In diesem Jahr machen sich Zero Knowledge Proofs (ZK-Proofs) einen Namen als die leistungsstärksten kryptografischen Instrumente, die Innovationen in dezentralen Ökosystemen vorantreiben.
Zk-Beweise wurden erstmals 1985 von den Informatikforschern Shari Goldwasser, Silvio Micali und Charles Rackoff in ihrer Arbeit konzipiert. Die Wissenskomplexität interaktiver Beweissysteme. Entwickler, Systemarchitekten und Forscher in der Ethereum-Community – dem führenden Smart-Contract-Ökosystem der Blockchain – haben den größten Teil der letzten drei Jahre damit verbracht, ihre kreativen Fähigkeiten anzustrengen, um Lösungen – und häufiger auch vorübergehende Problemumgehungen – zu entwickeln. Ihr Ziel ist es, die beiden eklatanten Mängel der Blockchain zu beheben: die Fähigkeit, in großem Maßstab effizient zu arbeiten, und den zweifelsfreien Schutz der Privatsphäre der Benutzer.
Im Hinblick auf beide Vorrechte haben sich die besten und klügsten Köpfe von Ethereum auf Zero-Knowledge-Protokolle und ihre stets vielseitigen Implementierungen geeinigt, um die nächste Iteration einer Turing-vollständigen Blockchain-Infrastruktur aufzubauen.
Das Streben nach Durchsatz
Ein ZK-Beweis beschreibt einen Mechanismus, mit dem eine Partei einer anderen Partei beweisen kann, dass eine bestimmte Aussage wahr ist, ohne zusätzliche Informationen preiszugeben, insbesondere den Inhalt der Aussage selbst. Obwohl ZK-Proofs in datenschutzorientierten Szenarien unmittelbarer anwendbar sind – am bekanntesten bei der Einführung von Zcash im Jahr 2016, einem Datenschutz-Coin, der ZKS zur Abschirmung von Transaktionen einsetzt –, haben ZK-Proofs bei der verrückten Suche von Ethereum nach einer Skalierbarkeitslösung, die sein Spektrum erweitern kann, an Bedeutung gewonnen revolutionäre DeFi- und NFT-Anwendungen für den Massenmarkt.
Laut dem Satoshi-Whitepaper wurde die Blockchain zu einem Zweck entwickelt: zur Umgehung der Autorität durch die Bildung eines zensurresistenten, dezentralen Systems ohne einen einzigen Fehlerpunkt. Obwohl die Dezentralisierung eine enorme Leistung in der Systemarchitektur darstellt, ist sie nicht ohne Kosten. In dezentralen Systemen finden Prozesse des Austauschs, der Speicherung und der Überprüfung von Informationen zwischen voneinander abhängigen Geräten, Software und Menschen statt. Das heißt, es handelt sich um Systeme von extrem hoher Qualität Wissenskomplexität.
Im Gegensatz zu den optimierten Prozessen zentralisierter Systeme beeinträchtigt die Wissenskomplexität zwangsläufig die Netzwerkeffizienz, verlangsamt Transaktionszeiten und erhöht die Transaktionskosten für Benutzer.
Da der Cryptokitties-Fiasko von 2017Ethereum steht als Aushängeschild des inhärenten Skalierbarkeitsdilemmas der Blockchain ständig im Rampenlicht der Kryptowährung. Als Branchenführer bei dezentralen Anwendungen und Benutzern begrenzt die Wissenskomplexität von Ethereum seinen Transaktionsdurchsatz auf magere zehn Transaktionen pro Sekunde – an einem guten Tag zwölf.
Entschlossen, das Problem anzugehen, entwickelten Entwicklerteams im gesamten Ökosystem verschiedene vorläufige Lösungen: State Channels, die nicht EVM-kompatibel waren und Benutzeridentitäten und Vorab-Kapitalsperren erforderten; Plasma, ein Netzwerk weniger praktischer Child-Chains, denen es ebenfalls an EVM-Kompatibilität mangelte; Sidechains, die unabhängig von der Sicherheit der Ethereum-Mainchain betrieben werden; und Sharding, eine Konsensmodifikation, deren Eigenschaften und Liefertermine in einer Weise schwankten und sich entwickelten, die an gebrochene politische Wahlkampfversprechen erinnert.
Zks blieb in Form von Zk-Rollups im Rahmen, einem Mechanismus, der die zkSNARK-Technologie nutzt, um Off-Chain-Transaktionen über Merkle Trees zu konsolidieren und sie mit einer einzigen Transaktion auf der Ethereum-Mainchain zu veröffentlichen – ein hocheffizientes Modell, das Berechnungen außerhalb der Chain durchführt und nutzte die Mainchain ausschließlich zur Datenspeicherung. Obwohl Zk-Rollups die beste verfügbare technische Lösung darstellten, waren sie noch nicht EVM-kompatibel und konnten nur als Zahlungskanäle fungieren. DeFi-Anwendungen müssten in der Kette bleiben, bis Roll-ups die Ausführung intelligenter Verträge unterstützen könnten.
Rollup des Optimismus
Im Wettlauf um die Unterstützung von DeFi war das Ethereum-Entwicklerteam Optimism mit der Veröffentlichung von Optimistic Rollups, einer EVM-kompatiblen Rollup-Kette, die für dApp-Bereitstellungen mit einem Klick bereit ist, und das alles ohne einen einzigen ZK-Proof, der Erste, der den Taktik schlug. Es gab nur einen Haken: Optimism's Rollup war auf Fraud Proofs angewiesen, um gruppierte Transaktionen in der Kette zu veröffentlichen, wodurch Benutzer gezwungen waren, Dispute Time Delays (DTDs) für Abhebungen in der Hauptkette zu tolerieren, oft mehr als eine Woche. Aber mit der Online-Zusammensetzbarkeit blieb Optimism die beste verfügbare Alternative.
Bis Matter Labs vor einigen Monaten zkSync v2 herausbrachte: ein voll funktionsfähiges, EVM-kompatibles Zk-Rollup, das rechnerisch fundierte Gültigkeitsnachweise mit kurzen DTDs verwendet. Nachdem die EVM-Kompatibilität für Version 2 gelöst wurde, sind zkSync und seine Mainchain-Abhebungen in weniger als zehn Minuten nun Optimism überlegen, dessen OVM immer noch auf verlängerte DTDs angewiesen ist, um Auszahlungstransaktionen zu bestätigen.
Während die Aufmerksamkeit und die Ressourcen der Entwickler immer mehr in Richtung Null-Knowledge-Bereich wandern, wird die Realität klar: Gemäß dem Titel ihrer Architekten wurden ZK-Proofs für Systeme entwickelt, die durch gekennzeichnet sind hohe Wissenskomplexitätund sind am besten geeignet, viele der Rechenprobleme zu lösen, mit denen Blockchain-Ökosysteme konfrontiert sind, und ihre Wege zur Einführung.
Der Kreis schließt sich: Die Privatsphäre dort bewahren, wo sie hingehört
Mit der Konzeption von DeFi hat sich Ethereum seinen Platz als Anlaufstelle für Blockchain-Innovationen gesichert. Anspruchsvolle Anwendungen wie diejenigen, die den DeFi-Sektor von Krypto ausmachen, erfordern eine staatliche Speicherung und damit die Turing-Vollständigkeit und das kontobasierte Transaktionsmodell von Ethereum. Mittlerweile laufen datenschutzorientierte Anwendungen auf Blockchains mit UTXO-Transaktionsmodellen, bei denen globale Zustände, einschließlich Kontostände, von höheren Abstraktionsebenen wie Wallet-Anwendungen und Block-Explorern verwaltet werden.
Bisher haben sich die Entwickler in ihrem Bestreben, Privatsphäre in DeFi zu bringen, dafür entschieden, DeFi in Privatsphäre zu bringen, indem sie entweder eigenständige UTXO-Blockchains oder stark zentralisierte und undurchsichtige Layer-2-Modelle abseits der entmutigenden öffentlichen Hauptkette von Ethereum erstellt haben.
Erst im Januar 2019 wurde im Aztec-Protokoll der erste vertrauliche On-Chain-Token-Standard von Ethereum konzipiert EIP-1724. Aztec schlug vor, zkSNARKs zu verwenden, um private Token auf Ethereum zu generieren, obwohl a Es wäre eine vertrauenswürdige Einrichtung erforderlich private Schlüssel zu verteilen. Darüber hinaus findet der gesamte Verschleierungsprozess, der den ZK-Tokens von Aztec Privatsphäre verleiht, auf einer Art Layer 2 statt. Als brillantes visionäres Modell brachte Aztecs Layer-2-Konstrukt zum ersten Mal Privatsphäre nach Ethereum. Doch im Gegensatz zur Skalierbarkeit besteht das Hauptmandat des Datenschutzes darin, dass er auf Schicht 1 leben muss – ohne Wenn und Und oder Brücken.
Vertrauenswürdiges Setup
Ein Jahr nach der Einführung von Aztec reichte das Offshift-Team eine bahnbrechende Layer-1-PriFi-Lösung auf Ethereum ein, die im ersten Quartal 1 auf den Markt kommen soll. Das Modell des Teams verwendet Bulletproof ZKS, die im Gegensatz zu SNARKs kein Element einer vertrauenswürdigen Einrichtung erfordern und voll funktionsfähig sind auf Schicht 2022. Um das kontobasierte Transaktionsmodell von Ethereum zu adressieren, gibt das Protokoll von Offshift zkAssets in Form von kryptografischen Verpflichtungen aus, die zwischen Ethereum-Adressen in einem UTXO-Modell ausgetauscht werden, wodurch PriFi-Anwendungen von der Turing-Vollständigkeit von Ethereum profitieren können, ohne Schicht 1 zu verlassen.
Auch wenn es völlig einzigartige Herausforderungen sind, lassen sich effiziente Skalierbarkeit und undurchdringliche Privatsphäre am besten durch Rechenwerkzeuge lösen, die für dezentrale Systeme konzipiert sind – also Systeme, die sich durch eine extrem hohe Wissenskomplexität auszeichnen.
Goldwasser, Macali und Rackoff waren ihrer Zeit um Jahrzehnte voraus und machten in ihrer Arbeit von 1985 deutlich: „Wissenskomplexität hilft dabei, die Richtigkeit kryptografischer Protokolle zu beweisen oder zu widerlegen, da diese auf der Geheimhaltung einiger privater Informationen basieren und diese Geheimhaltung wahren sollten.“ ”
Anschließend stellten sie poetisch fest: „Die Vertraulichkeit einiger Informationen verschafft uns einen Vorteil gegenüber unseren Gegnern.“
Alex Shipp, Chief Strategy Officer von Ausschalten, eine PriFi-Derivateplattform (private DeFi).
Quelle: https://thedefiant.io/zero-knowledge-ethereum-layer-1/
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