MatRiCT+: More Efficient Post-Quantum Private Blockchain Payments.
本文提出 MatRiCT+，一个基于后量子格假设的实用型区块链隐私支付协议。该工作建立在 Esgin 等人于 ACM CCS 2019 发表的 MatRiCT 协议之上，整体遵循门罗币（Monero）中使用的 Ring Confidenti
#zero-knowledge-proof
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← 返回所有主题Coral: Fast Succinct Non-Interactive Zero-Knowledge CFG Proofs.
这篇名为《Coral: Fast Succinct Non-Interactive Zero-Knowledge CFG Proofs》的学术论文提出了一种新的零知识证明系统，专门用于验证上下文无关文法（CFG）相关的计算。研究的核心问题是
Hollow-LLM Attack: Computationally Trivial Weights in Zero-Knowledge Verification of LLM Inference.
本文提出了一种针对LLM推理零知识证明验证的新型攻击——Hollow-LLM攻击。在零知识证明（ZKP）场景中，验证者通常需要检查证明者是否基于正确权重执行了推理，但本文发现攻击者可以构造一类“计算上琐碎”的权重，即权重值极小或特定模式，使
Publicly-Verifiable Certificates for Statistical Algorithms
该论文旨在解决机器学习模型输出结果的可公开验证性问题。作者在Goldwasser等人提出的交互式学习证明框架基础上，首次研究了非交互式学习证明，并定义了一种新概念：公开可验证的统计有效性证书（Publicly-Verifiable Cert
zk-ScalHard: Scalable and Hardware-Rooted Privacy-Preserving Authentication for Secure OTA Updates in Zonal SDVs
本文针对下一代软件定义汽车（SDV）中区域化架构（ZoA）下OTA更新的安全挑战，提出了一种基于硬件根信任和隐私保护的认证协议zk-ScalHard。当前主流标准Uptane和AUTOSAR Adaptive依赖公钥基础设施（PKI），但随
Efficient Zero-Knowledge Proofs on Signed Data with Applications to Verifiable Computation on Data Streams.
本文研究了在流式认证数据上实现隐私保护证明的问题。在该场景中，服务器从可信数据提供者处持续接收数据流，并被要求向第三方正确且隐私地证明对数据执行的计算结果。第三方除了知道声称结果的正确性外，不获得任何数据信息。挑战在于第三方仅与服务器通信，
Certification of Machine Learning Models via Directional Sharpness
本文提出了一种新的机器学习模型认证度量——方向锐度（Directional Sharpness），旨在高效且可靠地指示模型的泛化能力。在模型认证中，泛化能力是关键质量指标，但直接认证泛化不可行，因为它依赖于未知数据且不可直接测量。传统代理指
PriME-Deal: Privacy-Preserving Bilateral Data Trading with Efficient Matchmaking and Auditable Fair Exchange on Blockchain
该论文提出了一种名为 PriME-Deal 的隐私保护双边数据交易协议，旨在解决现有基于属性的访问控制方案在数据交易中存在的策略泄露、计算开销大、依赖可信第三方等问题。PriME-Deal 是一个非交互式协议，能够在公共区块链上同时实现策略
Multi-Verifier Zero-Knowledge Proofs for Any Constant Fraction of Corrupted Verifiers.
本文研究多验证者零知识证明（MVZK）协议的效率问题。MVZK 作为非交互式零知识证明和指定验证者零知识证明之间的中间方案，具有广泛的应用场景，例如区块链中的隐私保护、去中心化计算等。现有的大多数 MVZK 协议假设大多数验证者是诚实的，或
FIDEM: A Standard-Compliant Framework for Secure Binding of MUD Profiles to IoT Devices
本文提出 FIDEM，一个符合 MUD（Manufacturer Usage Description）标准的框架，用于安全绑定 IoT 设备与其 MUD 配置文件。MUD 标准允许制造商通过在线 MUD 文件指定设备的预期网络流量，从而在网
Leaking Arbitrarily Many Secrets: Any-out-of-Many Proofs and Applications to RingCT Protocols.
本文针对现有RingCT（环机密交易）协议在处理多输入交易时效率低、匿名性弱的问题，提出了一种新型的任意多证明（any-out-of-many proof）方案。该方案是一种对数大小的零知识证明，用于证明公开列表中存在任意数量的秘密，且不泄
VeriLoRA: Fine-Tuning Large Language Models with Verifiable Security via Zero-Knowledge Proofs.
该论文提出了 VeriLoRA，首个将低秩适配（LoRA）微调与零知识证明（ZKP）相结合的框架，旨在解决大语言模型（LLM）在不可信环境下微调的安全性和可验证性问题。LoRA 通过低秩矩阵分解大幅降低微调所需的计算和存储资源，但标准 Lo
ZKSL: Verifiable and Efficient Split Federated Learning via Asynchronous Zero-Knowledge Proofs.
该论文提出 ZKSL，一个可验证且高效的拆分/联邦学习框架，将训练过程与零知识证明相结合。核心目标是实现联邦学习的隐私保护与可验证正确性，同时避免高昂的证明开销。ZKSL 通过三个设计支柱实现： (i) 层间并行证明，逐层生成证明并聚合；
ZK-Value: A Practical Zero-Knowledge System for Verifiable Data Valuation
数据估值是数据市场中的核心任务，Shapley值归因用于决定买方的付款如何在数据提供者之间分配。传统上，市场运营商独立执行归因，但要求参与者和外部审计员信任无法在底层私有数据上独立重算的分数。零知识证明（ZKP）理论上可以协调隐私与可验证性
Dubhe: Succinct Zero-Knowledge Proofs for Standard AES and related Applications.
该论文提出了一种名为 Dubhe 的零知识证明系统，专门针对标准 AES 加密算法实现了高效、简洁的证明。传统的零知识证明（如基于 R1CS 或 QAP 的方案）在处理 AES 这类复杂算术电路时往往面临巨大的证明尺寸和验证开销。Dubhe