一文读懂 zk-STARK 与 zk-SNARK 零知识证明

一. 从隐私到扩容，零知识证明的崛起

自区块链问世以来，如何在去中心化的环境下保证数据隐私与系统可扩容，一直是产业和学界的共同难题。区块链承诺为我们带来不可篡改、无需信任的分布式账本，但交易透明意味着难以保护用户隐私；另一方面，公链吞吐量有限，无法负载大量交易或复杂计算。零知识证明（ZKP）恰好为这两个问题提供了十分巧妙的解决思路：

• 隐私：借助 ZKP，我们无需公开交易具体细节，也能让全网确认这笔交易“满足有效性规则”；

• 扩容：许多运算可在链下完成，并以零知识证明的方式将结果打包上链，验证者用极少量资源就能确认计算正确性。

在零知识领域，最具代表性的两大技术流派即 zk-SNARK 和 zk-STARK。前者以简洁（Succinct）与非交互（Non-Interactive）为特点，但常需要一次“可信设置”（TrustedSetup）。后者强调透明（无需可信设置）和可扩展（Scalable），却在证明大小及验证效率上呈现不同的取舍。二者在隐私代币、Layer2 协议、数字身份安全、大数据隐私等众多场景中均大放异彩，引发了区块链及密码学社区的高度关注。

本文将系统探讨zk-SNARK与zk-STARK的原理、协议流程、优缺点、生态格局与未来趋势，力图为读者提供一个相对全面且深入的视角。

二.零知识证明基础：原理、历史与典型特征

1 基本定义与思路

零知识证明的核心思想，在于让证明者（Prover）向验证者（Verifier）“证明”自己知道或掌握某件事物，同时不暴露具体细节。想象一个简单场景：你需要证明你有能力“打开某扇特殊的门”，但并不想告诉对方“钥匙的具体形状”或“开锁的步骤”。若能提供一个可信过程，让对方确信你确实能打开门，就完成了零知识证明的目的。

其常见应用包括：

• 隐私交易：证明交易有效却不泄露转账金额或地址；
• 安全认证：证明身份或密码正确而不暴露密码内容；
• 去中心化扩容：证明离线计算结果无误而无需重复执行。

2 零知识的三大性质

• 完备性**（Completeness）**：若命题真实、证明者诚实遵循协议，则验证者必然接受证明；
• 可靠性**（Soundness）**：若命题不真实，几乎不可能伪造证明骗过验证者；
• 零知识（Zero-Knowledge）：验证者除了得知“命题是真”之外，不会学到其他额外信息。

3 历史与发展

零知识证明最早由Goldwasser、Micali、Rackoff 等人在 1980~1990 年代初步奠基。之后，随着密码学和计算机理论的进步，各种交互式/非交互式协议层出不穷。进入2013年后，区块链崛起带动了ZKP的实用化进程，SNARK、STARK等技术迎来快速发展，广泛渗透至隐私代币、Layer2 Rollup、DeFi、NFT 与通用计算验证等诸多场景。

三.zk-SNARK：简洁非交互式零知识证明

1 SNARK 的起源与核心概念

zk-SNARK全称Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge。它在区块链界最著名的落地是Zcash，通过证明“交易有效性”但隐藏交易金额、地址等私密信息，从而实现匿名币。

• Succinct：证明体积很小、验证很快；
• Non-Interactive：只需要单次提交证明，无需多轮问答；
• Argument of Knowledge：证明者若无法真实满足条件，就难以生成有效证明。

2 数学原理与协议流程

2.1 电路化表示与R1CS

SNARK协议常将待证明的计算表述成一个算术电路或R1CS（Rank-1 Constraint System），把复杂逻辑拆分成加法门、乘法门等基本运算。证明者在这个电路里“填入”相应的输入，若能符合全部约束即可生成证明。

2.2 可信设置（Trusted Setup）

传统的Groth16、Pinocchio等 SNARK 协议，需要一次或多次“可信设置”来生成公共参数。若这一步骤泄露或被攻击，攻击者可能后续伪造证明。虽然一些改进（如Plonk）可以让此设置具有可更新或通用性质，但依然存在一定风险和运维成本。

2.3 证明生成与验证

• 证明生成：证明者拿到公共参数和电路描述，通过多项式承诺与椭圆曲线配对等工具执行大量运算，输出一个极短的证明文件（通常几百字节）。
• 验证：验证者只需执行少量配对运算（Pairing）即可判断证明是否有效，整个验证过程非常快，通常只需毫秒量级。

3 优缺点与典型应用

3.1. 优点

• 证明短小、验证高效，极其适合在区块链上做链上验证；
• 已有成熟工具链与实践，如 Circom、Zokrates、snarkjs 等，开发者社区庞大。

3.2. 缺点

• 多数协议需要可信设置，部署与升级相对复杂；
• 构建电路与生成证明在大规模场景中仍有不小计算量。

3.3. 典型应用

• 隐私代币：Zcash、Tornado Cash；
• Layer2 扩容：zkSync、Polygon zkEVM 等 zk-Rollup；
• 隐私身份：MACI、投票匿名化等场景，SNARK 都能有效保障信息不泄露却可验证真实性。

四. zk-STARK：透明可扩展的零知识证明

1.STARK 的技术背景与设计初衷

zk-STARK 全称 Zero-Knowledge Scalable Transparent ARgument of Knowledge，由 Eli Ben-Sasson 等人提出，主要强调两点：

• Scalable：针对大规模计算，STARK 也能保持合理的证明生成与验证效率；
• Transparent：无需可信设置，让系统更公开、部署更灵活。

STARK 体系往往使用多项式验证（Reed-Solomon 码）与 FRI（Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proof） 来保证其正确性与零知识特性。

2.数学基础：多项式承诺、FRI及交互式证明

2.1. 多项式承诺

• STARK不使用传统的椭圆曲线配对，而是依赖哈希函数和多项式一致性检查。
• 证明者将运算痕迹编码成多项式，利用Reed-Solomon码等方法生成可被随机抽查验证的结构。

2.2. FRI协议（Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proof）

• 验证者可多轮随机抽取若干位置，看其是否与给定多项式保持一致。
• 如果证明者想作弊，需在所有抽查位置都能精确伪造数据，而抽查点是随机且不可预测，这让作假极其困难。

2.3. 交互式与Fiat-Shamir

• 初始 STARK 是交互式，需要验证者多次与证明者问答。
• 在实际应用中，会用 Fiat-Shamir 启发式，将交互变成一次性过程，使其适合区块链或大规模公开环境。

2.4 “透明性”和“可扩展性”如何实现

• 透明性：整个协议不需要任何秘密随机参数生成，因此无需“可信设置”；
• 可扩展性：对于大规模电路，STARK的证明体积虽增大，但在超大规模运算下，其证明生成与验证性能相较 SNARK 有更好的扩展潜力。

3.优缺点与典型应用

3.1.优点

• 无需可信设置，更安全且方便部署；
• 基于哈希安全，可能更具量子抗性；
• 对大规模计算扩展性好。

3.2. 缺点

• 证明体积通常更大（几十KB 到上百KB不等），验证时间也相对略长；
• 生态尚在快速发展，工具链还没 SNARK 那般成熟。

3.3. 典型应用

• StarkWare 体系：StarkEx（应用于 dYdX、Immutable X、Sorare 等），StarkNet（通用智能合约平台）。
• 其他场景：如机器学习模型推断的可验证计算、大规模数据处理等，STARK 可能发挥更灵活的作用。

五. 对比与争鸣：zk-SNARK vs. zk-STARK

1 是否需要可信设置

• SNARK：传统 Groth16 一定需要，Plonk 虽可更新但仍有多方仪式；
• STARK：完全免去可信设置，部署更方便。

2 证明大小与验证效率

• SNARK：证明非常短小，验证也极快，很适合放在区块链上做轻量存储与验证；
• STARK：证明体积一般大几个数量级，验证过程也相对更复杂，但在大规模计算场景能够保持可扩展性。

3 抗量子安全性

• SNARK：基于椭圆曲线离散对数，量子计算可能有显著威胁；
• STARK：主要依赖哈希安全性，被广泛认为有更好的抗量子潜力。

4 工具链生态与开发者体验

• SNARK：已有丰富框架（Circom、snarkjs、Zokrates、Halo2等），社区成熟，入门相对容易；
• STARK：StarkWare推出的Cairo语言等正在快速迭代，需要一定学习成本，但也为开发者带来新的开发范式。

六. 应用场景：从隐私到 Layer2，再到通用计算

1.隐私支付与匿名货币

• Zcash代表着基于zk-SNARK的隐私交易，把交易数额与地址混淆；
• 类似地，STARK也可在隐私支付中使用，但当下更多项目在用SNARK实现匿名交易。

2.Layer2 Rollup 与跨链验证

• zk-SNARK Rollup：如 zkSync、Scroll、Polygon zkEVM，在链下执行一批交易后生成短小证明上链；
• zk-STARK Rollup：StarkEx、StarkNet 强调高吞吐与无可信设置，适合游戏、NFT、交易所等高频场景；
• 跨链验证：利用零知识证明在链A验证链B的状态，减少双方通信量并保障安全性。

3.DApp 安全与通用计算验证

• 对DApp的复杂逻辑进行零知识封装，减少节点重复执行；
• STARK因具备可扩展性，更易处理大规模通用计算，但SNARK也在持续迭代（如 Halo2、Nova 等）以追求更通用的特性。

4 多方安全计算与大数据隐私

• 多方合作者希望对各自数据进行联合计算又不想互相透露隐私，可借助零知识证明的安全保障；
• SNARK 与 STARK 都能在这方面提供“正确性 + 隐私性”的双重保护。

七.深度剖析：协议演进与关键技术趋势

1.SNARK的多种协议：Groth16、Plonk、Marlin、Nova等

• Groth16：最经典的 SNARK 协议，被 Zcash 采用，具有简洁的证明结构；
• Plonk：支持通用且可更新的 SRS，减少不同电路多次仪式的负担；
• Marlin：强调在可验证性与电路转换上的优化；
• Nova：尝试把递归证明（Recursive Proof）做得更高效，用于无限连续的状态更新。

2.STARK 的工具链：Cairo、StarkEx、StarkNet

• Cairo：StarkWare推出的编程语言，面向“可证明执行”，其编译后的跟踪可被 STARK 方式验证；
• StarkEx：专注于去中心化交易、高速 NFT交易清算等场景；
• StarkNet：通用智能合约平台，支持多种应用落地。

3.后量子与哈希安全：两大流派的防御策略

• SNARK：正在研究后量子曲线或基于 ISO-FSH 等后量子安全方案；
• STARK：基于哈希安全，如同只要哈希函数不会被量子算法快速破解，那么安全性就能保持。

4 改进方向：混合协议与可组合框架

• 将SNARK与STARK优点结合，如先用 STARK 做大规模计算，再用SNARK做小型最终证明；

• 混合或嵌套（Nested）证明：将不同零知识证明的电路组合起来，满足复杂场景需求。

八. 案例分析：Zcash、zkSync、StarkEx、Polygon zkEVM 等

1.Zcash：SNARK在隐私币领域的里程碑

Zcash首先将zk-SNARK与区块链结合，大大增强了交易隐私性，也让世界看到了零知识在公链隐私上的潜力。其“Shielded Pool”模式证明了 zk-SNARK 的可行性与实用价值。

2.zkSync：SNARK Rollup提升以太坊扩容

zkSync 作为 Ethereum Layer2 方案，采用zk-SNARK来打包大量链下交易，生成极小证明上链，从而减少以太坊主网的负载。这解决了部分扩容难题，同时还带来交易即时确认与安全保证。

3.StarkEx：STARK在高吞吐交易中的实战

StarkEx 为 dYdX、Immutable X、Sorare等提供了大规模订单撮合、NFT 交易结算。它依赖 STARK协议的高扩展性和透明性，能快速处理大批交易并生成可在以太坊上验证的STARK证明，且省去了可信设置环节。

4.Polygon zkEVM：EVM兼容与零知识证明

Polygon zkEVM采用 zk-SNARK 路线，为以太坊 EVM 指令集构建零知识证明，让智能合约可以直接在兼容环境下得到“无需信任”的离线执行保障，简化了开发者对 Rollup/Sidechain 的迁移。

九.生态格局与未来展望

1.大厂、基金、社区对零知识赛道的布局

• ConsenSys、Ethereum 基金会、Binance Labs等对ZKP领域投入大量资金与资源；
• StarkWare、Matter Labs、Aztec等初创项目也频繁获得数千万美元级别融资。

2.SNARK 与 STARK 是否会融合

两大流派并非互斥，可能出现多种混合协议。对于特定细分场景如“高频计算 + 终局证明”，有时可用STARK做中间结果验证，再以SNARK生成最终可递归的小证明，以兼顾透明性和最优链上验证。

3.Layer2、跨链、多方计算的下一步

• Layer2：zk-Rollup有望成为未来主流扩容方向，不断迭代协议以实现通用性和高性能；
• 跨链：用 ZK 建立跨链桥，减少对中介或多签的依赖；
• 多方计算：企业间联合学习、联邦分析、共享数据又保隐私，零知识进一步扩展应用边界。

4.量子时代的零知识：挑战与机遇

量子计算若能攻破经典离散对数，将对依赖椭圆曲线的SNARK构成威胁。STARK在哈希安全上较具优势，但也要防范哈希函数被量子算法击破的可能。业界正积极研究后量子安全的替代曲线或哈希结构。

十.结语：从安全到无限扩展，ZKP 之路远未终结

zk-SNARK与zk-STARK是当下零知识证明领域最耀眼的两颗“明星”，各自在可信设置、证明大小、扩展性与抗量子安全等方面呈现了不同的设计哲学与技术侧重。SNARK拥有更紧凑的证明与成熟的生态，而 STARK 则以透明性和可扩展性见长，为大规模应用与未来量子时代带来更多可能。

从隐私代币到以太坊扩容，从链下计算到通用可验证计算，这些方案背后都离不开零知识证明的加持。随着 Rollup 生态的兴起，大量交易将被“打包”在二层或其他层次，通过 zk-SNARK/zk-STARK 的方式提交小型证明上链，大大减少主网存储与运算负担，为区块链世界带来新的性能与隐私边界。

可预见的是，这两大流派在工程和学术上都还将迭代数年甚至数十年，衍生出更多混合或创新方案：例如减少 STARK 的证明体积、让 SNARK 摆脱可信设置瓶颈、探索更多后量子安全曲线、推进多方安全仪式的自动化与分布式化……这都体现了零知识证明在区块链、隐私和分布式系统领域的深远影响。

从宏观角度看，零知识证明技术的成熟不仅能带来更安全、更隐私的数字交互，还能推动可扩容、可验证的去中心化应用落地。无论你是开发者、项目方、投资人，抑或对加密技术与开放金融感兴趣的爱好者，都无法回避 zk-SNARK 与 zk-STARK 这两条“黄金赛道”。它们共同诠释了区块链技术可在隐私、安全和可扩容上所能抵达的新高度，也为下一阶段的 DeFi、NFT、社交、游戏等应用带来无限可能。