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看待技术进步的一种方法是从硬件的角度来看：随着新需求和用例的出现，芯片制造商会设计专用的 GPU、FPGA 和 ASIC，以针对特定功能和软件进行优化。从云计算到计算机图形学、人工智能和机器学习，所有主要的科技行业都已经发展到需要能够加快计算运行速度和效率的硬件。通常，用于初始功能（无论是存储内存、渲染图形还是运行大规模模拟）的芯片会在确定通用模式和开发专用硬件之前一开始会很简单。理想情况下，随着
Polygon zkEVM为zk-rollup layer 2扩容方案，其：* execute smart contracts transparently* publish zero-knowledge validity proof* 与以太坊虚拟机opcode完全兼容——为此需重建所有EVM opcodes，从而支持transparent deployment of any existing E
Polygon zkEVM zkASM程序 与 以太坊虚拟机opcode 对应集合
本文旨在对网上已有的方法步骤进行补充说明，指导读者完成从虚拟机安装到libsnark库示例代码复现全过程。建议先看本文中的注意事项，后跳转到参考网页，否则可能会掉到坑里。
Filecoin 介绍Filecoin是由协议实验室发起的一种分布式存储解决方案，它将现有的云存储转化为一个自带区块链算法的分布式存储。
前言随着云计算、物联网与大数据等技术的不断发展，信息系统服务中针对用户数据的收集整理、分析预测手段不断成熟。各种基于位置跟踪、行为偏好记录所产生的定向服务，例如：运用上述等技术，可对人们通过社交媒体进行信息交换与自我表露，在网购平台进行的购买行为，利用智能交通系统实现实时路况查询、智能导航系统规划出行路线等等服务，这些服务为人们日常生活提供诸多便利的同时，也越来越多得引发了隐私关注。用户在使用各种
零知识证明（Zero Knowledge Proof）由S.Goldwasser、S.Micali 及 C.Rackoff于1985年首次提出，是一种用于证明者在不泄露任何其他信息的情况下证明其掌握知识正确性的密码学协议，广泛应用于隐私保护、隐私激素、区块链等领域。
双线性对是一种二元映射，它作为密码学算法的构造工具，在各区块链平台中广泛应用，比如零知识证明、聚合签名等技术方案大多基于双线性对构造得来。线性映射一个函数f是线性的是指函数f满足可加性和齐次性，也就是：可加性：f(a)+f(b)=f(a+b)齐次性：f(ka)=kf(a)双线性映射和线性函数不同的点在于满足双线性的函数有两个输入，而且对这两个输入分别满足线性。一个映射e，能将G₁和G₂中的两个元素
1. 引言前序博客有：DarkFi：Layer 1 for 隐私合约DarkFi代码解析相关代码和文档有：https://github.com/darkrenaissance/zkashttps://github.com/darkrenaissance/darkfi/tree/master/zkas
参考以太坊社区已有讨论论文《Sonic: Zero-Knowledge SNARKs from Linear-Size Universal and Updatable Structured Reference Strings》中有做对比libsnark中有对snark的不同实现方法做了性能对比：...
1. 引言前序博客有：Marlin:Preprocessing zkSNARKs with Universal and Updatable SRS学习笔记相关代码实现有：https://github.com/arkworks-rs/poly-commit/tree/master/src/marlinhttps://github.com/AleoHQ/snarkVM/tree/testnet2/po
什么是密评？“密评”全称“密码应用安全性评估”，是指在采用密码技术、产品和服务集成建设的网络和信息系统中，对其密码应用的合规性、正确性和有效性进行评估。为什么要做密评？国家法律法规的强制要求。开展密评，是国家相关法律法规提出的明确要求，是网络安全运营者的法定责任和义务。《中华人民共和国密码法》第二十七条：法律、行政法规和国家有关规定要求使用密码进行保护的关键信息基础设施，其运营者应当使用密码进行保
今天可以在 BSV 上开发信息不完整的游戏，因为我们已经在其上实现了 zk-SNARKs。由于 BSV 上的智能合约交易便宜且即时，因此它是构建此类游戏的理想平台。
导语本文不重在讲述ZK技术的技术细节，而在于尽可能多的描绘ZK的应用方向，ZK技术的迭代仍在持续进行中，但是技术的落地需要应用来承载，我们会从最接近用户的应用层逐步深入至底层EVM、L2、跨链桥和公链。在社会化分工的大背景下，不同领域的技术对行外人而言如同魔法一般，而以“可用之物”构建切身感知可帮助我们抓住最主要脉络，从而反求ZK的技术特征，这也是最符合人的认知逻辑的安排。简要发展史1985年，
[Goldwasser, Micali, Rackoff, 85] 给出了**交互式证明系统**（Interactive proof system，IP），它包含 **interaction** 以及 **randomness**，可以达成以下性质：1. Completeness（almost）2. Soundness（almost）：随机性的引入，“almost” 是不可避免的3. Enable
摘要：本文通过介绍华为如何在同态加密及零知识证明框架的集成介绍来介绍了一些对金融领域交易隐私保护的思路，通过代码结和应用场景描述了zksnark如何集成到现有联盟链体系保护交易隐私。
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