في منشور حديث على المدونة، أثارت A16z Crypto، قسم الويب 3 في شركة رأس المال الاستثماري الشهيرة أندريسن هورويتز، سؤالا مثيرا للتفكير في الصناعة: معظم الآلات الافتراضية (zkVMs) المسماة “ZK” لا تمتلك فعليا حماية الخصوصية الحقيقية بدون معرفة. انتقد جولت zkVM في الوقت نفسه الإساءة المنهجية لمصطلح “ZK” في منظومة العملات الرقمية.
سوء استخدام علامات ZK: لماذا معظم أجهزة zkVM ليست حقا خالية من المعرفة
في مدونتها، تكشف A16z Crypto عن مشكلة واسعة الانتشار في الصناعة نادرا ما يتم التطرق إليها علنا: “معظم المعرفة الصفرية تثبت أن الآلات الافتراضية ليست في الواقع معرفة صفرية - إلا إذا تم تطبيق عملية ‘تغليف’ مكلفة.” شرحوا أن هذا التغليف، الذي يتضمن التحقق التكراري من zkVMs في نظام إثبات ZK آخر، ليس مكلفا حسابيا فحسب، بل غالبا ما يتطلب التخلي عن الشفافية (أي إدخال إعداد موثوق).
المشكلة الأساسية تكمن في الانحراف في المصطلحات: فقد استخدم مصطلح “zk” على نطاق واسع اختصارا لكلمة “اختصار”، في إشارة إلى “البراهين القصيرة وسهلة التحقق” بدلا من حماية الخصوصية الحقيقية بدون معرفة صفرية. حذرت A16z Crypto: “مع تزايد القلق في المجتمع بشأن الخصوصية - الحاجة إلى معرفة حقيقية بالصفر، أي خصوصية البيانات الحساسة للمرخص - أصبح هذا المصطلح مشكلة حقيقية.”
ثلاثة لبضات شائعة حول مصطلحات ZK
ZK الحقيقي: إثبات صحة البيان دون الكشف عن المعلومات الأساسية، مما يحمي خصوصية المحقق
“ZK” كاختصار موجز: معظم الاستخدامات الفعلية لأجهزة zkVM تركز فقط على “البراهين القصيرة وسهلة التحقق” ولا تحمي الخصوصية
التغليف: إضافة معرفة صفرية حقيقية من خلال براهين تكرارية، لكنها مكلفة حسابيا وغالبا ما تتطلب إدخال إعدادات موثوقة، مما يضحي بالشفافية
حل Jolt zkVM: حل طي NovaBlindFold
استجابة للمشاكل السابقة، أصدرت A16z Crypto تحديثا مهما لمشروع المصادر المفتوحة Jolt zkVM يوم الثلاثاء، حيث قدمت نظام طي NovaBlindFold لجعله يدعم وظائف المعرفة الصفرية بشكل أصلي.
برنامج الطي هو تقنية تشفير “تعود إلى التسعينيات من القرن العشرين”، واختارت A16z استبدال نظام التغليف التكراري المكلف. يعد NovaBlindFold فعالا للغاية في منع تسرب المعلومات من خلال إنشاء “إثباتات عمياء” - إثبات ZK النهائي أكبر بحوالي 3 كيلوبايت فقط من الدليل الأصلي غير ZK Jolt، “مما يجعله مناسبا لتطبيقات الخصوصية.”
خلفية هذا التحديث هي عودة مخاوف الخصوصية في منظومة العملات الرقمية. كما صرح باري سيلبرت، الرئيس التنفيذي لمجموعة العملات الرقمية (DCG)، مؤخرا أنه يتوقع تدفق مبلغ كبير من الأموال إلى سلسلة الخصوصية. يشعر المستثمرون المؤسسيون بالقلق بشأن الشفافية الكاملة لمعظم شبكات البلوكشين، مما يدفع الصناعة للبحث عن حلول خصوصية أكثر موثوقية.
الأسئلة الشائعة
لماذا تنتقد A16z Crypto علامات ZK؟
أشارت A16z Crypto إلى أن “ZK (المعرفة الصفرية)” أصبح اختصارا لكلمة “البساطة” في الصناعة، وأن معظم آلات zkVM لا توفر حماية حقيقية لخصوصية المعرفة الصفرية إلا إذا استخدمت حلولا “مغلفة” مكلفة حسابيا وتتطلب إعدادات موثوقة. مع تزايد الطلب على الخصوصية، أصبح هذا الاستخدام الخاطئ للمصطلح مشكلة حقيقية تعيق نمو الصناعة.
كيف يحل حل طي NovaBlindFold هذه المشكلة؟
يتيح Jolt zkVM من A16z الخصوصية الأصلية بدون معرفة صفرية دون الحاجة إلى تغليف متكرر مكلف من خلال تقديم نظام طي NovaBlindFold. يمنع هذا الحل تسرب المعلومات من خلال إنشاء “إثباتات عمياء” ويضيف فقط حوالي 3 كيلوبايت من المساحة الزائدة، مما يوازن بين الكفاءة وحماية الخصوصية الحقيقية.
ما هو الفرق الأساسي بين المعرفة الصفرية الحقيقية و"ZK كاختصار موجز"؟
تعني المعرفة الصفرية الحقيقية أن المتحقق لا يمكنه استنتاج أي من معلومات الإدخال الخاصة بالمثبت من البرهان؛ “ZK كاختصار موجز” يؤكد فقط أن البراهين قصيرة وسهلة التحقق، ولا تتضمن حماية خصوصية للبيانات الأساسية، وأن الاثنين مختلفان جوهريا من الناحية التشفيرية.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
بلوفين للأبحاث: عملة Circle المستقرة تتجاوز السوق الهابطة، وOCC تصبح أكبر متغير مميت
تحليل تقرير BloFin Research يدرس نموذج أرباح Circle، والذي يتأثر بشكل رئيسي بثلاثة عوامل محركة وهي "الفائدة، حجم USDC، اقتصاد التوزيع". ومع ذلك، فإن التفسير الجديد لـ OCC لقانون 《GENIUS》 قد يهدد بشكل خطير تعاون Circle و Coinbase، مما يؤثر على كفاءة توزيع USDC. كما يشير التقرير إلى أن عرض العملات المستقرة غير مرتبط بأسعار السوق المشفرة، مما يدل على أن أرباح احتياطيات Circle أكثر استقرارًا.
MarketWhisperمنذ 15 د
هيديرا تساعد البنك المركزي الأسترالي على إتمام 19 عملية تداول حقيقية، وتوثيق 24 سيناريو للتوكنات الرقمية
قام بنك الاحتياطي الأسترالي، ضمن "مشروع الكافور"، باستخدام تقنية Hedera بنجاح في إتمام 19 عملية مالية حقيقية، واستكشاف 24 تطبيقًا للتوكنة، بما في ذلك السندات وتمويل التجارة. لم يثبت هذا التجربة التجريبية فقط صلاحية تقنية Hedera، بل وفر أيضًا مرجعًا عمليًا للبنك المركزي في تطبيقات التوكنة على نطاق واسع في المستقبل، وجذب انتباه بنوك مركزية أخرى.
MarketWhisperمنذ 1 س
NAORIS (بروتوكول ناوريس) ارتفع بنسبة 28.49% خلال 24 ساعة
رسالة بوت أخبار Gate، 09 مارس، وفقًا لبيانات CoinMarketCap، حتى وقت النشر، يُبلغ عن أن NAORIS (Naoris Protocol) بسعر 0.04 دولار، بزيادة قدرها 28.49% خلال 24 ساعة، وبلغ أعلى سعر 0.04 دولار، وانخفض أدنى سعر إلى 0.02 دولار، والقيمة السوقية الحالية حوالي 23 مليون دولار، بزيادة قدرها 5.09 مليون دولار عن الأمس.
Naoris Protocol هو أول بلوكتشين من نوع Sub-Zero Layer 1، يجمع بين طبقة الأمان والسيادة L1، ويستخدم آلية إجماع dPoSec™، وSwarm AI، وهيكل DePIN المقاوم للكمية الكمومية، لتوفير التحقق من الثقة في الوقت الحقيقي للنظام البيئي اللامركزي بأكمله. أكمل المشروع تشغيل الشبكة التجريبية في 31 يناير 2025، وأكمل تشغيل الشبكة التجريبية في 12 نوفمبر وأطلق رسمياً تداول رمز $NAORIS.
البروتوكول
GateNewsمنذ 1 س
XRPL 700 مليون حساب غير نشط سيبدأ في تنشيط السيولة، وتسرع تطبيقات الدفع الفائقة في التنفيذ
قال الرئيس التنفيذي لشركة Anodos Finance بانوس ميكراس إن XRPL يمتلك أكثر من 7 ملايين حساب وعشرات المليارات من دولارات XRP غير المستخدمة، مؤكدًا أن هذه الأصول بحاجة إلى التحول إلى تطبيقات الدفع اليومية. تخطط Anodos لإطلاق تطبيقات مالية فائقة وبطاقات ذاتية الحفظ، باستخدام عملة RLUSD المستقرة لحل مشكلة تقلب الأسعار، وتعزيز الاستخدام العملي لـ XRPL.
MarketWhisperمنذ 1 س
شبكة Pi تستكشف التدريب الموزع للذكاء الاصطناعي، و42.1 ألف عقدة تجريبية في التعرف على الصور
شبكة Pi أكملت بنجاح إثبات مفهوم لتعرف الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، بمشاركة أكثر من 421,000 عقدة في العمليات الحسابية، وأظهرت الاختبارات استجابة منخفضة التأخير وقابلية التوسع في القدرة الحاسوبية. هذا الإنجاز يوفر إثباتًا مبكرًا لتدريب الذكاء الاصطناعي الموزع، ولكنه لا يزال بحاجة إلى مزيد من البحث والنشر التجاري.
MarketWhisperمنذ 1 س
