Nova: Эффективная рекурсивная zk-SNARK система

Nova является новым типом рекурсивного zk-SNARK( нулевого знания компактных неинтерактивных доказательств знаний), разработанным Исследовательским центром Microsoft. Он использует технологию, называемую расслабленной ранговой системой ограничений( Relaxed Rank-1 Constraint Systems, Relaxed R1CS), для повышения эффективности и гибкости доказательства.

Основные преимущества Nova

• Используя технологию R1CS с расслаблением, снижены требования к случайности, что значительно повысило эффективность доказательства.
• Поддержка инкрементальных вычислений, можно поэтапно рассчитывать сложные функции, не нужно выполнять все вычисление сразу.
• Поддержка полиномиальных вычислений, способных обрабатывать более сложные задачи доказательства
• Процесс генерации и проверки доказательств стал более эффективным, подходит для масштабных приложений.

Потенциальные ограничения Nova

• Расслабленный R1CS может привести к немного более низкой безопасности доказательства по сравнению с традиционными системами R1CS.
• Реализация относительно сложная, использование и обслуживание затруднены.
• Необходимо глубоко понимать продвинутые криптографические технологии, чтобы эффективно их использовать и модифицировать.

Основные компоненты Nova

1. R1CS и расслабленный R1CS: системы ограничений для построения нулевых знаний.

2. Полиномиальная схема обязательств: используется для доказательства значений оценки полинома

3. Невзаимодействующее сворачивающее решение ( NIFS ): для доказательства корректности каждого шага инкрементального вычисления

4. Алгоритм Sumcheck: используется для проверки суммы многочленов

5. Эллиптическая криптография ( ECC ): предоставляет базовые криптографические примитивы

6. Функция хеширования Keccak256: используется для обработки транскрипта в процессе доказательства

7. Операции с большими числами: поддержка вычислений, выходящих за пределы обычного диапазона целых чисел

Nova реализовала эффективную рекурсивную доказательную систему благодаря инновационному сочетанию этих компонентов, что заложило основу для широкомасштабного применения технологии нулевых знаний.