اثبات هیچ‌آگاهی

هیچ‌آگاهی یا دانایی صفر یا Zero Knowledge یک مفهوم اساسی در رمزنگاری است که به پروتکل‌هایی اشاره دارد که در آن‌ها یک طرف (اثبات‌کننده یا Prover) می‌تواند یک ادعا را به طرف دیگر (تأییدکننده یا Verifier) ثابت کند بدون این‌که هیچ اطلاعات اضافی دربارهٔ ادعا به تأییدکننده منتقل شود. برای درک بهتر، مثال زیر را در نظر بگیرید:

فرض کنید شما (اثبات‌کننده) وارد یک غار دایره‌ای‌شکل می‌شوید که دو مسیر (چپ و راست) دارد و در انتهای یکی از مسیرها دری وجود دارد که فقط با دانستن رمز عبور باز می‌شود. می‌خواهید بدون افشای رمز، به دوستتان (تأییدکننده) ثابت کنید که رمز را می‌دانید. دوستتان می‌تواند از شما بخواهد که از هر مسیری وارد شوید و از مسیر دیگر بیرون بیایید. اگر بتوانید این کار را انجام دهید، نشان داده‌اید که رمز را دارید، بدون اینکه آن را فاش کنید.

کاربردهای پروتکل‌های رمزنگاری مبتنی بر هیچ آکاهی

 کاربردها 
پروتکل‌های هیچ‌آگاهی به طور گسترده‌ای در سیستم‌های رمزنگاری و امنیت اطلاعات به کار می‌روند. برخی از کاربردهای اصلی عبارتند از:

 1. احراز هویت امن 

 در سیستم‌های احراز هویت، می‌توان از پروتکل‌های دانایی صفر برای شناسایی کاربران بدون ارسال گذرواژه یا اطلاعات حساس استفاده کرد. برای مثال:کاربر می‌تواند ثابت کند که رمز عبور صحیحی دارد، بدون اینکه رمز عبور را ارسال کند.

 2. حفظ حریم خصوصی 

 پروتکل‌های دانایی صفر می‌توانند در بلاکچین و ارزهای دیجیتال مانند Zcash برای تضمین انجام تراکنش‌ها به صورت خصوصی به کار روند. این پروتکل‌ها امکان اثبات درستی یک تراکنش را فراهم می‌کنند، بدون افشای جزئیات آن (مانند مقدار تراکنش یا هویت طرفین).

 3. سیستم‌های رأی‌گیری الکترونیکی 

 در رأی‌گیری‌های الکترونیکی، از پروتکل‌های دانایی صفر برای اثبات این‌که یک رأی‌دهنده واجد شرایط است (بدون افشای هویت یا محتوای رأی او) استفاده می‌شود.

 4. مدیریت کلیدهای رمزنگاری 

 در سیستم‌های رمزنگاری پیشرفته، پروتکل‌ های دانایی صفر می‌توانند برای اشتراک‌گذاری کلید ها یا اثبات مالکیت کلید خصوصی بدون افشای آن استفاده شوند.

 5. پیشگیری از تقلب 

 در بازی‌های آنلاین، پروتکل‌های دانایی صفر می‌توانند برای اثبات این‌که یک بازیکن بدون تقلب یا دستکاری در داده‌ها عمل کرده، به کار گرفته شوند.

 مزایا و چالش‌ها 

 مزایا: 

 حفظ حریم خصوصی.
 امنیت بالا در انتقال داده‌ها.
 جلوگیری از افشای اطلاعات حساس.

 چالش‌ها: 

 پیاده‌سازی پیچیده.
 نیاز به قدرت محاسباتی بالا در برخی کاربردها.
 خطراتی در صورت نقص در الگوریتم یا طراحی پروتکل.

 تاریخچه پروتکل‌های هیچ‌آگاهی 
مفهوم دانایی صفر اولین بار در سال ۱۹۸۵ توسط سه دانشمند علم کامپیوتر، شافی گلدواسر (Shafi Goldwasser)، سیلویو میکالی (Silvio Micali)، و چارلز رکاف (Charles Rackoff) در مقاله‌ای با عنوان The Knowledge Complexity of Interactive Proof-Systems معرفی شد. این مقاله نقطه عطفی در علم رمزنگاری بود و منجر به تعریف رسمی پروتکل‌های اثبات دانایی صفر شد.

 روند تکامل پروتکل‌های دانایی صفر 

 دهه ۱۹۸۰:  در این دهه، مفاهیم اولیه‌ای مانند سیستم‌های اثبات تعاملی (Interactive Proof Systems) و پیچیدگی دانش (Knowledge Complexity) تعریف شدند. هدف اصلی، ایجاد سیستم‌هایی بود که بدون افشای اطلاعات اضافی، اعتبار یک ادعا را ثابت کنند.
 دهه ۱۹۹۰:
 توسعه پروتکل‌های غیرتعاملی دانایی صفر (Non-Interactive Zero Knowledge - NIZK) توسط بلمر، میکالی و یافه (Blum, Micali, and Yao). این پروتکل‌ها نیازی به تعامل بین اثبات‌کننده و تأییدکننده نداشتند و برای برنامه‌های کاربردی مانند امضاهای دیجیتال و بلاکچین مناسب‌تر بودند.
 معرفی سیستم‌های مبتنی بر فرضیات قوی‌تر (مانند مشکل گسسته‌لوگاریتم و فاکتورگیری اعداد) برای ایجاد پروتکل‌های کارآمدتر.
 دهه ۲۰۰۰ و ۲۰۱۰:
 ادغام پروتکل‌های دانایی صفر با بلاکچین و رمزنگاری چندجانبه. به عنوان مثال، zk-SNARKs و zk-STARKs برای ارزهای دیجیتال توسعه یافتند.
 توسعه سیستم‌های مقاوم در برابر کامپیوترهای کوانتومی.
 دهه ۲۰۲۰:
 کاربردهای گسترده‌تر در حریم خصوصی، احراز هویت و بلاکچین‌های پیشرفته مانند Zcash و Ethereum.
 پیشرفت در پروتکل‌های سریع‌تر و کارآمدتر، با کاهش نیاز به منابع محاسباتی.

 حال حاضر 
در سال ۲۰۲۵، حوزه‌ی اثبات‌های بدون افشای اطلاعات (Zero-Knowledge Proofs یا ZKPs) شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه‌های مختلفی همچون امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مقیاس‌پذیری بلاک‌چین، و استانداردسازی بوده است. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین تحولات اخیر در این حوزه اشاره می‌کنم:

 ۱. امنیت مدل‌های زبانی بزرگ (ZKLLM) 
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به دلیل پیچیدگی و حجم بالای داده‌های آموزشی، در معرض تهدیداتی مانند تزریق ورودی‌های مخرب و افشای داده‌های حساس قرار دارند. استفاده از ZKPs در این زمینه، امکان اثبات صحت عملیات مدل بدون افشای جزئیات داخلی آن را فراهم می‌آورد. این رویکرد به‌ویژه در راستای تطابق با مقررات حریم خصوصی و افزایش شفافیت در کاربردهای هوش مصنوعی اهمیت دارد. 

 ۲. مقیاس‌پذیری بلاک‌چین با استفاده از ZKPs 
پروژه‌هایی مانند Space and Time با معرفی سیستم‌هایی نظیر Proof of SQL، امکان اجرای پرس‌وجوهای SQL به‌صورت آفلاین و تولید اثبات‌های ZK از صحت آن‌ها را فراهم کرده‌اند. این فناوری به کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت تراکنش‌ها در بلاک‌چین کمک می‌کند. 

 ۳. استانداردسازی ZKPs توسط NIST 
موسسه ملی استاندارد و فناوری ایالات متحده (NIST) در حال کار بر روی استانداردسازی ZKPs است. این اقدام می‌تواند به پذیرش گسترده‌تر این فناوری در صنایع مختلف کمک کند و چارچوب‌های قانونی و فنی لازم را برای استفاده از آن فراهم آورد. 

 ۴. پیشرفت‌های فنی در ZKPs 
ZKProphet: یک مطالعه جامع عملکرد ZKPs بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) است که به شناسایی گلوگاه‌های اجرایی و مقیاس‌پذیری آن‌ها کمک می‌کند. ZK-SNARK برای تطابق رشته‌ای: این تحقیق استفاده از ZK-SNARKs را برای شناسایی نشت اطلاعات حساس در داده‌ها بدون افشای خود داده‌ها بررسی می‌کند.

دانشگاه پرینستون
مفاهیم و کاربردهای عملی دانایی صفر

رده:پروتکل‌های رمزنگاری
رده:نظریه رمزنگاری