零知识证明文章 - 第7页

了解零知识证明历史

来自 lambda class 的了解零知识证明历史。计算机科学、数学和硬件的进步，以及区块链的引入，导致了新的更高效的 SNARKs 的出现。

零知识证明 zkSNARK

翻译小组
发布于 2024-02-20
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使用 SnarkJS 和 Circom 进行零知识证明

如何使用 SnarkJS 和 Circom 在 JavaScript 项目中进行零知识证明

circom snarkjs 零知识证明

张小风
发布于 2024-02-16
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通过 Tornado Cash 的源代码理解零知识证明

零知识证明 circom snarkjs

张小风
发布于 2024-02-16
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尝试用 Halo2 实现 Tornado Cash

太长不看版：你已经听说过 Tornado Cash 了吗？还有 Halo2？太棒了！在这里，我们将混合这两者，并将 Tornado Cash 电路重写为 Halo2。

Tornado.cash Halo2 零知识证明

翻译小组
发布于 2024-02-14
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简析 Cached Quotients Lookup Arguments

Lookup Arguments 允许证明者（prover）证明一个值属于一个预先定义的集合。

零知识证明

Antalpha Labs
发布于 2024-01-29
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审计零知识证明（ZKP）应用

本文深入探讨了零知识证明（ZKP）应用审计过程，包括电路设计和实施审计的关键点。文章强调了电路中变量之间逻辑关系的显式声明的重要性，以及常见的审计问题，如完整性和有效性问题，以指导ZKP安全研究者和开发者提高代码质量和安全性。

零知识证明审计过程电路设计安全性加密技术 ZKP应用

zellic
发布于 2024-01-26
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Caulk, Caulk+ 学习笔记

Caulk+ 是 Caulk 的优化版本方案，它用了一个被称为「polynomial divisibility check」的方法来替换原本的子协议，以提升 Caulk 生成证明的效率，使得证明复杂度仅与子集的大小有关，而与原向量的大小无关。

零知识证明

Antalpha Labs
发布于 2024-01-24
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在 RISC Zero 中验证全同态加密 (FHE)，第二部分

本文集中讨论了在 RISC Zero 中优化全同态加密 (FHE) 的性能，强调识别主要瓶颈的重要性。文章详细分析了 ZK 证明的开销，包括计算和分页的开销，并介绍了一个名为 profiler0 的工具，用于评估代码中的周期开销。此外，还讨论了未来的潜在优化方案，包括使用 Karatsuba 算法和 RISC Zero 的硬件加速功能。

完全同态加密 RISC Zero 性能优化 ZK 证明周期分析

L2IV
发布于 2023-12-16
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Plonky2 = Plonk + FRI

Plonky2由PolygonZero团队开发，实现了一种快速的递归SNARK，据其团队公开的基准测试，2020年，以太坊第一笔递归证明需要60s生成，而于今Plonky2在MacBookPro上生成只需170毫秒。下面将逐步剖析Plonky2。整体构造每个零知识证明系统都由

Plonky2

孙如绿叶
发布于 2023-12-11
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Constantine's Threadpool 线程池设计

本文档介绍了 Constantine's Threadpool 的设计，它受到了 Weave 和 nim-taskpools 的启发，旨在提供高性能、低开销、节能的多线程运行时环境，并着重考虑了高可靠性、可审计性和可维护性。设计关键包括分布式任务队列、减少内存分配、自适应工作窃取、数据并行中的惰性二分分割以及在等待 future 时的回退机制。

线程池并发并行计算任务调度负载均衡多线程

mratsim
发布于 2023-12-05
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【心得】如何学习零知识证明

如何学习零知识证明，明确动力、材料不那么重要，必要独自学习，多分享，不要怕提愚蠢的问题，看看可以做什么，不要对自己太苛刻了。

zk 零知识证明入门零知识证明入门

翻译小组
发布于 2023-11-30
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通过更快的承诺来增强Lasso+Jolt

本文介绍了Lasso和Jolt的创新，它们能显著提升SNARK的性能，并更易于构建和审核。结合D&P的Binius方案，这些发展改变了我们对SNARK设计的基本理解，提出了新的思路以优化电路求解和多项式承诺方案，从而提高加密运算的效率，特别是在哈希函数应用中。

Lasso Jolt SNARKs 多项式承诺哈希加密运算

a16z Crypto
发布于 2023-11-21
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关于Lasso、Jolt和最近SNARK设计进展的技术常见问题解答

本文介绍了Ben Diamond和Jim Posen的研究团队在多项承诺方案Ligero/Brakedown方面的进展，并探讨了将其应用于基于sum-check的SNARK（如Lasso和Jolt）中的效益。讨论了D&P承诺方案的性能优势、所采用的哈希函数以及对小值承诺的改进，同时分析了不同承诺方案在SNARKs性能中的应用场景。

Ligero Brakedown SNARK Lasso Jolt 哈希函数