zk-SNARKs与zk-STARKs比较

zk-SNARKs（零知识简洁非交互式证明）

• 特点 zk-SNARKs 是一种允许一方（证明者）向另一方（验证者）证明某个声明是正确的，而无需透露任何额外信息的证明系统，且证明过程非常高效。其证明通常非常小，验证速度也快。

  • 简洁性：证明的大小固定，不随数据规模增长而增长。
  • 非交互性：证明者可以生成一个证明，验证者可以单独验证，无需双方实时交互。
  • 零知识：除了被证明的声明本身外，验证者不会获得任何额外信息。
  • 需要信任设置：在生成证明系统之前，需要进行一个“信任设置”仪式，参与方共同创建一组公开的参数。如果这个过程中任何一个参与者的输入被泄露，整个系统可能被攻破。

• 应用例

  • 隐私保护：如Zcash，利用zk-SNARKs为交易提供强大的匿名性。
  • 链下计算验证：如以太坊上的Rollup技术，可以大幅提高交易速度，同时保持主链的安全性。

zk-STARKs（可扩展的透明知识论据）

• 特点 zk-STARKs 是一种更先进的证明系统，它在保持zk-SNARKs优点的基础上，去除了“信任设置”环节，提高了系统的透明度和安全性。

  • 透明性：不要求“信任设置”仪式，因此更安全，不存在单点失败风险。
  • 可扩展性：可随计算规模的增加而线性扩展，非常适合处理大数据集。
  • 抗量子计算攻击：基于信息理论的安全性，理论上抗量子计算攻击。
  • 证明生成慢：与zk-SNARKs相比，生成证明所需时间更长。
  • 零知识：同样提供了零知识属性，保护数据隐私。

• 应用例

  • 大数据隐私保护：适用于需要处理大量数据同时保护隐私的场景，如医疗记录、金融数据等。
  • 计算完整性验证：可用于验证链下计算的正确性，例如在分布式计算网络中。

选择因素

• 安全性要求：如果安全性要求极高，尤其是需要避免“信任设置”带来的风险，那么应选择zk-STARKs。
• 性能需求：对于需要高效生成证明或验证高度频繁的场景，zk-SNARKs可能是更好的选择。
• 数据规模：大数据应用场景下，zk-STARKs的线性扩展性使其成为理想选择。
• 量子计算威胁：如果担心未来量子计算机的影响，那么选择基于信息理论安全性的zk-STARKs将更加合适。
• 开发成本与复杂度：zk-SNARKs当前拥有更成熟的开发工具和更广泛的社区支持，对于新项目而言，可能更容易上手和实施。

在实际应用中，根据项目需求和资源限制综合考虑，选择最适合的证明系统。