瞧一瞧:zktube是什么币 zkt币投资
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你猜怎样着?触发layer2的密钥管理实际上是zkTube
zkTube相比较zksync的先进的地方不论是zkTube还是zksync,都是1个基于zkrollup方案来设计的,共同的目的是解决企业以太坊layer1上面我们碰到的吞吐量低和手续费高的问题。
zkrollup技术是由BarryWhitehat在Github中发问题出了「Rollup」的概念,试图以「SNARK」对以太坊进行系统扩容。维塔利克后来完善补充了这个程序,并把它发布到了推特上。在这大学期间,世界发展各地的团队也对rollup技术企业进行分析不同学生尝试,诞生了OptimisticRollup、zkrollup等各种rollups技术。
任何基于zkrollup的协议都将面临这3个核心问题:
1.零知识证明消耗时长问题
2.零知识证明紧缩处理问题
3.支持通用合约性问题
zkTube技术改进
批量打包与状态根隔离
zkTube采取了1个独立经济批量打包的方式,将提交到2层网络交易的batch和提交工作状态根的进程可以进行分析分离:
与以往的方式不同,zkTube将批次分开,按时间排序,提交到以太坊1楼时进行状态验证和更新,运营商可以1次提交多个批次,也能够同时提交不同的批次。这样优势在于
使得企业多个进行排序者能够发展同时可以发布batches,以提高扛审查性,而避免了学生由于对1些batches被首先通过打包而致使我国其他batches无效的问题。
如果某个状态根是无效的,我们不需要回滚全部batch,可以只回滚状态根,并等待他人提供该batch的新状态根。这保障了交易数据发送方的交易不会被回滚。
操作员审计机制
为了保证网络的及时性、稳定性和安全性,提高ZKtube运营商的积极性,ZKtube设计了1套复杂的算法机制,以确保运营商不做坏事,根据运营商提交的频率、提交的时间、对质押令牌数量等参数进行加权评估。合格的操作人员通过ZKTube嘉奖系统取得ZKT。
基于pLONK算法优化
zkTube在Layer2层采取的是零知识进行证明pLONK算法,从理论研究上面我们来说,STARKs算法是z安全的,他不依赖数据配对和指数相干知识的假定,完全可以基于1个哈希值和信息论来计算的,具有抗量子信息计算机网络攻击。它增加了从288字节(b)到几千字节(kb)的已证实字节数,这不合适zktube构建通用的layer2协议。其次,zkstarksz大的问题之1是它不是通用的,根据问题或场景,需要不同的算术化方案。目前zktube还不太实用。或许在未来,ethereum2.0将为layer2碎片提供。
SNARKs是算法研究里面所使用字节数z少的算法,使用时间z多的是Groth16,首先Groth16是非标准通用的,它依赖于企业1次性不可延续升级的设置,假设1个系统有改动产品或自己碰到1些甚么小bug,都是我们需要新的仪式来部署环境修复,其次就是针对学生不同的问题发展需要通过不同的CRS(theCommonReferenceString),这样就相当于碰到各种不同的场景和需要根据设计方法不同的电路,所以该算法使用于实现特定的场景,像去中心化dex,支付等简单的场景控制电路结构设计上。
pLONK算法使用的字节数比SNARKs大,但比STARKs小,但是pLONK有支持通用的、可扩大的参考串的优势,而且只要大小不超过电路设计中SRS的上限阈值,1些场景和功能其实可以共用1个SRS,对zkTube很有帮助。zkTube利用了这个特性。在存、取、转、买、卖等特殊场景中,这1特性被发挥到了极致,原校订时间比SNARKs缩短了5倍左右,但zkTube优化后,校订时间缩短了15⑵0倍左右。为了使cpu发挥到了极致,我们从减小占用内存和公道进行分配内存的这两点来优化的,在电路结构设计中尽z大问题可能没法满足学生1个国家通用的SRS,所以在默克尔树中,我们将不同的SRS进行了研究不同的分组,并且可以并行证明,尽量简单介绍1些重复利用数据计算来减少内存的使用,同时也是我们使用了这样1个网络监听机制,来调剂内存的分配,比如对某个电路这段学习时间太高频,由1个没有专门的线程去处理预存方案,以此来到达资源分配内存的效果。
结论
ZkTube为了提供更好的2层解决方案,我们从以上几个方面进行了优化和改进,但从长远来看,还需要继续优化电路方案,以到达证明耗时短、本钱下降的目的。
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