注:本文来自@Hill79025920 Twitter，是@SevenXVentures的研究员。原始推文由MarsBit编译如下:
证明方案是ZK协议安全假设的基本组成部分。
@ srinathtv简洁的解释是，获得的赞少于50个是犯罪。这是我在一个帖子上的尝试，通过添加上下文、解释、对比、优缺点，可以帮助更多人理解。
https://twitter.com/srinathtv/status/1649150174059724801
在ZK证据体系中，涉及到三个主体:设置者、证明者和验证者。不同的证明方案会以不同的方式影响它们的行为，从而影响效率、安全性和整个系统的性能。
设置阶段为ZK系统生成必要的参数和公钥。证明方案在复杂性、计算、通信和可信度方面影响建立阶段。
证明者在不泄露秘密输入的情况下生成证明。证明方案会影响证明者的计算时间、内存需求和证明大小，从而影响通信和存储需求。
验证者检查证书的有效性。证明方案将影响验证时间、内存需求以及证明查询的数量和复杂性。
@ srinathtv提供了三种不同类型的证明方案的概述。
线性PCP+线性编码:
-使用线性概率可验证证明(PCP)和线性运算。
-提供强大的零知识属性
-生成最短的证明
-需要可信设置。
-以前的改进主要集中在减少认证人员的时间。
线性PCP是一种证明系统，其中验证者通过查询少量证明来检查语句的有效性。术语“线性”意味着验证者的查询是证明的线性函数。
纯线性编码是一种隐藏信息的加密技术，只允许对隐藏数据进行线性运算。这确保了数据隐私，同时允许执行一些计算。
多项式IOPs+多项式承诺方案:
-使用代数结构
-通常比基于线性五氯酚的系统更有效。
-支持通用/不可信设置
-允许定制电路
-以前的改进主要集中在提高验证者的效率。
多项式交互式Oracle证明(IOPs)是一个证明系统，其中证明者和验证者多轮交换消息。证明者生成预测(对多项式的承诺)并将它们提供给验证者。
验证者在特定的点查询预言，证明者用相应的多项式计算来响应。多项式承诺方案提交一个多项式，而不暴露多项式本身的信息。
与线性PCP+纯线性编码相比，效率的提升来自于:
–更好地利用代数结构
–更高效的证据生成/验证
–压缩多项式表示
–批量验证技术
然而，多项式IOPs+多项式承诺方案有缺点:
-更复杂的设计和实施
-特殊用途加密假设
-不同的性能权衡，例如并行性。
折叠方案:
-允许递归证明组合
-支持证据嵌套，以提高效率和可扩展性。
-快速简单的平行验证
-以前的改进侧重于构建递归SNARKs。
递归证明组合导致紧凑的证明历史，这减少了验证器的计算和存储器需求。这在区块链等应用中特别有用。
证明聚合减少了最终证明的大小和验证时间，但是它可能需要证明者进行更多的计算来生成这样的证明。
多项式IOPs+多项式承诺方案的效率提升来源于:
-递归证明组合
-聚合证明
-改进的可扩展性
-更快的验证时间
折叠方案的潜在缺点:
-更复杂的设计和实施
-定制的加密假设
-增加验证时间和内存开销
-适用性可能因使用案例而异。
总之，线性PCP+纯线性编码提供了强大的零知识特性和最短的证明，但与其他类别相比，它们需要可信的设置，效率有限。
多项式IOPs+多项式承诺方案相比线性PCP+纯线性编码提供了显著的效率提升，具有更有效的证明生成和验证过程，但它们在设计和实现上可能更复杂。
由于递归证明组合，折叠方案在效率和可伸缩性方面非常优秀，这在区块链应用中特别有用。然而，证明程序的时间和内存开销可能会增加，并且它们的适用性可能会因用例而异。
我们希望这篇文章提供了一个有用的、信息丰富的概述，介绍了不同类型的证明方案以及它们对零知识证明系统中的设置、证明者和验证者的影响。
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