零知识虚拟机（zkVM）通过把虚拟机语义翻译成执行轨迹上的代数约束，使通用程序能够被可验证地执行。这些约束的正确性至关重要：一条错误的约束可能使系统处于欠约束（under-constrained）状态，从而接受伪造的证明；也可能因过约束（over-constrained）而拒绝合法执行。现有手段在生产规模下都无法提供有意义的保证——模糊测试和单元测试覆盖不足、SMT 求解器难以应对约束的规模与非线性、定理证明器则需要大量人工投入。 本文提出 ZEBRA，一个全自动的验证与缺陷检测框架。其核心洞察是：对于给定程序与输入，约束系统必须恰好允许一条有效执行轨迹，不多也不少。由此，作者把 zkVM 验证归约为“规范轨迹空间上的解集基数问题”，并在计数之前先消除空行填充（null-row padding）、非确定性置换等结构性冗余。为使基数计算可处理，ZEBRA 将分析从有限域 witness 提升到整数区间格，并利用 zkVM 约束的结构稀疏性——在 5 个真实 zkVM 上，约束平均只使用了其理论连接容量的 14.0%——从而实现紧致的区间传播，并把近似误差控制在有限范围内。在此基础上，ZEBRA 执行并行的分支限界（branch-and-bound）搜索：要么给出一个具体的反例，要么证明在给定有界区域内不存在违规。 在 5 个真实 zkVM 上的评测中，ZEBRA 共发现 11 个零日缺陷，其中 6 个已被独立确认、3 个已被开发者修复；与基于 SMT 的验证相比，ZEBRA 速度快 51.5 倍，可验证的实例多 16.5 个百分点，其范围（区间）验证相比逐输入重复验证最多带来 63 倍的效率提升。该工作面向 zkVM／电路开发者与形式化验证研究者，提供了首个在真实系统上可扩展、可自动化的约束正确性检查路径。