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自我介绍 Hi I'm Chloe, Core contributor of ETHPanda & EIP Fun. Passionate about zk and privacy. Twitter：https://x.com/Chloe_zhuX TG：chloe_zhu
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你认为你会完成本次残酷学习吗？ Ofc
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目前阶段对于 ZK 的了解？ Had some brief overview of zk landscape/ projects/ tools. Would love to dig deep into the underlying tech.
Video: Computer Scientist Explains One Concept in 5 Levels of Difficulty | WIRED
Notes
- zkp is a way for prover to convince the verifier that some statement is true, yet reveal no additional info beyond the fact the statement is true
- 5 levels to explain zkp
- Child: The prover proves that there is a puffin within a group of penguins in the photo through a hole to the verifier, without revealing the location of the puffin.
- Teen: The prover proves he know the password to a box, without revealing the exact pwd.
- College student:
- NP-complete problems: a class of computational problems where an efficient, algorithmic solution has yet to be found
- 3-colour problem: Prove that no blocks that share the border will have same colour. Make it impossible to put the pieces together and guess the whole map.
- A probabilistic proof
- zkp is not about making sth more efficient, but about doing things that can’t be done before, i.e. proving things without revealing any additional info
- Grad student:
- Proof is an interactive game.
- Randomness can be useful for proving sth. The unpredictability can be utilized to generate proof and hide info.
- Challenge: The main bottleneck lies on the prover
- The power of MPC is to bring people together who are mutually distrustful
- Expert:
- Why zero-knowledge, not zero-data or zero-info; nuance between knowledge, data, and info
- Transition from theoretical to applied zk
MoonMath
- Installed SageMath
- /usr/local/bin/sage
- https://www.sagemath.org/index.html
- SageMath is a free open-source mathematics software system licensed under the GPL. It builds on top of many existing open-source packages: NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R and many more. Access their combined power through a common, Python-based language or directly via interfaces or wrappers.
- Walked through Chapter 1 intro
- 播客：DAOrayaki 对话姚翔，zkp 的前世今生 https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/62fc7ad931313a22da88ecfd
- Notes
- 两个问题
- 什么样的问题需要去证明
- 有没有可能构造出一种证明，让 prover 知道 verifier 有实际能力推演出证明过程，但 verifier 在过程中，不能学到如何去证明（或学习到如何伪造一个证明过程），i.e. 当答卷人是 prover 1，改卷人是 verifier 1，verifier 1可以确认 prover 1知道证明过程x，但是 verifier 1在验证后不能构造出一个证明（即证明过程伪x，甚至是证明过程x），让 verifier 2相信 verifier 1（此时他是 prover 2）知道如何来证明
- 1985年发表的论文《交互式证明系统的知识复杂性》（The Knowledge Complexity of Interactive Proof Systems, by Goldwasser, Micali, Rackoff）
- NP 问题
- NP 问题：指多项式时间内，验证某个解是不是正确的问题。
- 和 NP 问题对应的 P 问题，是指在多项式时间内，可以解决的问题
- NP 问题，即求解它是困难的，但是验证解的正确性是容易的
- 对于 verifier，在多项式时间内，可以比较简单的验证解的正确性，但没有办法在多项式时间内找出它的解（即 verifier 不知道这个知识）
- NP 问题：指多项式时间内，验证某个解是不是正确的问题。
- 特殊的证明体系
- 交互式证明系统
- prover 和 verifier 之间有多轮交互进行验证
- 允许有极小的误差，i.e. 有小概率 prover 可能欺骗 verifier
- 不可区分性，密码学常用工具用于定义零知识
- 交互式证明系统
- zkp 的应用
- 与区块链的结合
- 区块链：解决分布式网络对一个状态的共识，但关于状态的变化以及状态内容的保护做的还有欠缺
- zkp：
- 可以将区块链由计算驱动的 state transition，变成由验证驱动的 state transition，i.e. 状态从 s 到 s’ 不再需要全节点知道计算细节，只需要知道计算是正确的
- 可以让节点在不知道具体状态的情况下，执行、验证状态变化的有效性，从而保护 tx 的隐私性
- zk rollup
- 核心点：网络中的节点不需要再计算，只需要提供一个证明，证明中包含的数据是：S到S1’这件事一定是对的，然后区块链其他什么也不用做，只需要把S变成S1‘就可以
- 优势
- 全节点不需要保存所有的状态数据（理想情况）
- proof 生成的过程，可以用定型的方法，或者通过硬件和软件的优化来加速
- 劣势
- 通常通过 sequencer 生成证明，对 sequencer 的硬件软件设备要求很高，因此可能会存在单点故障
- 以及额外攻击，如 mev、针对交易的审查
- 与区块链的结合
- 两个问题
- ZKP MOOC Lecture 1: Introduction and History of ZKP：https://www.youtube.com/watch?v=uchjTIlPzFo
- Section: intro, zk interactive proofs
- Notes
