Um protocolo de conhecimento zero é um método pelo qual uma parte (o provador) pode provar a outra parte (o verificador) que algo é verdadeiro, sem revelar qualquer informação além do fato de que esta declaração específica é verdadeira.
As provas de conhecimento zero melhoraram ao longo dos anos e agora estão a ser utilizadas em várias aplicações do mundo real.
Mas existem problemas com esta abordagem, principalmente a falta de privacidade. As Informações Pessoalmente Identificáveis (PII) partilhadas com serviços de terceiros são armazenadas em bases de dados centrais, que são vulneráveis a ataques. Com o roubo de identidade a tornar-se um problema crítico, há apelos para meios de partilha de informações sensíveis mais protegidos da privacidade.
As provas de conhecimento zero resolvem esse problema ao eliminar a necessidade de revelar informações para provar a validade das reivindicações. O protocolo de conhecimento zero usa a declaração (chamada de 'testemunha') como entrada para gerar uma prova sucinta de sua validade. Essa prova fornece garantias sólidas de que uma declaração é verdadeira sem expor as informações usadas em sua criação.
Voltando ao nosso exemplo anterior, a única evidência que você precisa para comprovar sua reivindicação de cidadania é uma prova de conhecimento zero. O verificador só precisa verificar se certas propriedades da prova são verdadeiras para se convencer de que a declaração subjacente também é verdadeira.
Um protocolo de conhecimento zero deve satisfazer os seguinte critérios:
Completude: Se a entrada for válida, o protocolo de conhecimento zero sempre retorna 'verdadeiro'. Portanto, se a declaração subjacente for verdadeira e o provador e o verificador agirem honestamente, a prova pode ser aceita.- Coerência: Se a entrada for inválida, é teoricamente impossível enganar o protocolo de conhecimento zero para retornar ‘verdadeiro’. Portanto, um provador mentiroso não pode enganar um verificador honesto a acreditar que uma afirmação inválida é válida (exceto com uma pequena margem de probabilidade).- Zero-conhecimento: O verificador não aprende nada sobre uma declaração além de sua validade ou falsidade (eles têm “zero conhecimento” da declaração). Este requisito também impede o verificador de derivar a entrada original (o conteúdo da declaração) da prova.Em forma básica, uma prova de conhecimento zero é composta por três elementos: testemunha, desafio e resposta.
Testemunha: Com uma prova de conhecimento zero, o provador quer provar o conhecimento de alguma informação oculta. A informação secreta é a “testemunha” da prova, e o conhecimento presumido da testemunha pelo provador estabelece um conjunto de perguntas que só podem ser respondidas por uma parte com conhecimento da informação. Assim, o provador inicia o processo de prova escolhendo aleatoriamente uma pergunta, calculando a resposta e enviando-a ao verificador.- Desafio: O verificador escolhe aleatoriamente outra pergunta do conjunto e pede ao provador que a responda.- Resposta: O provador aceita a pergunta, calcula a resposta e devolve-a ao verificador. A resposta do provador permite ao verificador verificar se o primeiro realmente tem acesso à testemunha. Para garantir que o provador não está a adivinhar às cegas e a obter as respostas corretas por acaso, o verificador escolhe mais perguntas para fazer. Ao repetir esta interação muitas vezes, a possibilidade de o provador fingir conhecimento da testemunha diminui significativamente até que o verificador esteja satisfeito.O acima descreve a estrutura de uma 'prova interativa de conhecimento zero'. Os protocolos de conhecimento zero iniciais usavam prova interativa, onde verificar a validade de uma declaração exigia comunicação de ida e volta entre provadores e verificadores.
Um bom exemplo que ilustra como funcionam as provas interativas é o famoso de Jean-Jacques Quisquater.História da caverna de Ali Baba
Na história, Peggy (a provadora) quer provar a Victor (o verificador) que ela sabe a frase secreta para abrir uma porta mágica sem revelar a frase.
Para resolver este problema, Manuel Blum, Paul Feldman e Silvio Micali sugeriram o primeiroprovas de conhecimento zero não interativas
onde o provador e o verificador têm uma chave compartilhada. Isso permite que o provador demonstre seu conhecimento de algumas informações (ou seja, testemunha) sem fornecer as informações em si.
Ao contrário das provas interativas, as provas não interativas requerem apenas uma rodada de comunicação entre os participantes (provador e verificador). O provador passa a informação secreta a um algoritmo especial para calcular uma prova de conhecimento zero. Esta prova é enviada ao verificador, que verifica se o provador conhece a informação secreta usando outro algoritmo.
A prova não interativa reduz a comunicação entre o provador e o verificador, tornando as provas de conhecimento zero mais eficientes. Além disso, uma vez que uma prova é gerada, está disponível para qualquer outra pessoa (com acesso à chave compartilhada e algoritmo de verificação) verificar.
As provas não interativas representaram um avanço para a tecnologia de conhecimento zero e impulsionaram o desenvolvimento dos sistemas de provas utilizados hoje. Discutimos esses tipos de provas abaixo:
Computação multipartidária (MPC)
é uma forma de reduzir os riscos na geração de parâmetros públicos. Múltiplas partes participam numa cerimônia de configuração confiável
, onde cada pessoa contribui com alguns valores aleatórios para gerar o CRS. Desde que uma parte honesta destrua sua porção da entropia, o protocolo ZK-SNARK mantém a solidez computacional.
Configurações confiáveis exigem que os usuários confiem nos participantes na geração de parâmetros. No entanto, o desenvolvimento de ZK-STARKs permitiu protocolos de comprovação que funcionam com uma configuração não confiável.
As criptomoedas destinavam-se a fornecer um meio para os utilizadores realizarem transações privadas, ponto a ponto. No entanto, a maioria das transações de criptomoedas são abertamente visíveis em blockchains públicos. As identidades dos utilizadores são frequentemente pseudónimas e podem ser intencionalmente ligadas a identidades do mundo real (por exemplo, incluindo endereços ETH em perfis do Twitter ou GitHub) ou podem ser associadas a identidades do mundo real usando análise de dados básica on e off-chain.
Existem “moedas de privacidade” específicas projetadas para transações completamente anônimas. Blockchains focadas na privacidade, como Zcash e Monero, protegem os detalhes da transação, incluindo endereços do remetente/destinatário, tipo de ativo, quantidade e o cronograma da transação.
Ao incorporar a tecnologia de conhecimento zero no protocolo, as redes blockchain focadas na privacidade permitem que os nós validem transações sem precisar acessar os dados da transação.
As provas de conhecimento zero também estão a ser aplicadas para anonimizar transações em blockchains públicos. Um exemplo é a Tornado Cash, um serviço descentralizado e não custodial que permite aos utilizadores realizar transações privadas no Ethereum. A Tornado Cash utiliza provas de conhecimento zero para obscurecer os detalhes da transação e garantir a privacidade financeira. Infelizmente, porque estas são ferramentas de privacidade "opt-in", estão associadas a atividades ilícitas. Para superar isso, a privacidade terá eventualmente de tornar-se o padrão nos blockchains públicos.
Provas de conhecimento zero são particularmente úteis no contexto de identidade descentralizada. A identidade descentralizada (também descrita como 'identidade soberana') dá ao indivíduo a capacidade de controlar o acesso a identificadores pessoais. Provar a sua cidadania sem revelar o seu NIF ou detalhes do passaporte é um bom exemplo de como a tecnologia de conhecimento zero permite a identidade descentralizada.
As provas de conhecimento zero, no entanto, podem simplificar a autenticação tanto para plataformas quanto para usuários. Uma vez que uma prova de ZK tenha sido gerada usando entradas públicas (por exemplo, dados que atestam a filiação do usuário à plataforma) e entradas privadas (por exemplo, os detalhes do usuário), o usuário pode simplesmente apresentá-la para autenticar sua identidade quando precisar acessar o serviço. Isso melhora a experiência para os usuários e liberta as organizações da necessidade de armazenar grandes quantidades de informações do usuário.
A computação verificável é fundamental para melhorar a velocidade de processamento nas blockchains sem reduzir a segurança. Compreender isso requer conhecer as diferenças nas soluções propostas para dimensionar o Ethereum.
Soluções de escalabilidade on-chain, como o sharding, requerem uma extensa modificação da camada base da blockchain. No entanto, esta abordagem é altamente complexa e erros na implementação podem minar o modelo de segurança da Ethereum.
Soluções de escalabilidade fora da cadeianão requerem o redesenho do protocolo central do Ethereum. Em vez disso, eles dependem de um modelo de cálculo terceirizado para melhorar o throughput na camada base do Ethereum.
Aqui está como isso funciona na prática:
A cadeia precisa de uma forma de validar transações fora da cadeia sem as re-executar, caso contrário, o valor da execução fora da cadeia é perdido.
É aqui que entra em jogo a computação verificável. Quando um nó executa uma transação fora do Ethereum, submete uma prova de conhecimento zero para provar a correção da execução off-chain. Esta prova (chamada de
prova de validade) garante que uma transação é válida, permitindo que o Ethereum aplique o resultado ao seu estado—sem esperar que alguém o conteste.
Rollups de conhecimento zeroevalidiumssão duas soluções de dimensionamento off-chain que utilizam provas de validade para proporcionar escalabilidade segura. Estes protocolos executam milhares de transações off-chain e submetem provas para verificação no Ethereum. Esses resultados podem ser aplicados imediatamente uma vez que a prova é verificada, permitindo que o Ethereum processe mais transações sem aumentar a computação na camada base.
Definida como "coordenando para limitar a competição aberta enganando, fraudando e enganando outros", a colusão pode assumir a forma de um ator malicioso influenciando a votação oferecendo subornos. Por exemplo, Alice pode receber um suborno de Bob para votar na opção B em uma cédula, mesmo que prefira a opção A.
Suborno e conluio limitam a eficácia de qualquer processo que utilize a votação como mecanismo de sinalização (especialmente onde os utilizadores podem provar como votaram). Isto pode ter consequências significativas, especialmente quando os votos são responsáveis por alocar recursos escassos.
Por exemplo, mecanismos de financiamento quadrático
confiar em doações para medir a preferência por certas opções entre diferentes projetos de bens públicos. Cada doação conta como um “voto” para um projeto específico, sendo que os projetos que recebem mais votos recebem mais fundos do pool de correspondência.
Usar votação on-chain torna o financiamento quadrático suscetível à colusão: as transações em blockchain são públicas, portanto, os subornadores podem inspecionar a atividade on-chain de um subornado para ver como eles “votaram”. Dessa forma, o financiamento quadrático deixa de ser um meio eficaz de alocação de fundos com base nas preferências agregadas da comunidade.
Felizmente, soluções mais recentes como MACI (Infraestrutura Mínima contra Colusão) estão a utilizar provas de conhecimento zero para tornar a votação on-chain (por exemplo, mecanismos de financiamento quadrático) resistente a subornos e colusão. MACI é um conjunto de contratos inteligentes e scripts que permitem a um administrador central (chamado de "coordenador") agregar votos e contabilizar resultados sem revelar detalhes sobre como cada indivíduo votou. Ainda assim, é possível verificar que os votos foram contados corretamente ou confirmar que um determinado indivíduo participou na rodada de votação.
No MACI, as provas de conhecimento zero são usadas para garantir a correção da computação, tornando impossível para o coordenador processar incorretamente votos e somar resultados. Isso é alcançado ao exigir que o coordenador gere provas de ZK-SNARK verificando que a) todas as mensagens foram processadas corretamente b) o resultado final corresponde à soma de todos os votos válidos.
Assim, mesmo sem compartilhar uma divisão de votos por usuário (como geralmente acontece), o MACI garante a integridade dos resultados calculados durante o processo de contagem. Esta funcionalidade é útil para reduzir a eficácia de esquemas básicos de colusão. Podemos explorar essa possibilidade usando o exemplo anterior de Bob subornando Alice para votar em uma opção:
Mas nos casos em que o coordenador permanece honesto, MACI representa uma ferramenta poderosa para garantir a santidade da votação on-chain. Isso explica sua popularidade entre as aplicações de financiamento quadrático (por exemplo, clr.fund
) que dependem muito da integridade das escolhas de voto de cada indivíduo.
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Mas na realidade, os utilizadores não têm forma de avaliar a honestidade dos participantes e têm que acreditar nos programadores. ZK-STARKs estão livres de pressupostos de confiança, uma vez que a aleatoriedade utilizada na geração da string é publicamente verificável. Entretanto, os investigadores estão a trabalhar em configurações não confiáveis para ZK-SNARKs para aumentar a segurança dos mecanismos de prova.
ECDSA) para criptografia. Embora o algoritmo ECDSA seja seguro por enquanto, o desenvolvimento de computadores quânticos poderia quebrar seu modelo de segurança no futuro.
ZK-STARK é considerado imune à ameaça da computação quântica, pois utiliza hashes resistentes a colisões para criptografia. Ao contrário dos pares de chaves público-privadas usadas na criptografia de curva elíptica, o hashing resistente a colisões é mais difícil para os algoritmos de computação quântica quebrarem.





