深入解析 ZKML 在 Web3 中的应用与前景

伴随着Blockchain技术的飞速发展，数据隐私和Safety俨然成为一项核心议题。零知识机器学习（Zero-knowledge machine learning, ZKML）作为一种新兴技术，有效结合了Zero knowledge proof（ZKP）的Safety性和机器学习（ML）的智能性，为Web3世界带来了前所未有的机遇。

当前ZKML技术在Blockchain领域的应用广泛，主要包括以下几个方面：

• 硬件加速：由于ZK证明的计算复杂性，一些项目如Cysic、Ulvetanna等，利用硬件加速来提高链上计算的效率。

• 链上数据处理：项目如Axiom、Herodotus等，专注于将链上数据转换为适合ML训练的格式，并确保ML输出结果能够方便地从链上访问。

• 计算电路化：为了使ML计算能够被Blockchain的ZK处理，一些项目如Modulus Labs、Jason Morton等，将ML计算模式转化为电路形式。

• 结果的ZK证明：为了解决ML模型的信任问题，项目如RISC Zero、Axiom等，利用基于ZK-SNARKs的证明来验证模型的真实性。

ZKML 当前发展迅猛，在应用领域上可以助力 Web3 去中心化身份 DID 的建设。此前，私钥、助记词等身份管理模式使 Web3 用户体验较差，真正的 DID 建设可以通过 ZKML 进行 Web3 主体生物信息的识别完成，同时，ZKML 能保证用户生物信息隐私的Safety性。Worldcoin 正在应用 ZKML 实现基于虹膜扫描的零知识 DID 验证。

本文将从 Worldcoin 和 Vanna 两个案例出发，深入探讨 ZKML 技术的发展和挑战，并助推该技术在区块链领域的广泛应用和繁荣。

1. Worldcoin案例分析: ZKML在身份验证与隐私保护中的应用

• DApp 接入 Worldcoin

Worldcoin ID 可用于身份认证。Worldcoin 提供一个 IDKit SDK 用于使用 World App 进行身份认证，具体流程如下：

通过上述流程处理后将用户的生物信息作为登陆凭证，最终在 Worldcoin App 中生成了用于证明身份的 proof。

Worldcoin 中的 ZKML 应用

• ML 在 Worldcoin 中的应用

通过在自托管生物识别数据(用户终端)上运行 IrisCode 模型，验证用户是否在本地创建了有效且唯一的 WorldID，并在具有有效身份承诺的 WorldID Semaphore 身份组上调用 _addMember(uint256 groupId, uint256Xiaobai Navigation identityCommitment) 函数使协议公开无权限。

• ZK 在 Worldcoin 中的应用

注册流程

在Worldcoin的注册过程中，用户通过虹膜扫描生成WorldID，并在具有有效身份承诺的Semaphore身份组上调用_addMember函数，实现协议的公开无权限访问。

Signup Sequencer：注册排序器对批量提交给以太坊智能contract的数据（身份）进行排序。

Semaphore MTB：SMTB 是一项用于批量处理 Merkle 树更新的服务。它接受默克尔树更新，并将其批量合并为一个更新。这对于减少需要提交给区块链的交易数量非常有用。通过生成 SNARK可以确保批量 Merkle 树更新的正确性。

Tx Sitter：签署交易并将其发送到区块链

Proof 输入为 external nullifier(public 32-byte value that scopes the uniqueness of verifications) 和 secret identity nullifier，根据这两个计算 nullifier hash，用于用户身份识别。

登陆流程

登录过程中，用户提交的identity nullifier将被转换为proof，这一过程类似于zkrollup。用户提交identity nullifier后，多个Merkle状态更新被聚合并发布到区块链上。

Summarize

Worldcoin的技术实现涉及到多个层面，包括IrisCode模型的本地运行、External-nullifier的生成、Semaphore MTB的批量处理以及Tx Sitter的交易处理等。其中因为运行 IrisCode 模型将虹膜转为 World ID 过程发生在用户终端，这部分不由外部节点运行以保护用户隐私。这些技术的结合，使得Worldcoin能够在保护用户隐私的同时，实现高效、Safety的身份验证。

Worldcoin案例展示了ZKML技术在实际应用中的潜力和效果。通过结合Zero knowledge proof和机器学习，Worldcoin不仅提升了身份验证的Safety性，同时也为用户隐私保护提供了强有力的支持。

这一案例为其他区块链项目提供了宝贵的参考和启示。

2.Vanna 网络与 ZKML: 区块链中的智能推理与验证

Vanna 网络概览

Vanna网络是一个创新的区块链平台，专注于提供高效的零知识证明生成和验证服务。它结合了区块链的透明性和不可变性，以及零知识证明的隐私保护特性，为用户提供了一个安全、可靠的数据处理环境。

Vanna 网络功能

• 查询数据：通过对智能contract进行链间查询来访问 Oracle 馈送数据或链上状态。

• 预处理：利用 Vanna 的内置预编译器对查询的原始数据进行预处理，以准备进行推理。

• 推理执行：以适合您用例的任何加密安全级别无缝且可扩展地运行推理

• 推理验证：所有确保推理的加密证明均由验证器节点在 Vanna 网络上进行验证。

• 发布与溯源：推理结果可以通过跨链消息传递到任意链上的contract，并发布到数据可用性层。

Vanna 网络特点

• 并行推理预执行

分为三个阶段：

第一阶段：模拟

Vanna 通过模拟器运行每笔交易，以找出交易将发出哪些推理请求。这里并不执行。

第二阶段：推理内存池

交易及其推理请求被添加到推理内存池中，该内存池将请求发送到 Vanna 推理节点。这里需要执行推理和证明。

第三阶段：EVM 执行

将推理结果注入 EVM，以便交易可以直接读取它，就像读取任何其他变量一样。然后执行交易并将其提交到区块链。

• 验证计算分离

Vanna Network 采用两种类型的节点，即验证节点和推理节点，并将网络验证和推理计算分别分叉到两种类型的节点上。

验证节点：Rollup 节点独立验证交易并验证 Vanna 网络的状态。Vanna 网络上的 Rollup 节点还参与验证推理节点生成的加密证明。

推理节点：推理节点不验证网络上的交易和区块，而只专注于计算 AI/ML 推理以及为推理生成加密证明。

• 质押与惩罚

Vanna 网络以应用层质押合约的形式提供加密经济安全性。当推理节点上线参与保护网络时，它们必须在质押合约中发布 Vanna Token作为抵押品。质押合约强制执行推理节点的行为，其中的削减条件包括但不限于：

• zkML- 生成无效且无法通过加密方式验证的证明

• opML- 对节点生成的推理的挑战成功

• zkFP- 对节点生成的推论的挑战成功，或者无法生成证明该推论的 ZK SNARK

Summarize

Vanna网络通过其独特的设计和功能，展示了ZKML在区块链中的应用网络通过其独特的设计和功能，展示了ZKML在区块链中的应用潜力。其并行推理预执行、验证计算分离以及质押与惩罚机制。

3.ZKML开发利剑 EZKL: 简化零知识证明的生成与验证

EZKL 概述

EZKL 获取程序的高级描述并设置零知识证明器和验证器。重点是以pytorchAI/ML 模型和其他计算图表示的程序。设置后，证明器可以证明如下语句：

• “我用一些私人数据运行了这个公开的神经网络，它产生了这个输出”

• “我用一些公共数据运行了我的私人神经网络，并产生了这个输出”

• “我在一些公共数据上正确地运行了这个公开的神经网络，它产生了这个输出”

EZKL 工作流程

EZKL 工作流程图如下所示：

• 定义神经网络模型：定义一个简单的神经网络

• 模型训练：生成输入数据，通过模型得到输出

• 模型导出：导出模型为ONNX格式

• 生成零知识证明设置：生成设置文件

• 编译电路：编译模型生成电路文件

• 生成零知识证明：生成SRS、witness 文件、证明密钥和验证密钥

• 验证零知识证明：生成零知识证明并在本地验证或创建EVM验证器的Solidity代码和ABI文件，部署合约，在链上验证证明

4.ZKML 挑战与展望

随着区块链技术的不断演进，零知识机器学习（ZKML）正逐渐成为提升应用隐私性和安全性的关键力量。它不仅预示着智能合约隐私保护和去中心化金融（DeFi）安全性增强等创新应用的涌现，更有望成为区块链技术不可或缺的组成部分，为构建一个更安全、更注重隐私的数字世界提供坚实的技术基础。

challenge

尽管ZKML的潜力巨大，但在其应用过程中也面临着一些挑战：

• 技术复杂性：ZKML的实现需要深厚的数学和密码学知识，这无疑增加了开发和维护的难度，要求开发者具备更高的专业技能。

• 性能瓶颈：零知识证明的生成和验证过程计算密集，可能影响系统的响应时间和处理能力。为了解决这一问题，一些项目如Lumoz提供的模块化计算层，以提高性能。

• 用户接受度：尽管ZKML提供了强大的隐私保护功能，但用户可能因为对其复杂性和安全性的不了解而持保留态度。

• 监管挑战：隐私保护技术的发展要求监管机构更新相关法规，以适应新技术带来的变化和挑战。

展望

尽管存在挑战，但ZKML技术的深度融合与区块链的未来发展充满希望：

• 技术进步：随着研究的深入和技术的成熟，ZKML的实现将变得更加高效和用户友好。

• 用户教育：通过教育和普及，可以提高用户对ZKML技术复杂性和安全性的理解，增加其接受度。

• 监管适应：监管机构的适应和创新将为ZKML技术的发展提供法律和政策上的支持。

• 应用创新：ZKML技术的不断进步将激发更多创新应用的出现，推动区块链技术在更广泛领域的应用。

5.结语

ZKML技术的发展是区块链领域的一大步，它预示着一个全新的数据隐私和安全性时代的到来。面对技术复杂性、性能瓶颈和监管挑战，我们应保持乐观，相信随着技术的进步和用户接受度的提高，ZKML将在区块链领域发挥更加重要的作用，推动更广泛的应用和创新。

References

• Worldcoin Docs

• Intro to zero-knowledge proofs, Semaphore and their application in World ID

• 深度解读ZKML：技术原理、应用场景、优势和挑战

• 扫描虹膜来实现人格证明，Worldcoin 是否在正确的道路上？

• A Gentle Introduction to zkM

• a16z Crypto 投资人：零知识（ZK）技术被严重低估

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