Les dernières avancées de la recherche sur ZK/FHE (impliquant également certains projets cryptographiques) Dans le dernier épisode du podcast, Anna discute des avancées de la recherche sur les zk avec Dan Boneh, professeur d'informatique et d'ingénierie électrique à l'Université de Stanford. Résumé de l'entretien : Quelques scénarios prometteurs pour ZK : 1) ZKML, le problème ZKML est de prouver l'exécution correcte d'un modèle sur des données données, c'est aussi la direction de recherche que l'équipe de boundless @boundless_xyz @boundless_cn (@risczero) a commencé à explorer il y a deux ans. 2) Traçabilité et authenticité du contenu : La norme C2PA (traçabilité et authenticité du contenu) permet aux caméras de signer des images via des clés intégrées, prouvant l'origine, le temps et la configuration de l'image. Maintenant, l'IA générative (comme DALL·E) commence également à ajouter des preuves C2PA aux images, indiquant qu'elles sont générées par l'IA. Basé sur les réseaux de neurones, SNARK, FHE : - SNARK construit sur des réseaux de neurones (l'avantage des réseaux de neurones est leur sécurité post-quantique). - Le document de Greyhound propose un schéma d'engagement polynomial basé sur des réseaux de neurones (PCS). - La recherche a montré que les réseaux de neurones fonctionnent très bien dans les schémas de pliage, en collaboration avec Binyi Chen (fondateur/chercheur d'Espresso @EspressoSys) pour développer LatticeFold : un schéma de pliage basé sur des réseaux de neurones. - Le domaine FHE développe des puces ASIC dédiées, qui devraient considérablement améliorer les performances de FHE d'ici 2025 (peut-être de 10 à 100 fois plus rapides). - La société Zama @zama_fhe explore l'exécution de SNARK sur des calculs FHE, et la structure en anneau de LatticeFold est compatible avec FHE, ce qui convient à ce scénario. Version en chinois de l'entretien : Texte original du podcast :