مکانیسم دانش صفر(zero-knowledge)‌ چیست؟

اثبات دانش صفر (ZKP) نوعی روش رمزنگاری است که به یک فرد اجازه می‌دهد تا دانش خود درباره‌ی یک داده را بدون افشای خود داده ثابت کند.

شفافیت ذاتی بلاکچین‌ها در بسیاری از موارد یک مزیت محسوب می‌شود، اما برخی از قراردادهای هوشمند به دلیل مسائل تجاری یا حقوقی نیاز به حفظ حریم خصوصی دارند. برای مثال، در برخی موارد لازم است از داده‌های محرمانه به‌عنوان ورودی برای اجرای یک قرارداد هوشمند استفاده شود، بدون اینکه این داده‌ها فاش شوند.

اثبات دانش صفر یا (ZKP) چیست؟

zk یکی از راه‌های متداول برای ایجاد حریم خصوصی در بلاکچین‌ های عمومی است. در این روش، یک طرف می‌تواند به‌صورت رمزنگاری‌شده ثابت کند که اطلاعاتی را در اختیار دارد، بدون اینکه خود آن اطلاعات را آشکار کند. در بلاکچین، تنها چیزی که از طریق ZKP روی زنجیره ثبت می‌شود، این است که اطلاعات مخفی موردنظر معتبر است و اثبات‌کننده (Prover) آن را با درجه اطمینان بالایی می‌داند.

در این مقاله، نحوه‌ی عملکرد اثبات دانش صفر، مزایای کلیدی آن برای کاربران و کاربردهای مختلف آن در بلاکچین را بررسی خواهیم کرد.

تفاوت اثبات دانش صفر و مدل امنیتی اعتماد صفر (Zero Trust)

دانش صفر (Zero-Knowledge) به روش رمزنگاری اثبات دانش صفر (ZKP) اشاره دارد. حال آنکه اعتماد صفر (Zero Trust) یک مدل کلی در امنیت سایبری است که سازمان‌ها از آن برای محافظت از داده‌ها، شبکه‌ها و منابع خود استفاده می‌کنند.

مدل امنیتی Zero Trust فرض می‌کند که هر شخص یا دستگاهی (داخلی یا خارجی) می‌تواند تهدیدی برای شبکه باشد. بنابراین، این مدل از کاربران و دستگاه‌ها می‌خواهد که دائماً احراز هویت و تأیید صلاحیت شوند تا به منابع سازمان دسترسی پیدا کنند.

اثبات دانش صفر (ZKP) می‌تواند در چارچوب Zero Trust مورد استفاده قرار گیرد. برای مثال، راهکارهای احراز هویت مبتنی بر ZKP می‌توانند به کارمندان اجازه دهند به شبکه‌ی سازمانی خود دسترسی پیدا کنند، بدون اینکه اطلاعات شخصی‌شان فاش شود.

اثبات‌های دانش صفر (ZK) چگونه کار می‌کنند؟

بدون وارد شدن به جزئیات فنی، در این بخش به نحوه‌ عملکرد مکانیسم دانش صفر می‌پردازیم.
همان‌طور که قبلاً اشاره کردیم، یک اثبات‌کننده (طرفی که ثابت می‌کند اطلاعاتی در اختیار دارد) و یک تأیید‌کننده (طرفی که اثبات‌کننده را تأیید می‌کند که اطلاعات را دارد) در این مکانیسم وجود دارد.
در مرحله اول فرآیند، اثبات‌کننده و تأیید‌کننده توافق می‌کنند که از چه پارامترها و الگوریتم‌های رمزنگاری استفاده شود‌.
سپس اثبات‌کننده یک تعهد رمزنگاری‌شده ایجاد می‌کند که بیانیه تأیید شده را بدون افشای محتوای بیانیه نشان می‌دهد‌.
تأیید‌کننده به‌طور تصادفی اثبات‌کننده را به چالش می‌کشد و اثبات‌کننده پاسخی را براساس چالش و بیانیه ارائه شده ایجاد می‌کند‌.
سپس تأیید‌کننده آن پاسخ را در مقایسه با چالش و تعهد ارائه شده بررسی می‌کند تا مشخص کند که آیا این بیانیه واقعاً معتبر است یا خیر‌.
مراحل بعد از مشخص شدن چالش را می‌توان چندین بار تکرار کرد تا اطمینان حاصل شود که این عبارت با سطح بالایی از اعتبار درست است‌.

اثبات‌های دانش صفر به‌عنوان یکی از مهم‌ترین فناوری‌های حفظ حریم خصوصی و بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری بلاک چین شناخته می‌شوند و نقش کلیدی در آینده‌ی ارزهای دیجیتال خواهند داشت.

به‌طور کلی، در روش اثبات دانش صفر، تأییدکننده یا راستی‌آزما (Verifier) از اثبات‌کننده (Prover) می‌خواهد که مجموعه‌ای از محاسبات را انجام دهد. این محاسبات فقط در صورتی قابل انجام هستند که اثبات‌کننده واقعاً اطلاعات موردنظر را داشته باشد. اگر اثبات‌کننده صرفاً حدس بزند، در نهایت با درجه احتمال بالایی توسط تأییدکننده رد خواهد شد.

ZKP یا همان اثبات دانش صفر می‌تواند دو نوع باشد:

چندین نوع اثبات دانش صفر وجود دارد که در این بخش محبوب‌ترین ZKP‌ها در بلاکچین را معرفی می‌کنیم
 ZK-SNARKs:  مخفف عبارت Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge‌ است.
این مکانیسم نوعی اثبات دانش صفر (ZK) است که نیازی به تعامل بین اثبات‌کننده و تأیید‌کننده ندارد‌. آن‌ها “مختصر” هستند زیرا اندازه اثبات کوچک بوده و تأیید سریع است‌.
اکثر ZK-SNARKS از رمزنگاری منحنی بیضوی و یک راه‌اندازی قابل‌اعتماد برای تولید پارامترهای ‌ZKP‌ها استفاده می‌کنند‌.
SNARK‌ها درحال‌حاضر یکی از رایج‌ترین انواع اثبات ZK در کریپتو هستند‌.
ZK-STARKs:  این نوع اثبات، استدلال‌های شفاف و مقیاس‌پذیر دانش صفر و مشابه ‌SNARK‌ها هستند اما با چند تفاوت‌.
STARK‌ها از توابع هش به‌جای منحنی‌های بیضوی استفاده می‌کنند و برخلاف‌SNARK ها، به یک تنظیم قابل‌اعتماد متکی نیستند و شفاف‌تر می‌باشند‌.
آن‌ها همچنین با سیستم پساکوانتومی(post-quantum) ایمن می‌شوند؛ به این معنی که حتی در مواجهه با پیشرفت‌های محاسبات کوانتومی، ایمن باقی می‌مانند‌.
STARK‌ها مقیاس‌پذیرتر از ‌SNARK‌ها هستند (آن‌ها می‌توانند محاسبات بزرگ‌تری را انجام دهند) اما به هزینه‌های کارمزد بیشتری نیاز دارند‌.

• اثبات تعاملی (Interactive ZKP): اثبات‌کننده باید برای هر تأییدکننده، فرآیند اثبات را جداگانه انجام دهد.
• اثبات غیرتعاملی (Non-Interactive ZKP): اثبات‌کننده یک مدرک رمزنگاری‌شده تولید می‌کند که هر کسی می‌تواند با همان مدرک آن را تأیید کند.

سه ویژگی اصلی اثبات دانش صفر

هر اثبات دانش صفر (ZKP) باید دارای سه ویژگی اساسی باشد:

کامل بودن (Completeness)

اگر گزاره‌ای درست باشد، یک تأییدکننده‌ی صادق باید بتواند با اطمینان بالا متقاعد شود که اثبات‌کننده واقعاً اطلاعات موردنظر را دارد.

درستی (Soundness)

اگر گزاره‌ای نادرست باشد، هیچ اثبات‌کننده‌ی متقلبی نمی‌تواند یک تأییدکننده‌ی صادق را متقاعد کند که اطلاعات درستی دارد.

دانش صفر (Zero-Knowledge)

اگر گزاره درست باشد، تأییدکننده هیچ اطلاعات اضافه‌ای از اثبات‌کننده به‌دست نمی‌آورد، به‌جز این که بداند گزاره‌ی موردنظر درست است.

مثالی از اثبات دانش صفر

برای درک شهودی مفهوم اثبات دانش صفر (ZKP)، تصور کنید که یک غار با یک ورودی و دو مسیر (مسیر A و مسیر B) وجود دارد که در انتها به یک در قفل‌شده می‌رسند. این در تنها با یک رمز عبور خاص باز می‌شود.

آلیس می‌خواهد به باب ثابت کند که رمز عبور را می‌داند، اما بدون اینکه خود رمز را به او بگوید. برای این کار:

اساساً 3 مرحله اصلی در فرآیند اثبات دانش صفر (ZK) وجود دارد تعهد، چالش و پاسخ‌.

1. باب بیرون غار می‌ایستد و آلیس از ورودی، وارد غار می‌شود و یکی از دو مسیر (A یا B) را به سمت در انتخاب می‌کند. باب نمی‌داند که آلیس کدام مسیر را انتخاب کرده است.
2. پس از اینکه آلیس به در رسید، باب از بیرون غار به‌صورت تصادفی یکی از مسیرها را انتخاب می‌کند و از آلیس می‌خواهد از آن مسیر خارج شود.
3. اگر آلیس رمز عبور در را بداند، می‌تواند از هر مسیری که باب انتخاب کرده، بازگردد. اما اگر رمز عبور را نداشته باشد، تنها در صورتی می‌تواند موفق شود که به‌طور تصادفی مسیر صحیح را از ابتدا انتخاب کرده باشد.
4. اگر این آزمایش چندین بار تکرار شود و آلیس همیشه موفق شود، باب با درجه اطمینان بالایی می‌تواند نتیجه بگیرد که آلیس واقعاً رمز عبور را می‌داند، بدون اینکه آلیس آن را افشا کرده باشد.

این مثال نشان می‌دهد که چگونه اثبات دانش صفر به فرد اجازه می‌دهد دانش خود را اثبات کند، بدون اینکه اطلاعات حساس را فاش کند. در ZKPهای واقعی، این فرآیند به‌جای غار و مسیرهای فیزیکی، از محاسبات رمزنگاری استفاده می‌کند.

استفاده از مدارهای محاسباتی در ZKP

اثبات دانش صفر را می‌توان با مدارهای محاسباتی نیز توضیح داد. یک مدار رایانه‌ای، یک مقدار را به‌عنوان خروجی بر اساس یک ورودی خاص تولید می‌کند. اگر یک کاربر بتواند به‌طور مداوم پاسخ درست را برای یک مقدار خاص در یک منحنی ارائه دهد، این نشان می‌دهد که او اطلاعاتی درباره‌ی آن منحنی دارد.

مشابه مثال غار، در مدار محاسباتی نیز:

• ورودی (Input) همان دانش مخفی است که کاربر سعی در اثبات آن دارد.
• مسیر پردازش (Path) مجموعه‌ای از عملیات منطقی در مدار است.
• خروجی (Output) نشان‌دهنده‌ی این است که فرد واقعاً دانش موردنظر را دارد.

هر بار که کاربر به درستی مقدار صحیح را ارائه می‌دهد، احتمال حدس زدن تصادفی کاهش می‌یابد، و بنابراین، می‌توان با اطمینان بالا گفت که او اطلاعات واقعی را دارد، بدون اینکه خود اطلاعات را افشا کند.

این ویژگی ZKP در بلاکچین و امنیت داده‌ها بسیار مفید است، زیرا به کاربران امکان می‌دهد بدون افشای اطلاعات حساس، هویت و مالکیت داده‌ها را اثبات کنند.

مزایای اثبات دانش صفر (ZKP)

یکی از مهم‌ترین مزایای اثبات دانش صفر (ZKP)، حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های شفاف مانند بلاک چین‌های عمومی است. در حالی که بلاکچین‌ ها ذاتاً بسیار شفاف هستند و هر کسی که یک نود (Node) را اجرا کند، می‌تواند به تمام اطلاعات موجود در دفتر کل دسترسی داشته باشد، فناوری ZKP این امکان را فراهم می‌کند که کاربران و کسب‌وکارها بدون افشای اطلاعات حساس، از داده‌های خصوصی خود در اجرای قراردادهای هوشمند استفاده کنند.

حفظ حریم خصوصی در بلاک چین برای شرکت‌ها و مؤسسات مالی

شرکت‌های زنجیره تأمین (Supply Chain)، بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی اغلب به حفظ اطلاعات تجاری خود نیاز دارند تا در بازار رقابتی باقی بمانند. ZKP به این مؤسسات امکان می‌دهد که از قراردادهای هوشمند بهره ببرند، بدون اینکه اطلاعات تجاری محرمانه آن‌ها فاش شود.

بسیاری از کسب‌وکارها مطابق با قوانین حفظ حریم خصوصی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا (GDPR) و قانون انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت ایالات متحده (HIPAA) ملزم به حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران هستند. فناوری ZKP به این سازمان‌ها اجازه می‌دهد که از بلاکچین‌های عمومی استفاده کنند، در حالی که همچنان الزامات قانونی را رعایت کنند.

تعامل امن با بلاکچین‌های عمومی

در حالی که بلاکچین‌های خصوصی و مجاز (Permissioned Blockchains) برای حفظ حریم خصوصی تراکنش‌های سازمانی توسعه یافته‌اند، اما این بلاکچین‌ها فاقد اثر شبکه‌ای گسترده (Network Effect) هستند که در بلاک چین‌های عمومی مانند اتریوم وجود دارد.

ZKP این امکان را فراهم می‌کند که مؤسسات مالی، شرکت‌های فناوری و سایر کسب‌وکارها بتوانند با بلاکچین‌های عمومی تعامل داشته باشند، بدون اینکه کنترل اطلاعات حساس خود را از دست بدهند.

با کاهش نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی، مؤسسات بیشتری می‌توانند از بلاکچین‌های عمومی برای انجام تراکنش‌های مالی و قراردادهای هوشمند استفاده کنند. این امر باعث افزایش کارایی و رشد اقتصادی جهانی خواهد شد.

کاربردهای اثبات دانش صفر (ZKP)

اثبات دانش صفر (ZKP) در اکوسیستم Web3 تحول ایجاد کرده و به بهبود امنیت، حفظ حریم خصوصی کاربران و افزایش مقیاس‌پذیری بلاک چین کمک می‌کند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای ZKP عبارت‌اند از:

۱. تراکنش‌های خصوصی

حفظ حریم خصوصی در تراکنش‌های بلاک چین یکی از اولین و مهم‌ترین کاربردهای ZKP است. به عنوان مثال، بلاکچین Zcash از اثبات دانش صفر برای ایجاد تراکنش‌های محرمانه استفاده می‌کند. در این روش، مقدار تراکنش و آدرس فرستنده و گیرنده به‌صورت محرمانه و غیرقابل‌مشاهده باقی می‌ماند، در حالی که اعتبار تراکنش همچنان تأیید می‌شود.

۲. محاسبات قابل تأیید (Verifiable Computations)

شبکه‌های اوراکل غیرمتمرکز (Decentralized Oracle Networks) که داده‌های خارج از زنجیره (Off-Chain) را به قراردادهای هوشمند ارائه می‌دهند، می‌توانند از ZKP استفاده کنند.

با استفاده از این روش، اوراکل‌ها می‌توانند صحت یک داده خارج از زنجیره را تأیید کنند، بدون اینکه خود داده را روی بلاکچین فاش کنند. این قابلیت برای قراردادهای هوشمند مبتنی بر داده‌های حساس (مانند اطلاعات مالی یا پزشکی) بسیار ارزشمند است.

۳. لایه دوم‌های مقیاس‌پذیر و امن

اثبات‌های قابل تأیید از طریق روش‌هایی مانند زی‌کی رول‌آپ‌ها به مقیاس‌پذیری و امنیت بیشتر در لایه دوم (Layer 2) کمک می‌کنند.

این تکنیک‌ها امکان انجام هزاران تراکنش در خارج از زنجیره اصلی (Layer 1 مانند اتریوم) را فراهم کرده و سپس یک اثبات فشرده (Proof) از صحت همه تراکنش‌ها را به زنجیره اصلی ارسال می‌کنند. این روش باعث می‌شود که تراکنش‌ها سریع‌تر و کارمزدها ارزان‌تر شوند.

۴. هویت غیرمتمرکز و احراز هویت (Decentralized Identity & Authentication)

اثبات دانش صفر می‌تواند سیستم‌های مدیریت هویت دیجیتال را تقویت کند، به گونه‌ای که کاربران بتوانند بدون افشای اطلاعات شخصی، هویت خود را تأیید کنند.

برای مثال، فرض کنید شخصی بخواهد شهروند یک کشور بودن خود را تأیید کند، بدون اینکه جزئیات پاسپورت یا کارت شناسایی خود را ارائه دهد. با استفاده از ZKP، فرد می‌تواند بدون افشای اطلاعات محرمانه، اثبات کند که واجد شرایط است.

انواع اثبات دانش صفر (ZKP) در بلاکچین

– ZK-proof‌های تعاملی (Interactive)
اثبات‌های دانش صفر تعاملی، نیاز به ارتباط رفت و برگشتی بین اثبات‌کننده و تأیید‌کننده دارند‌.
– ZK-proof‌های غیرتعاملی (Non-interactive)
اثبات‌های دانش صفر غیرتعاملی، اثبات فشرده‌ای را ارائه می‌دهند که می‌تواند در یک مرحله تأیید شود‌.
– ZK-proof‌های اثبات آماری(Statistical)
اثبات‌های آماری دانش صفر، صحت محاسباتی را با احتمال کمی خطا ارائه می‌دهند‌.
– PoK یا اثبات دانش (Proof-of-knowledge)
PoK زیرمجموعه‌ای از اثبات‌های دانش صفر است که نشان می‌دهد اثبات‌کننده دارای دانش خاصی در رابطه با عبارت است‌.
– اثبات shuffle and range
این ‌ZK-proof‌ها در رأی‌گیری الکترونیکی و تراکنش‌های حفظ حریم خصوصی استفاده می‌شود‌.
– پروتکل‌های سیگما (Sigma)
پروتکل‌های سیگما، کلاسی از ZK-proof‌ها هستند که شامل سه مرحله تعهد، چالش و پاسخ است‌.
– ضدگلوله (Bulletproofs)
ضدگلوله‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که برای مجموعه‌های بزرگی از مقادیر، مدارهای کارآمد را ارائه دهند‌.

روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی اثبات دانش صفر (ZKP) وجود دارد که هرکدام دارای مزایا و معایب متفاوتی هستند. این تفاوت‌ها شامل اندازه‌ی اثبات، زمان پردازش، زمان تأیید و کارایی کلی می‌شود. مهم‌ترین انواع ZKP عبارت‌اند از:

۱. روش zk-SNARK

عبارت SNARK مخفف «Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge» به معنای برهان غیرتعاملی و مختصر دانش است.

ویژگی‌های اصلی:

•  اندازه کوچک: این اثبات‌ها فشرده هستند و فضای کمی اشغال می‌کنند.
•  تأیید سریع: به دلیل حجم کم داده‌ها، فرآیند تأیید آن سریع است.
•  کارایی بالاتر: برای تولید اثبات، از منحنی‌های بیضوی (Elliptic Curves) استفاده می‌کند که از نظر مصرف گس (Gas) در بلاکچین، بهینه‌تر از روش هشینگ (Hashing) مورد استفاده در STARKها است.

۲. روش zk-STARK

عبارت STARK مخفف «Scalable Transparent Argument of Knowledge» به معنای برهان مقیاس‌پذیر و شفاف دانش است.

ویژگی‌های اصلی:

• سرعت بالا: این روش نیاز به تعامل کمتری بین اثبات‌کننده و تأییدکننده دارد، که باعث افزایش سرعت پردازش می‌شود.
• مقیاس‌پذیری بهتر: برای تراکنش‌های بلاکچینی حجیم و پیچیده مناسب‌تر است.
• امنیت بالاتر: از روش‌های مبتنی بر هش (Hashing) استفاده می‌کند که در برابر حملات کوانتومی مقاوم‌تر هستند.

۳. روش PLONK

عبارت PLONK مخفف «Permutations over Lagrange-bases for Oecumenical Non-Interactive Arguments of Knowledge» است.

ویژگی‌های اصلی:

• انعطاف‌پذیری بالا: یک تنظیمات مورد اعتماد جهانی (Universal Trusted Setup) دارد که می‌تواند در برنامه‌های مختلف استفاده شود.
• مناسب برای پروژه‌های بزرگ: می‌تواند تعداد زیادی از شرکت‌کنندگان را در یک سیستم رمزنگاری بپذیرد.

۴. روش Bulletproofs

Bulletproof-ها اثبات‌های دانش صفر کوتاه و غیرتعاملی هستند که نیاز به تنظیمات مورد اعتماد ندارند.

ویژگی‌های اصلی:

• عدم نیاز به Trusted Setup: بر خلاف SNARKها و PLONK، به یک فاز راه‌اندازی مورد اعتماد نیاز ندارد.
• مناسب برای تراکنش‌های خصوصی: در ارزهای دیجیتال مانند مونرو (Monero) برای ایجاد تراکنش‌های محرمانه استفاده می‌شود.

پروژه‌های بلاکچینی مبتنی بر ZKP

در حال حاضر، بسیاری از پروژه‌های بلاکچینی از این تکنولوژی‌ها استفاده می‌کنند. برخی از مهم‌ترین پروژه‌ها عبارت‌اند از:

• استارک‌نت (بر پایه zk-STARKs)
• زی‌کا سینک (استفاده از zk-SNARKs برای مقیاس‌پذیری اتریوم)
• لوپرینگ (استفاده از zk-Rollups برای کاهش هزینه‌های تراکنش)

مکانیسم اثبات دانش صفر (ZK) یک پروتکل رمزنگاری است که یک شخص (اثبات‌کننده) را قادر می‌سازد تا دیگری (تأیید‌کننده) را متقاعد کند که یک ادعای خاص درست است بدون اینکه جزئیاتی درمورد خود ادعا افشا کند‌.
محققین شفی گلدواسر (Shafi Goldwasser)، سیلویو میکالی (Silvio Micali)‌ و چارلز راکف (Charles Rackoff)‌ این ایده را برای اولین بار در اوایل دهه 1980 ارائه کردند‌.
هدف اصلی یک مکانیسم دانش صفر(ZK-proof) ، متقاعد کردن تأیید‌کننده است که یک ادعا بدون افشای هیچ اطلاعاتی درست است و تنها اطلاعاتی که ارائه می‌شود، دلیل درست بودن ادعا است‌.

اهمیت اثبات‌های دانش صفر (ZK)

دو دلیل اصلی برای استفاده از ZKP وجود دارد که عبارتند از حریم خصوصی و مقیاس‌پذیری‌.
حریم خصوصی و شفافیت یکسان نیستند‌. بسیاری از موقعیت‌ها در زندگی واقعی نیاز به ناشناس بودن و حفاظت از داده‌های افراد دارند‌. در دنیایی که شرکت‌های بزرگ از داده‌های شخصی ما پول‌های هنگفتی به دست می‌آورند، حفاظت از اطلاعات با مکانیسم دانش صفر اهمیت بالایی دارد‌.
ZK-proofs ابزارهای مفیدی هستند که کاربردهای زیادی در زمینه‌های مختلف دارند و به مسائل مهم حریم خصوصی و امنیتی می‌پردازند‌.
ZK-proof‌ها در دنیای ارزهای دیجیتال برای بهبود حریم خصوصی تراکنش‌ها و مقیاس‌پذیری بسیار مهم هستند‌. آن‌ها امکان تراکنش‌های ناشناس را بدون افشای جزئیات تراکنش یا هویت کاربران فراهم می‌کنند. برای مثال، ارز دیجیتال متمرکز بر حریم خصوصی Zcash با توکن zec را می‌توانیم نام ببریم‌.
از ZK-proofs می‌توان در زمینه‌های احراز هویت و کنترل دسترسی برای اعتبارسنجی رمز عبور یا کلید رمزنگاری بدون افشای رمز یا کلید خود استفاده کرد‌. این امر منجر به تکنیک‌های احراز هویت کاربرپسند و امن‌تر می‌شود‌.
ZK-proof همچنین در سیستم‌های رأی‌گیری الکترونیکی استفاده می‌شود، جایی که به رأی‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مشروعیت رأی خود را بدون افشای رأی واقعی ثبت کنند و از حریم خصوصی رأی‌دهندگان و یکپارچگی فرآیند انتخابات محافظت کنند‌.
ZK-proofها همچنین پیامدهایی برای انتقال و تأیید امن داده‌ها دارند و به یک طرف قرارداد، امکان نشان دادن دقت محاسبات روی داده‌های خصوصی بدون افشای خود داده‌ها را می‌دهند‌.
اثبات دانش صفر می‌تواند حریم خصوصی تراکنش‌ها را در ارزهای دیجیتال بانک مرکزی (CBDCs) با تسهیل تراکنش‌های خصوصی و حفظ ناشناس بودن کاربران بهبود بخشد‌. با متعادل کردن حریم خصوصی و شفافیت در معاملات CBDC، مکانیسم دانش صفر قابلیت ممیزی را بدون افشای جزئیات تراکنش امکان‌پذیر می‌کند‌.

معایب اثبات دانش صفر چیست؟

مکانیسم‌های دانش صفر (ZK-proof) مزایای حفظ حریم خصوصی و امنیتی را ارائه می‌دهند، اما می‌تواند از نظر محاسباتی فشرده و پیچیده باشند‌.
توسعه و تأیید اثبات‌های ZK می‌تواند از نظر منابع و محاسبات فشرده باشد، به‌ویژه برای اثبات‌های پیچیده‌تر‌. این امر می‌تواند منجر به زمان پردازش طولانی‌تر تراکنش‌ها و کارهای محاسباتی بیشتر شود که ممکن است مقیاس‌پذیری سیستم‌های بلاکچین را دشوارتر کند‌.
علاوه‌بر این،ZK-proofs ممکن است لایه‌ای از پیچیدگی را اضافه کند که ممکن است ممیزی و تأیید پروتکل را دشوارتر کند و نگرانی‌هایی را درمورد نقص یا باگ‌های امنیتی احتمالی ایجاد کند‌. علاوه‌بر این، درحالی‌که ‌ZK-proof‌ها حریم خصوصی را با پنهان کردن اطلاعات بهبود می‌بخشند، ممکن است فعالیت غیرقانونی را در برخی شرایط تسهیل کنند و مشکلاتی را برای انطباق با مقررات ایجاد نمایند‌. همچنین، احتمال دارد که ‌‌ZK-proof‌ها برای همه موارد یا بخش‌ها مناسب نباشند، زیرا برای پیاده‌سازی صحیح، به آموزش و تجربه خاصی نیاز دارند و ممکن است از استفاده گسترده و پذیرش آن‌ها در بسیاری از زمینه‌ها جلوگیری کند‌.
اگرچه ZK-proof ویژگی‌های مفیدی برای حفظ حریم خصوصی و امنیتی ارائه می‌کند، اما معایب آن‌ها مستلزم مطالعه و ارزیابی دقیق مبادلات مرتبط قبل از پذیرش آن‌ها در سیستم‌ها یا برنامه‌های خاص می‌باشد.

سخن پایانی

با ترکیب شفافیت ذاتی شبکه‌های بلاک چین با طراحی حفظ حریم خصوصی در اثبات‌های دانش صفر، شرکت‌ها و مؤسسات می‌توانند از بهترین ویژگی‌های هر دو بهره‌مند شوند: آن‌ها می‌توانند داده‌های داخلی خود را محرمانه نگه دارند و در عین حال از آن‌ها در محیط‌های اجرایی قابل اعتماد قراردادهای هوشمند استفاده کنند.