비탈릭 부테린의 새로운 즐겨찾기: GKR 프로토콜이란 무엇인가?

이더리움 공동 설립자 Vitalik Buterin 이 공개 암호화 프레임워크에 대한 그의 관심이 커지면서 골드라이히-카한-로스블럼(GKR) 프로토콜그는 그것을 오늘날 가장 빠른 많은 기술을 구동하는 기술의 핵심 부분으로 설명합니다. 제로 지식(ZK) 증명 시스템.

그의 있음 최근 기사, Buterin은 GKR이 중간 데이터 계층을 처리할 필요성을 제거함으로써 증명 비용을 획기적으로 절감할 수 있다고 설명합니다. 대신, 입력 및 출력 약속이를 통해 훨씬 더 효율적으로 계산을 증명할 수 있습니다.

간단히 말해서, GKR은 ZK-prover(계산이 올바르게 수행되었음을 증명하는 도구)가 더 빠르고 저렴하게 실행되도록 도와줍니다.

기본 사항: GKR 프로토콜의 기능

GKR 프로토콜은 암호 증명 시스템 복잡한 계산을 적은 작업으로 검증하도록 설계되었습니다. 해싱 함수나 신경망 처리처럼 여러 계층에 걸쳐 많은 작은 연산이 반복되는 작업에 특히 효율적입니다.

GKR은 계산의 모든 단계를 기록하는 대신, 프로세스를 단순화합니다. 시작점과 종료점만 확인하고 그 사이에 발생하는 대부분의 작업은 건너뜁니다. 이러한 설계는 두 가지 모두에 자연스럽게 적합합니다. ZK 증거 그리고 머신 러닝 추론 증명유사한 구조적 패턴을 공유합니다.

"배치 × 다층 계산"이라는 개념은 GKR의 효율성을 뒷받침합니다. GKR은 여러 계층을 통해 대량의 데이터를 처리하지만, 중복된 암호화 작업을 피하고 필수적인 데이터만 유지합니다.

GKR이 영지식 증명에 중요한 이유

영지식 증명은 이더리움의 장기 확장성 계획의 핵심입니다. 이를 통해 한 당사자가 관련된 모든 데이터를 보여주지 않고도 계산의 정확성을 증명할 수 있습니다. 하지만 SNARK나 STARK와 같은 대부분의 영지식 시스템은 모든 계산 계층을 처리해야 하므로 많은 컴퓨팅 파워를 소모합니다.

GKR 프로토콜은 이러한 병목 현상을 해결합니다.

Buterin에 따르면, 증명을 위해 사용될 때 포세이돈2 해시 함수, GKR은 이론적 증명 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 100배에서 10배 정도—기존 STARK에 비해 엄청난 개선이 이루어졌습니다.

간단히 말해서, ZK 검증을 10배 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있습니다.

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GKR의 효율성을 뒷받침하는 핵심 요소

1. 약속 감소

기존의 STARK 증명은 계산의 모든 중간 계층에서 암호화 요약인 커밋(commitment)을 요구합니다. 각 커밋에는 복잡한 해싱 및 다항식 연산이 포함됩니다.
GKR은 다음을 수행함으로써 이를 방지합니다. 입출력이를 통해 증명 당 수천 건의 작업이 절약됩니다.

2. Sumcheck 프로토콜

GKR의 핵심은 다음과 같습니다. 섬체크, 대규모 계산이 다시 실행되지 않고도 올바르게 수행되었는지 검증하는 방법입니다.

합계 확인의 각 "라운드"는 모든 데이터 계층에서 특정 수학적 관계가 유지되는지 확인합니다. 이 프로세스는 경량의 그리고 병렬화 가능즉, GPU나 멀티코어 CPU에서 확장성이 뛰어납니다.

3. 그루엔의 트릭과 선형 배칭

Buterin은 또한 다음과 같은 최적화를 언급합니다. 그루엔의 속임수 그리고 선형 배칭이를 통해 메모리와 계산 비용이 더욱 절감됩니다. 이러한 방법을 사용하면 여러 개의 유사한 계산이 개별적으로 반복되는 대신 검증 단계를 공유할 수 있습니다.

4. 부분 라운드 및 Poseidon2 해싱

그의 기사에서 Buterin은 다음을 사용합니다. 포세이돈2 해시 함수 실제 예로, Poseidon2는 산술 친화적인 설계로 인해 ZK 시스템에서 자주 사용됩니다. GKR은 Poseidon2를 다음과 같이 최적화합니다. 부분 라운드—입방체의 첫 번째 요소만 유지하는 더 가벼운 수학적 사이클을 통해 증명 무결성을 저하시키지 않고 시간을 절약합니다.

GKR이 다른 프로토콜과 통합되는 방식

GKR 프레임워크는 다음과 같은 다른 증명 시스템과 결합될 수 있습니다. 베이스폴드 그리고 무료 (Fast Reed–Solomon Interactive Oracle Proofs of Proximity). 이러한 통합을 통해 GKR 기반 증명은 강력한 다항식 약속, 많은 확장 가능한 ZK 구현에 필요한 사항입니다.

이러한 설정에서 GKR은 계산의 "엔진" 역할을 하고 BaseFold나 FRI와 같은 시스템은 데이터 인코딩과 검증 일관성을 처리합니다.

GKR과 STARK 비교

STARK(Scalable Transparent ARguments of Knowledge)는 오랫동안 투명한 ZK 증명의 기본으로 사용되어 왔습니다. 안전하고 신뢰할 수 있지만, 연산량이 많습니다.

Buterin은 GKR이 이론적 비용을 감소시킨다고 추정합니다. 최대 100 배 기존 STARK 기반 시스템과 비교했을 때 더욱 뛰어난 결과를 보여줍니다. 실제 구현에서는 더 나은 결과를 보여줍니다. 10배 이하의 오버헤드.

그러나 그는 이러한 수치가 하드웨어 최적화에 따라 달라진다고 지적합니다. 실제로 sumcheck 중 메모리 셔플링은 속도를 저하시킬 수 있지만, GKR의 구조가 고도로 병렬화되어 있기 때문에 표준 해싱 방식보다 성능이 더 우수합니다.

그 자체로는 제로 지식이 아닙니다

중요한 차이점 하나: GKR은 그 자체로는 제로 지식 프로토콜이 아닙니다.. 그것은 제공합니다 간결함—즉, 증명을 더 작고 빠르게 만들지만 정보를 숨기지는 않습니다.

개인 정보 보호를 강화하기 위해 GKR 증명을 다음과 같이 래핑할 수 있습니다. ZK-스나크 or ZK-스타크 시스템. 이러한 계층화를 통해 개발자는 GKR의 성능 향상과 진정한 영지식 증명의 기밀성 이점을 결합할 수 있습니다.

GKR의 실제 적용

Vitalik은 GKR의 디자인이 다양한 컴퓨팅 집약적 작업에 어떻게 적합한지 강조합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 해시 검증: 수백만 개의 해시가 정확하게 계산되었음을 증명했습니다.
• 블록체인 검증: Ethereum Layer 1에 대한 더 빠른 ZK-EVM 증명을 가능하게 합니다.
• 머신 러닝 증명: 최소한의 계산으로 대규모 언어 모델 추론 단계를 검증합니다.

GKR은 암호화 및 AI 스타일 계산에 모두 적합하므로 중요한 역할을 할 수 있습니다. ZK-ML(제로 지식 머신 러닝) 시스템.

피아트-샤미르 챌린지: 주의 필요

부테린은 또한 주의 사항을 덧붙입니다. GKR은 계산 속도를 높이지만, 효율성에는 상충 관계가 있습니다.예측 가능성 위험 특정 회로에서 사용하는 피아트-샤미르 휴리스틱.

이 방법은 해시 함수를 사용하여 대화형 증명을 비대화형 증명으로 변환하지만, 부주의하게 구현하면 예측 가능한 무작위성을 허용하여 보안을 약화시킬 수 있습니다. 부테린은 이러한 취약점을 방지하기 위해 신중한 회로 설계를 권고합니다.

결론

GKR 프로토콜은 암호화 증명 구조의 변화를 나타냅니다. 모든 중간 단계에 과도하게 집중하는 대신, 핵심 요소만으로 프로세스를 간소화합니다.

더 빠르고 저렴한 검증을 추구하는 이더리움과 다른 블록체인 시스템의 경우, GKR은 실용적인 경로를 제공합니다. 이는 마케팅 약속이 아니라 ZK와 AI 분야 모두에서 차세대 고속 증명기를 구동하는 일련의 수학적 기술입니다.

자료

1. GKR 튜토리얼 - Vitalik Buterin의 기사: https://vitalik.eth.limo/general/2025/10/19/gkr.html

2. 비탈릭 부테린 X 플랫폼: https://x.com/VitalikButerin

3. 제로 지식 증명에 대하여: https://www.chainalysis.com/blog/introduction-to-zero-knowledge-proofs-zkps/