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ZKP MOOC 第14课：ZKP 应用
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2025-02-12
在这段视频中，Yupeng Zhang 讨论了零知识证明（ZKP）在区块链和加密货币之外的应用，主要集中在机器学习、程序分析和中间盒（middlebox）等领域。
核心内容概括
- 机器学习中的应用：ZKP可以确保机器学习模型的公平性和正确性，而不需要公开模型本身。通过生成证明，用户可以验证模型的决策过程，而不泄露模型的机密性。
- 程序分析中的应用：ZKP可以用于验证程序的安全性和漏洞，而无需公开源代码。通过静态和动态分析，ZKP可以证明程序满足特定安全属性。
- 中间盒的应用：ZKP可以在加密流量中确保安全策略的执行，而不需要解密数据，从而实现数据的机密性和安全性。
关键论据和信息
- 机器学习的挑战：现有的ZKP协议在效率和可扩展性上存在限制，尤其是在处理复杂的机器学习模型时。为此，研究者们提出了专门针对机器学习常见计算的ZKP协议，以提高效率。
- 程序分析的挑战：传统的ZKP通常基于电路模型，而程序执行通常在随机存取内存（RAM）模型中进行。通过引入辅助输入，可以将复杂的程序分析转化为更高效的电路计算。
- 中间盒的挑战：在加密流量中，如何在不解密的情况下检查数据的合规性是一个难题。ZKP提供了一种解决方案，使得中间盒能够验证加密数据是否符合安全政策，而无需访问数据内容。
总的来说，ZKP在多个领域展现了其潜力，能够在保护隐私的同时确保数据的安全性和正确性。
