Vitalik publie un message : le protocole GKR améliore l'efficacité des calculs de preuves à connaissance nulle
7x24h Brève
Vitalik publie un message : le protocole GKR améliore l'efficacité des calculs de preuves à connaissance nulle
Le fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a publié ce matin un message présentant le protocole GKR. Le protocole GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum) devient une technologie clé des systèmes performants de preuves à connaissance nulle. Des études récentes montrent que GKR, en évitant les opérations de commitment aux couches intermédiaires et en effectuant des commitments uniquement sur les entrées et sorties, permet de réduire le surcoût théorique d’un facteur 100 par rapport à la méthode STARK traditionnelle à environ 15, voire moins de 10 dans les implémentations pratiques. Ce protocole est particulièrement adapté aux modèles de calculs multicouches tels que la fonction de hachage Poseidon ou les réseaux neuronaux, sa technologie centrale « sumcheck » simplifiant récursivement les problèmes multidimensionnels via des combinaisons linéaires aléatoires. Bien que GKR ne fournisse pas lui-même de propriété de connaissance nulle, il peut être combiné avec ZK-SNARK ou ZK-STARK, et constitue désormais un pilier essentiel pour les preuves ZK-EVM en temps réel et la vérification de modèles massifs d'apprentissage automatique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesTechFlow, 20 octobre, ce matin, Vitalik Buterin, fondateur d'Ethereum, a publié un article présentant le protocole GKR. Le protocole GKR (Goldwasser-Kalai-Rothblum) devient une technologie clé des systèmes de preuve à connaissance nulle haute performance. De récentes études montrent que, en évitant les opérations de mise en gage intermédiaires et en ne mettant en gage que les entrées et sorties, GKR permet de réduire le surcoût théorique d'un facteur 100 par rapport à la méthode STARK classique à environ 15 fois, voire moins de 10 fois dans les implémentations pratiques. Ce protocole convient particulièrement aux schémas de calculs multicouches tels que la fonction de hachage Poseidon ou les réseaux neuronaux ; sa technique centrale, appelée « sumcheck », simplifie récursivement les problèmes multidimensionnels via des combinaisons linéaires aléatoires. Bien que le protocole GKR ne fournisse pas à lui seul de propriété de connaissance nulle, il peut être combiné avec ZK-SNARK ou ZK-STARK, et constitue désormais une pierre angulaire pour les preuves ZK-EVM en temps réel et la vérification de modèles de machine learning à grande échelle.
