحقيقي

التحليلات على السلسلة: استعلام عن البيانات التاريخية

تعتبر واحدة من أكثر التطبيقات تأثيراً لمعالجات ZK المساعدة في مجال تحليل البيانات على السلسلة. تحتوي البلوكتشينات على كميات هائلة من البيانات التاريخية، مثل أرصدة المستخدمين، وحالات العقود، وسجلات الأحداث. ومع ذلك، فإن الوصول إلى هذه البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي يمكن أن يكون مكلفاً أو غير ممكن مباشرة على السلسلة. توفر معالجات ZK المساعدة حلاً من خلال تمكين المطورين من استعلام حالات البلوكتشين التاريخية خارج السلسلة وإرجاع أدلة على أن الحساب تم تنفيذه بشكل صحيح.

Axiom هي واحدة من أوائل المنصات التي قامت بتحويل هذا المفهوم إلى منتج. تتيح العقود الذكية استعلام بيانات Ethereum التاريخية، مثل ما إذا كانت محفظة قد احتفظت برصيد أدنى في كتلة سابقة، دون الحاجة إلى تحليل التخزين يدويًا أو تشغيل عقدة أرشيف كاملة. يتم إرسال الطلب إلى المعالج المساعد لـ Axiom، الذي يسترجع البيانات من مصدر موثوق به خارج السلسلة، ويقوم بإجراء الحساب داخل zkVM، ويولد دليلاً. ثم يتم تقديم هذا الدليل إلى Ethereum، حيث يتم التحقق منه بواسطة عقد. يمكن للعقد بعد ذلك التصرف بناءً على النتيجة كما لو أنها قد تم حسابها على السلسلة، مع ثقة كاملة.

من خلال تمكين العقود من الوصول إلى سياق تاريخي موثوق، تفتح وحدات المعالجة المساعدة ZK مثل Axiom الباب أمام بروتوكولات DeFi الأكثر ذكاءً، والحكومة الشرطية، والمكافآت المستندة إلى الوقت، كل ذلك مع الحفاظ على خفة وزن البلوكتشين.

استعلامات حالة عبر السلاسل وجسور تجميع البيانات

حالة استخدام مهمة أخرى لوحدات معالجة ZK وشبكات الإثبات هي تمكين الاتصال الآمن عبر السلاسل. تقليديًا، يتطلب جسر البيانات أو الأصول بين السلاسل الثقة في الوسطاء أو استخدام افتراضات متفائلة مع تأخيرات زمنية. تقدم إثباتات عدم المعرفة بديلاً خالياً من الثقة. إنها تتيح لسلسلة واحدة التحقق من إثبات أن حالة معينة أو معاملة حدثت على سلسلة أخرى، دون الحاجة إلى تشغيل عقدة كاملة للسلسلة المصدر.

تمكن شبكة لاغرانج المطورين من إجراء هذه الأنواع من الاستعلامات عبر السلاسل بطريقة قابلة للتحقق. على سبيل المثال، يمكن لعقد ذكي على إيثريوم أن يطلب إثبات ملكية الرمز أو المشاركة في التصويت على أحد الشبكات المجمعة مثل فراكستال. يقوم معالج لاغرانج المساعد بجلب ومعالجة الحالة المطلوبة، ويولد إثباتًا، وينقله عبر شبكة الإثبات الخاصة به إلى السلسلة المستهدفة. يتحقق العقد المستلم من الإثبات ويستخدم المعلومات على الفور، دون الحاجة إلى تأخيرات نهائية أو جسور موثوقة.

على نحو مشابه، يقوم zkLink بتطوير بنية تحتية تربط السيولة والمنطق عبر سلاسل متعددة. يسمح لتطبيقات اللامركزية بتجميع الحالة من شبكات متنوعة باستخدام إثباتات ZK ومزامنة التحديثات دون التخلي عن الأمان. تعمل هذه الأنظمة على تحسين التشغيل البيني مع الحفاظ على ضمانات تشفير قوية، مما يجعلها مناسبة تمامًا للإقراض عبر السلاسل، والتداول، والحوكمة.

الذكاء الاصطناعي × التشفير الصفري: التحقق من مخرجات التعلم الآلي دون الكشف عن المدخلات

تتم أيضًا دراسة المعالجات المساعدة ذات المعرفة الصفرية في سياق الذكاء الاصطناعي. تُستخدم نماذج التعلم الآلي بشكل متزايد في التطبيقات اللامركزية، ولكن التحقق من مخرجاتها يمثل تحديًا. إذا قام المستخدم بتقديم نتيجة تعلم آلي - مثل درجة أو توقع أو تصنيف - كيف يمكن للتطبيق أن يعرف أنها تم حسابها بشكل صحيح ولم يتم التلاعب بها؟

تتعامل تعلم الآلة ZK، أو ZKML، مع هذا من خلال تمكين المستخدم من تشغيل نموذج ML خارج السلسلة وتوليد إثبات عدم المعرفة لنتيجته. يثبت الإثبات أنه تم معالجة إدخال معين بواسطة نموذج محدد وأنتج نتيجة صالحة، دون الكشف عن الإدخال نفسه أو الأوزان الداخلية للنموذج. هذا يحمي خصوصية المستخدم وسلامة النموذج.

لقد كانت بروتوكول مينا من المساهمين الرائدين في هذا المجال، حيث قامت بتطوير أدوات zkML التي تحول الشبكات العصبية إلى دوائر متوافقة مع أنظمة إثبات ZK. يمكن للمطورين تنفيذ الاستنتاج خارج السلسلة ونشر إثبات على السلسلة، مما يسمح للعقود الذكية بالتصرف بناءً على المخرجات الموثوقة من نماذج التعلم الآلي.

تتيح هذه الطريقة إجراء فحوصات الهوية التي تحافظ على الخصوصية، وتقييمات المخاطر، وتصفية المحتوى في سياق لامركزي. مع تزايد قدرة نماذج التعلم الآلي، ستصبح القدرة على التحقق من سلوكها بشكل موثوق به أكثر أهمية.

ألعاب خاصة، هوية محمية من هجمات سيبيل، وأكثر

تجعل الطبيعة المودولارية لمساعدات ZK قابلة للتطبيق عبر مجموعة من حالات الاستخدام الناشئة. في الألعاب، على سبيل المثال، قد يرغب اللاعبون في إثبات الإنجازات أو الدرجات أو حالة المخزون دون الكشف عن جميع بيانات اللعبة. تتيح مساعدات ZK للاعبين إنشاء إثباتات لأفعالهم داخل اللعبة، والتي يمكن استخدامها للحصول على المكافآت، أو وضعهم في قوائم المتصدرين، أو الوصول إلى المحتوى المقيد، كل ذلك مع الحفاظ على خصوصية البيانات الحساسة.

في أنظمة الهوية، يمكن لإثباتات ZK أن تثبت أن المستخدم يستوفي معايير معينة - مثل التفرد، نطاق العمر، أو تاريخ الملكية - دون الكشف عن المعلومات الشخصية. وهذا أمر حاسم للمنصات الاجتماعية اللامركزية و DAOs التي تتطلب مقاومة Sybil أو الوصول القائم على الأدوار دون الاعتماد على مزودي الهوية المركزيين.

تستكشف مشاريع مثل Worldcoin طرقًا لدمج البيانات البيومترية مع إثباتات عدم المعرفة لتأكيد إنسانية فريدة مع الحفاظ على سرية المستخدم. على الرغم من كونها مثيرة للجدل في التصميم، إلا أن بنية الإثبات الأساسية يتم تحسينها واختبارها من خلال سلاسل عامة مثل World Chain. تعمل شبكات الإثبات في هذه الأنظمة كمنسقين قابلين للتوسع لشهادات الهوية العالمية.

ما هو مباشر الآن، وما هو قادم قريبًا

العديد من حالات الاستخدام الموضحة أعلاه متاحة بالفعل أو في طور التطوير النشط. لقد اندمج Axiom مع بروتوكولات DeFi الرائدة لدعم تحليلات السلسلة باستخدام بيانات تاريخية موثقة. يتم اختبار بنية الاستعلام عبر السلاسل الخاصة بـ Lagrange على rollups، مما يمكّن العقود الذكية من الوصول إلى البيانات عبر الشبكات. يتم تحسين أدوات zkML من Mina و Risc Zero و Modulus لدعم استنتاج الشبكات العصبية بكفاءة في ظروف عدم المعرفة.

تقوم شبكات البراهين مثل Succinct و ZeroGravity بنشر شبكات اختبار تتيح للمطورين تقديم طلبات حسابية عشوائية واستلام نتائج موثوقة عبر ردود عقود ذكية. تقوم هذه الشبكات بتجريد تعقيد توليد البراهين وتسليمها، مما يجعل البنية التحتية للمعرفة الصفرية قابلة للاستخدام من قبل المطورين الذين ليسوا خبراء في التشفير.

في الوقت نفسه، لا تزال هناك قيود. لا يزال هناك تحديات مثل التأخير في توليد الأدلة، وارتفاع التكاليف للنماذج الكبيرة، وأدوات المطورين المحدودة والتي تحتاج جميعها إلى معالجة. ومع ذلك، فإن اللبنات الأساسية - zkVMs الفعالة، وشبكات الإثبات القابلة للتوسع، وعقود المدققين القابلة للتعديل - أصبحت الآن في مكانها.

مع نضوج هذه الأنظمة، من المتوقع أن تعمل المعالجات المساعدة ZK وشبكات الإثبات على تمكين جيل جديد من التطبيقات التي تكون موثوقة وخاصة وقابلة للتشغيل المتبادل بشكل افتراضي.