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4. ZKML的挑战
虽然ZKML在不断改进和优化，但该领域还处于早期发展阶段，仍存在一些从技术到实践的挑战：
a16z crypto引入Lasso和Jolt工具来增强零知识证明:金色财经报道，风险投资公司 Andreessen Horowitz 的加密货币部门 a16z crypto 推出了 Lasso 和 Jolt，这是一对基于简洁非交互式知识论证（SNARK）的新工具。SNARK 是一种零知识证明，有可能促进第 2 层空间中的可扩展 ZK Rollup，这通常被视为计算密集型。Lasso 是 a16z 两篇研究论文的主要创新，它采用了“查找参数”机制，有利于更快的零知识证明。它将特定的输入与相应的输出相匹配，而不泄露额外的信息。该团队指出，Lasso 引入了一种简化的方法来验证 SNARK，通过对大量结构化表执行查找来避免繁琐的手动优化电路。[2023/8/11 16:18:58]
以最小的精度损失量化
加密卫星公司Cryptosat和DoraHacks在国际空间站完成零知识证明实验:1月12日消息，加密卫星开发商 Cryptosat 和全球黑客马拉松组织者 DoraHacks 合作，在国际空间站 (ISS) 上进行了第一个在太空中发射零知识 (ZK) 证明系统的成功实验。DoraHacks 和 Cryptosat 表示，在国际空间站上进行的实验证明了基于卫星的计算环境能够执行使用 ZK 证明协议所需的部分可信设置过程。 Cryptosat 称，ZK 证明实验的成功是证明空间计算环境有效性的重要一步，Cryptosat 正在寻求将一组立方体卫星送入轨道并建立其卫星群。[2023/1/13 11:09:04]
电路的大小，特别是当一个网络由多层组成时
零知识证明系统Bulletproofs+代码获准可在门罗币协议中使用:12月30日，门罗币发推宣布，零知识证明系统Bulletproofs+的代码现已获得许可，可在Monero协议中使用，以替代现有的Bulletproofs零知识证明系统。新系统将使得门罗交易结构变得更小，钱包交易速度更快以及网络验证速度更快。此外，官方表示，该代码具有功能性并包括对基础算法的测试，若考虑将来在门罗币网络升级中进行部署，则应该由第三方进行审核。[2020/12/30 16:04:23]
矩阵乘法的有效证明
对抗性攻击
这些挑战一是会影响到机器学习模型的准确性，二是会影响其成本和证明速度，三是模型窃取攻击的风险。
目前对于这些问题的改进正在进行，@0xPARC 在 2021 年的ZK-MNIST演示展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型；Daniel Kang 对ImageNet规模模型进行了同样的操作，目前 ImageNet 规模的模型的精度已经提高到 92%，预计将很快达到与更广泛的ML空间的进一步的硬件加速。
ZKML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始展现不少成果，可以期待看到更多ZKML的链上创新应用。随着 ZKML 的不断发展，我们可以预见未来隐私保护机器学习将成为常态。
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