Kompleksowy przewodnik po Zero-Knowledge Proofs: zk-SNARKs vs zk-STARKs

Paulina Lewandowska

14 kwi 2023
Kompleksowy przewodnik po Zero-Knowledge Proofs: zk-SNARKs vs zk-STARKs

Wprowadzenie

Wraz ze wzrostem popularności blockchain i kryptowalut, dowody zerowej wiedzy stały się coraz ważniejsze w kryptografii. Te typy dowodów pozwalają jednej stronie udowodnić, że znają pewne informacje bez faktycznego ujawniania informacji, co czyni je użytecznymi dla poufnych transakcji. W tym wpisie na blogu porównamy różnice między dwoma najczęściej używanymi rodzajami dowodów zerowych: zk-SNARKs vs zk-STARKs.

Czym jest Zero Knowledge Proofs?

W kryptografii dowody zerowej wiedzy są rodzajem protokołu, który umożliwia jednej stronie udowodnienie drugiej stronie, że dane stwierdzenie jest prawdziwe bez ujawniania żadnych dodatkowych informacji poza prawdziwością stwierdzenia. Innymi słowy, dowody zerowej wiedzy pozwalają jednej stronie zademonstrować wiedzę o danym fakcie bez ujawniania jakichkolwiek innych informacji, które mogłyby zostać wykorzystane do uzyskania tej samej wiedzy. To sprawia, że są one przydatne w zastosowaniach wymagających bezpiecznych i prywatnych transakcji, takich jak w blockchain i kryptowalutach, gdzie mogą być używane do weryfikacji transakcji bez ujawniania jakichkolwiek wrażliwych informacji. Dowody zerowej wiedzy stają się coraz ważniejsze w kryptografii ze względu na ich potencjalne zastosowania w systemach chroniących prywatność i bezpiecznych transakcjach.

W poniższym filmie Mina Protocol poznasz więcej szczegółów:

https://www.youtube.com/watch?v=GvwYJDzzI-g&pp=ygUVWmVyby1Lbm93bGVkZ2UgUHJvb2Zz

Zk-SNARKs vs zk-STARKs: Jaka jest Różnica?

W dziedzinie dowodów z zerową wiedzą istnieją dwa rodzaje: k-SNARK i zk-STARK. Czynnikiem odróżniającym te dwa rodzaje dowodów jest ich podejście do generowania dowodów. Podczas gdy zk-SNARKs wykorzystują zaufaną konfigurację, w której grupa zaufanych osób generuje zestaw publicznych parametrów w celu wygenerowania dowodów, które mogą być ponownie wykorzystane w nieskończoność, zk-STARKs wykorzystują bardziej wymagającą obliczeniowo metodę, która neguje potrzebę zaufanej konfiguracji.

Zk-SNARKs vs zk-STARKs

Porównując Zk-SNARKs i zk-STARKs, jedną z kluczowych różnic jest ich poziom przejrzystości. Zk-SNARKs są uważane za mniej przejrzyste niż zk-STARKs ze względu na ich zależność od tajnego klucza, który jest znany tylko zaufanym uczestnikom konfiguracji, co mogłoby zagrozić bezpieczeństwu systemu w przypadku wycieku lub kompromitacji. Jednakże, zk-STARK jest całkowicie przejrzysty i nie opiera się na założeniach lub tajnych kluczach, co czyni go bardziej atrakcyjnym dla tych, którzy stawiają na pierwszym miejscu zarówno przejrzystość jak i bezpieczeństwo.

Pod względem czasu generowania dowodu i rozmiaru, Zk-SNARKs są generalnie mniej wydajne niż zk-STARKs. Jednakże, zk-STARKs mają przewagę skalowalności i mogą obsługiwać bardziej złożone obliczenia. Dodatkowo, zk-STARKs są post-quantum secure, podczas gdy Zk-SNARKs nie są, co czyni je odpornymi na ataki z komputerów kwantowych. Innym ważnym aspektem jest to, że zk-STARKs są bardziej skalowalne i mogą obsługiwać większe obliczenia w porównaniu do zk-SNARKs.

Zk-SNARKs Wytłumaczone

Zk-SNARKs stały się coraz bardziej popularne ze względu na ich wydajność i cechy chroniące prywatność, dzięki czemu mają zastosowanie w różnych rzeczywistych scenariuszach, takich jak w blockchain, gdzie mogą być wdrożone w celu udowodnienia własności aktywów cyfrowych bez ujawniania wrażliwych informacji. Dodatkowo, Zk-SNARKs odegrały kluczową rolę w systemach głosowania, zapewniając dokładne zliczanie głosów przy zachowaniu anonimowości wyborców. Jedno z najbardziej godnych uwagi zastosowań Zk-SNARKów można zaobserwować w Zcash, prywatnej kryptowalucie, która pozwala użytkownikom na anonimowe transakcje przy jednoczesnym ukryciu danych transakcyjnych. Pojawiły się jednak obawy o potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa związane z wykorzystaniem zaufanych konfiguracji w Zk-SNARKs, ponieważ skompromitowana zaufana konfiguracja może zagrozić prywatności całego systemu.

Zk-STARKs Wytłumaczone

Zamiast wymagać zaufanej konfiguracji jak w przypadku zk-SNARKów, zk-STARKi zostały opracowane jako lepsza alternatywa, która jest bardziej odporna na ataki. Dzieje się tak, ponieważ zaufana konfiguracja zk-SNARKs jest podatna na złośliwe użycie, jeśli zostanie skompromitowana. Pomimo tego, zk-STARKs wymagają więcej obliczeń do wygenerowania dowodu, co czyni je mniej wydajnymi. Mimo to, ostatnie osiągnięcia utorowały drogę do bardziej wydajnych zk-STARKów, czyniąc je obiecującym zamiennikiem dla zk-SNARKów.

Zgodnie z ich przypadkami użycia, zk-SNARKs i zk-STARKs różnią się nie tylko wydajnością i zaufanymi konfiguracjami. Aplikacje, które wymagają szybkiej i wydajnej weryfikacji dowodu, takie jak chroniące prywatność transakcje w kryptowalutach, zazwyczaj używają zk-SNARKów. Z kolei zk-STARKs są bardziej odpowiednie dla aplikacji, które wymagają przejrzystości i braku zaufanej konfiguracji, takich jak systemy głosowania i zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO). Dodatkowo warto zauważyć, że chociaż zk-SNARKs i zk-STARKs są najbardziej znanymi typami dowodów zerowej wiedzy, istnieją inne warianty, takie jak Bulletproofs i Aurora, które oferują różne kompromisy w zakresie wydajności i bezpieczeństwa, w zależności od konkretnego przypadku użycia.

Jak zaimplementować zk proof w projekcie?

Podczas implementacji dowodu zerowej wiedzy w projekcie, istnieją różne kroki techniczne, a w zależności od typu użytego dowodu zerowej wiedzy, dostępne są różne metody i narzędzia, takie jak zk-SNARKs vs zk-STARKs. Na przykład, gdy używamy zk-SNARKs, deweloperzy muszą wykorzystać zaufaną konfigurację do produkcji parametrów publicznych, które będą używane do generowania i uwierzytelniania dowodów. Proces ten wymaga wyboru odpowiedniej ceremonii trusted setup, skonfigurowania niezbędnej infrastruktury oraz przypisania uczestników, którzy będą generować parametry. Po przeprowadzeniu trusted setup, programiści muszą włączyć do swojego kodu odpowiednie biblioteki, takie jak libsnark, oraz opracować funkcje wymagane do generowania i uwierzytelniania dowodów.

Jeśli chodzi o zk-STARK, deweloperzy muszą zastosować inne podejście, ponieważ nie jest wymagana zaufana konfiguracja. Aby udowodnić obliczenia, muszą oni wykorzystać narzędzia takie jak circom i snarkjs do generowania obwodów oraz narzędzia takie jak groth16 i marlin do weryfikacji i generowania dowodów. Obejmuje to wybór odpowiednich narzędzi i bibliotek, tworzenie obwodów oraz zapewnienie pełnej implementacji funkcji weryfikacyjnych i generowania dowodów.

Głębokie zrozumienie zaangażowanych protokołów kryptograficznych, jak również posiadanie dostępu do niezbędnych narzędzi i bibliotek, są kluczowymi wymaganiami dla programistów podczas implementacji dowodu zerowej wiedzy w projekcie. Dodatkowo, programiści muszą zapewnić, że dowody generowane przez system są poprawne, bezpieczne i wydajne bez naruszania prywatności lub bezpieczeństwa użytkowników. Testowanie i debugowanie odgrywa krytyczną rolę podczas procesu, a programiści muszą zapewnić, że system przejdzie dokładne testy przed wdrożeniem go do produkcji.

Podsumowanie

Dowody zerowej wiedzy stały się coraz bardziej kluczowe w kryptografii, w szczególności w blockchainie i kryptowalutach. Najczęściej używanymi typami dowodów zerowej wiedzy są zk-SNARKs i zk-STARKs, które różnią się podejściem do generowania dowodów, poziomem przejrzystości, czasem i rozmiarem generowania dowodów, skalowalnością i bezpieczeństwem post-quantum. Aby zaimplementować dowód zerowej wiedzy w projekcie, deweloperzy muszą posiadać dogłębne zrozumienie zastosowanych protokołów kryptograficznych, dostęp do niezbędnych narzędzi i bibliotek oraz zapewnić, że system przejdzie kompleksowe testy przed wdrożeniem. W zależności od zastosowanego dowodu zerowej wiedzy wymagane są różne kroki techniczne i metody. Ponieważ wykorzystanie dowodów zerowej wiedzy wciąż się rozszerza, zrozumienie kompromisów pomiędzy różnymi typami i efektywne wdrożenie ich w różnych aplikacjach przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i bezpieczeństwa jest niezwykle ważne.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!