zkForge2025 - 使用zkVerify的演示 #2

视频 AI 总结： 该视频是关于使用 zkVerify 验证零知识证明（zkProves）的教程。主讲人 Milica 通过一个实际操作的例子，展示了如何在不直接使用钱包的情况下，通过 API 调用与链进行交互，验证 Groth16 证明。参与者通过 zkRappel 生成证明，然后使用 zkVerify 的 API 密钥进行验证，并在 zkVerify explorer 上查看验证结果。 关键信息： * zkVerify 允许开发者通过 API 调用验证零知识证明，无需直接使用钱包。 * 教程使用 zkRappel 生成 Groth16 证明，包括 VK、proof.json 和 public inputs.json 三个文件。 * 参与者通过 Telegram 获取 API 密钥，用于在代码中调用 zkVerify 的 API 进行证明验证。 * 验证成功后，可以在 zkVerify explorer 上查看交易哈希和验证详情。 * 视频还讨论了代码编写的最佳实践，以及如何避免在公共代码库中暴露 API 密钥。 * zkVerify 社区正在考虑建立西班牙语社区。 * zkMonk 黑客松即将开始，详情将在 Discord 和 Telegram 上公布。

zkForge2025 - 使用zkVerify的演示 #1

视频 AI 总结： 该视频是关于 zkVerify 的介绍，zkVerify 是一个零知识证明验证层，旨在降低验证零知识证明的成本和复杂性。主讲人 Melissa 详细介绍了 zkVerify 的功能、支持的证明类型（包括 Snarks 和 Starks 等），以及其架构和工作原理。zkVerify 允许开发者将证明发送到链上进行验证，并支持多种链，如 Ethereum Sepolia、Horizon、Arbitrum 等。 关键信息： * zkVerify 是一个 L1 区块链，专门用于验证零知识证明。 * zkVerify 支持多种零知识证明类型，包括 Snarks、Starks、Ultraplunk、SP1、RISC-Zero 等。 * zkVerify 降低了验证零知识证明的成本，通过聚合证明并分摊成本。 * zkVerify 允许开发者在不同的区块链生态系统中验证零知识证明，并获取验证回执。 * zkVerify 提供了详细的文档和教程，帮助开发者集成和使用该平台。 * zkVerify 正在积极开发和添加新的功能和支持的证明类型。 * 零知识证明在隐私保护、游戏公平性等方面有广泛的应用。 * 成为 zkDev 的关键在于理解零知识证明的应用场景，而深入的数学和密码学知识对于开发底层协议更为重要。

zkForge2025 - 使用zkVerify演示zkEmail

视频 AI 总结： 该视频的核心内容是讲解如何使用 zkEmail 和 zkVerify.js 来验证电子邮件的真实性，同时保护邮件内容的隐私。通过实际的代码演示，展示了如何生成 zkEmail 证明，并使用 zkVerify.js 在 Volta 测试网上验证该证明。 关键信息： 1. **zkEmail 概念：** zkEmail 是一种技术，允许在不泄露实际数据的情况下生成关于电子邮件内容的零知识证明，例如发件人、主题等元数据。 2. **zkVerify.js：** zkVerify.js 是 zkVerify 团队提供的客户端库，用于验证 zkEmail 生成的证明。 3. **zkEmail 的应用场景：** 证明参与场景，证明收到邮件但不展示邮件内容，验证邮件是否来自可信来源。 4. **工作流程：** * 创建 .eml 文件。 * 使用 zkEmail 网站的蓝图（blueprint）创建模板，指定需要证明的邮件部分。 * 使用预先编程的电路生成证明。 * 使用 zkVerify.js 验证证明，确认其真实性。 5. **代码演示：** 演示了如何使用 zkEmail SDK 获取蓝图、生成证明，以及如何使用 zkVerify.js 连接到 Volta 测试网并验证证明。 6. **Volta 测试网：** 使用 Polkadot 钱包和 Volta 测试网的水龙头（faucet）来获取测试币，用于在链上验证证明。 7. **验证过程：** 将证明和公共输入发送到链上，通过监听事件来确认验证结果。 8. **游戏应用：** zkVerify 可用于游戏场景，例如证明玩家达到特定等级但不透露具体等级，或验证玩家是否符合开启宝箱的条件。

zkForge2025 - 如何入门零知识证明

视频 AI 总结： 该视频主要介绍了零知识证明（ZK）的概念、应用以及如何入门 ZK 技术。Vanishree 作为 Fermah 的创始人，分享了她对 ZK 领域的见解，强调了 ZK 在加密货币领域的重要性，并提供了学习和参与 ZK 项目的建议。她认为 ZK 是实现无需信任的完整性的关键，并讨论了 ZK 在隐私保护和数据验证方面的应用。 关键信息： 1. **ZK 的核心概念：** ZK 是一种密码学工具，允许证明者向验证者证明某个事实是真实的，而无需泄露关于该事实的任何额外信息。 2. **ZK 的功能与安全性：** ZK 的功能是证明者可以使验证者相信某个事实，安全性在于证明者无法使验证者相信错误的事实。 3. **ZK 的应用领域：** ZK 在 ZK Rollups、ZK Bridges、零知识身份验证等领域有广泛应用，尤其是在需要隐私保护和数据完整性验证的场景中。 4. **Fermah 的作用：** Fermah 作为一个通用证明层，为各种证明系统、区块链和应用程序提供基础设施，简化了 ZK 技术的应用。 5. **入门 ZK 的建议：** 建议根据自身优势和兴趣选择不同的切入点，包括基础研究、基础设施建设和应用开发，并推荐了 Dan Bonny 的课程和 House of CK 的视频作为学习资源。 6. **以太坊对 ZK 的拥抱：** 以太坊正在积极采用 ZK 技术，通过 ETH proofs 等项目提高效率和可扩展性。 7. **ZK 的局限性：** ZK 只是一个工具，需要结合系统级的安全措施才能实现全面的安全保护。

zkForge Bootcamp - 学习 Noir

视频 AI 总结： 该视频是关于使用 Noir 语言编写零知识证明电路的研讨会。主讲人 Harsh 来自 Aztec Network，他介绍了 ZK 的基本概念，ZKVM 和 ZKDSL 的区别，并演示了如何使用 Noir 编写一个简单的成员资格检查电路，该电路可以证明一个元素是否属于一个数组，而无需透露该元素本身。最后，他展示了如何编译、生成证明和验证证明。 关键信息： * ZK 密码学允许在不泄露信息的情况下证明信息的有效性。 * ZK-SNARK 是一种证明方案，它使用算术电路来表达计算。 * Noir 是一种 ZKDSL，它允许开发者使用类似 Rust 的语法编写 ZK 电路。 * ZKVM 和 ZKDSL 是编写 ZK 程序的两种不同方法。 * ZKVM 使用高级语言，而 ZKDSL 使用领域特定语言。 * Noir 编译成 ACIR 中间格式，可以与任何支持 ACIR 的证明系统一起使用。 * 公共输入对验证者可见，而私有输入对验证者隐藏。 * 可以使用 dbprover 生成和验证 Noir 电路的证明。 * 验证时间与计算复杂度无关，是恒定的。 * 学习有限域算术、多项式等数学知识有助于理解 ZK 的底层原理。

zkForge训练营 - 关于zkVM的一切

视频 AI 总结： 该视频主要介绍了零知识虚拟机（ZKVM）的概念、优势、组成部分以及工作流程，并对比了 ZKVM 与 ZKEVM 的区别。ZKVM 是一种允许在不泄露隐私数据的前提下验证计算的虚拟机，它通过将高级代码编译成低级代码，然后生成算术电路来实现。视频还讨论了证明系统中的关键组件，如承诺方案、交互式证明和算术化过程，并简要介绍了如何开始使用 ZKVM。 关键信息： 1. ZKVM 是一种分层架构，构建在 CPU 参数之上，可以复用已有的编译流程。 2. ZKVM 的优势包括无需手动定义约束、易于审计以及遵循标准开发流程。 3. ZKVM 的主要组成部分包括编译器、虚拟机、证明者和验证者。 4. ZKVM 的工作流程是将高级代码编译成低级代码，然后将低级代码约束化并生成算术电路。 5. 证明系统中的关键组件包括承诺方案、交互式证明和算术化过程。 6. ZKVM 与 ZKEVM 的区别在于，ZKVM 是通用零知识虚拟机，而 ZKEVM 专门为以太坊智能合约优化。 7. Resero 是一种 ZKVM，它使用 RISC-V 指令集，并通过 extendable linkable format (ELF) 二进制文件执行代码。 8. Resero 的架构包括主机代码、访客代码和收据，收据包含程序的结果以及证明。

zkForge训练营 #1 - 零知识简介

视频 AI 总结： 该视频是 ZK Forge Bootcamp 的第一节核心课程，主要介绍了零知识证明（Zero-Knowledge Proof，简称 ZK）的基础知识。演讲者 Laurie Peltonen 是一位区块链开发者和研究员，拥有丰富的 EVM 和 ZK 开发经验。他深入浅出地讲解了 ZK 的概念、历史、工作原理、用例以及未来发展趋势，旨在帮助参与者了解 ZK 的重要性，并激发他们对 ZK 技术的兴趣。 视频中提出的关键信息包括： 1. **ZK 的定义：** 严格来说，ZK 侧重于隐私，意味着没有信息泄露，或者说是零额外知识泄露。 2. **ZK 的历史：** ZK 的概念早在 40 年前就已提出，但直到 2013 年才出现有意义的研究进展，并在近五到十年内开始实际应用。 3. **ZK 的基本概念：** ZK 系统涉及证明者（Prover）和验证者（Verifier）两个角色。证明者生成证明，验证者验证证明的有效性。 4. **ZK 的工作流程：** 证明者程序根据声明生成证明，验证者程序验证证明的有效性。 5. **ZK 的基本属性：** 证明大小通常远小于原始声明，证明过程消耗更多资源，但验证过程快速简便。 6. **ZK 的用例：** ZK 的用例可分为简洁性（Succinctness）、可验证计算（Verifiable Computation）和隐私性（Privacy）三大类。 7. **ZK 的应用场景：** ZK 可用于区块链（如 ZK Rollup）、数据压缩、云计算、金融隐私、身份验证等领域。 8. **ZK 的未来：** ZK 技术不断发展，应用越来越广泛，对数学背景的要求也越来越低。 9. **ZK 的采用：** 隐私将是 ZK 的主要发展方向，但目前用户对隐私的重视程度不足。 10. **ZK 的数学基础：** 演讲者建议开发者无需深入学习 ZK 的数学原理，重点关注用例和开发实践。