本文介绍了UltraGroth,这是一种基于Groth16零知识证明系统,通过引入查找表(lookup tables)来优化电路约束成本的方法,特别是在处理神经网络中的激活函数时,能显著减少约束数量,提高效率。此外,UltraGroth通过将私有witness分为两轮提交,并由验证者通过哈希承诺值导出随机数来防止恶意证明者作弊,增强了安全性。
本文介绍了在R1CS电路中优化线性运算的方法,尤其是在零知识证明(ZK)系统中,通过将模型权重直接嵌入到电路中作为常量,而不是作为信号传递,可以显著减少约束的数量,从而降低计算成本。实验表明,这种优化对于R1CS和Plonk系统都能显著提升证明速度,特别是在R1CS系统中,线性操作几乎变为“免费”。
Bionetta是一个zkML框架,旨在解决AI安全问题,实现可验证性、零知识和客户端执行。它通过将模型权重嵌入电路作为常量,优化R1CS系统中的线性计算,从而降低计算成本。该框架还提出了一种量化方案,用于在有限域内处理浮点运算,并在神经网络中有效管理精度。
Rarimo 社区构建的 Freedom Tool 被俄罗斯反对派用于发布 Russia2024 应用程序,允许俄罗斯公民在不受追踪的情况下签署请愿书、参与投票,旨在创建平行的政府结构,实现民主、自由与和平。该工具利用零知识证明和区块链技术,保护用户隐私和投票的公正性。