Proof of Prompt Updates：基於 TLS 加密的零知識驗證框架

作者： Zypher Network

隨著人工智慧的快速發展，特別是大型語言模型 (LLM) 的廣泛應用，提示詞已成為 AI 生成響應的關鍵指導信息。這些提示詞分為用戶提示和系統提示：

• 用戶提示: 由用戶提供的查詢。
• 系統提示: 由開發者預先定義，用於建立模型的行為準則、語氣和上下文輸出。

提示的"黑盒問題"

然而，在傳統的 LLM 架構中，提示詞------尤其是系統提示詞------通常隱藏在"黑盒"中。用戶無法查看系統提示詞在不同交互中是否保持一致，或者在過程中是否被更改。這種黑盒性質導致兩個主要問題：

• 一致性問題: 如果在交互過程中修改了系統提示詞，模型的輸出可能會偏離預期行為。開發者無法保證每次調用都符合預期的提示詞，用戶也無法驗證模型行為的一致性。
• 隱私問題: 系統提示詞可能包含高度敏感的業務信息，例如定價策略、風險控制策略或專有算法邏輯。雖然開發者不希望公開這些信息，但他們仍然需要一種方法向用戶證明這些信息未被篡改。

Proof of Prompt：一種用於確保可靠性的零知識解決方案

Zypher 的"Proof of Prompt"技術旨在解決這一挑戰。通過利用零知識證明 (ZKP) 技術，"Proof of Prompt"可以驗證系統提示詞在每次調用中是否保持一致，而無需透露其實際內容。換句話說，它為開發者和用戶提供了一種機制，以確保提示詞未被篡改，從而顯著提高 LLM 交互的可靠性，同時完全保護隱私。

Proof of Prompt 的技術架構

"Proof of Prompt "的核心實現基於密碼學承諾，作為驗證的基礎：

1. 密碼學承諾: 開發者為系統提示詞生成一個承諾值，並將其發布到鏈上。
2. 零知識驗證: 每次用戶與 LLM 交互時，模型都會生成一個響應以及一個零知識證明，以驗證所使用的提示詞與原始承諾值是否一致。
3. 鏈上驗證: 區塊鏈上的智能合約驗證 zkProof 和承諾值是否匹配，確保提示詞未被更改。

Proof of Prompt 的最新技術進展

在"Proof of Prompt "的實現中，傳輸層安全協議 (TLS) 扮演著至關重要的角色。TLS 是用於確保互聯網數據傳輸安全的標準協議，支持多種加密算法。了解這些算法的特點有助於更好地理解 Zypher 在這一領域的創新。

已提供關於 ChaCha20 和 AES 在 TLS 中應用的更詳細說明。TLS 通常使用帶關聯數據的認證加密 (AEAD) 算法來確保加密數據的完整性和真實性。這意味著 ChaCha20 和 AES 通常與其他認證加密機制結合使用，例如 ChaCha20-Poly1305 或 AES-GCM。

ChaCha20-Poly1305 和 AES-GCM 的技術優勢

ChaCha20-Poly1305: 作為一種 AEAD 模式，ChaCha20-Poly1305 結合了 ChaCha20 的流加密效率和 Poly1305 的消息認證能力。它不僅提供快速的加密處理，而且有效地防止數據篡改。這使其特別適用於硬體加速能力有限的環境，例如嵌入式設備或移動平台。

AES-GCM: AES-GCM（Galois/Counter 模式）是一種基於分組加密的認證加密模式。通過將高效的分組加密與 Galois 認證機制相結合，AES-GCM 在硬體加速環境中實現了高性能，使其成為伺服器端應用程序和數據中心的理想選擇。

Proof of Prompt 的技術創新

在"Proof of Prompt "框架中，Zypher 不僅支持 ChaCha20 和 AES 這兩種主流加密算法，而且充分利用了它們在 zkCircuits 中各自的優勢。ChaCha20 的電路佔用空間較小，使其更適用於需要降低電路複雜性的應用。另一方面，AES 受益於硬體加速和廣泛的行業採用，使其成為高性能環境的可靠選擇。

通過將這些主流 TLS 加密算法集成到零知識證明 (ZKP) 環境中，Zypher 取得了幾個關鍵突破：

1. 電路規模縮減 : Zypher 的 zkCircuit 設計將電路規模縮小了一個數量級，與傳統的 ZKP 方法相比，顯著降低了計算成本和資源消耗。
2. 改進的驗證效率 : 通過結合 AES 和 ChaCha20 的認證加密模式，"Proof of Prompt"提高了驗證過程的效率，確保更快的響應時間和改進的用戶體驗。
3. 增強的加密靈活性 : 無論是在伺服器端應用程序上使用 AES-GCM，還是在移動和嵌入式設備上使用 ChaCha20-Poly1305，"Proof of Prompt"都能靈活適應不同的硬體條件和性能要求。

Zypher 的創新在於將 AES 和 ChaCha20 集成到零知識電路 (zkCircuits) 中。由於 ChaCha20 比 AES 需要更少的電路資源，Zypher 有效地支持了這兩種算法。這一技術突破顯著降低了 zkCircuit 的複雜性，同時保持了 TLS 環境的效率和可靠性。通過優化電路設計，Zypher 成功地提升了這些加密算法在 ZKP 框架中的地位，使其成為"Proof of Prompt"實際實現的核心驅動力。

Proof of Prompt 的行業應用

1. 鏈上金融

在去中心化金融 (DeFi) 領域，許多協議依賴於複雜的算法來確保流動性、抵押品安全和整體市場穩定性。"Proof of Prompt"提供了一種強大的驗證機制，為各種鏈上金融場景帶來透明度和可信度：

• 去中心化交易所 (DEX): 許多 DEX 使用自動做市商 (AMM) 模型來提供流動性。"Proof of Prompt"可以驗證 AMM 價格曲線、手續費分配和收入分成計算是否與預定義算法一致。這可以防止由於代碼更改或外部攻擊而導致的價格操縱等潛在風險。
• 合成資產和穩定幣協議: 發行合成資產和穩定幣的協議通常依賴於基於抵押品的機制。"Proof of Prompt"確保抵押率計算和清算規則嚴格遵循最初定義的模型。這增加了用戶的信任度，並有助於降低市場波動性。
• 借貸和清算平台: 鏈上借貸協議通過嚴格的清算規則和利率調整來維持系統穩定性。"Proof of Prompt"驗證這些規則保持不變，確保一個安全的環境，讓用戶和機構都能安全地參與借貸活動。

2. 鏈下金融（傳統金融）

在傳統金融機構中，"Proof of Prompt"提供了一種提高透明度和建立客戶信任的新方法：

• 增強對定價模型的信任: 傳統金融中的定價策略（例如貸款利率、外匯匯率等）通常依賴於內部模型。由於這些模型的透明度直接影響客戶的信任，"Proof of Prompt"可以驗證定價模型是否始終符合預定義的規則，確保它們未因內部運營或外部干預而被更改。
• 風險控制模型的驗證: 風險管理模型------包括信用評分和壓力測試------對金融決策至關重要。"Proof of Prompt"使機構能夠向客戶、合作夥伴和監管機構證明其風險評估算法保持不變，並且未被操縱或繞過。
• 支付和結算的透明度: 在跨境支付和複雜的結算流程中，"Proof of Prompt"可以驗證交易費用和佣金計算的透明度和一致性。這減少了國際客戶的不確定性，並增強了金融機構的競爭力。

3. Web3 遊戲和 NFT 生態系統

"Proof of Prompt"還可以作為區塊鏈遊戲和數字收藏品平台的安全機制：

• 鏈上遊戲規則驗證: 在基於區塊鏈的遊戲中，"Proof of Prompt"可以驗證遊戲內獎勵分配規則、經濟模型穩定性和智能合約邏輯的一致性。這確保了遊戲生態系統中的公平性和透明度。
• NFT 鑄造和分發: 在 NFT 平台上，開發者可以使用"Proof of Prompt"來驗證 NFT 的原始元數據和鑄造邏輯是否未被篡改，從而提高買家對平台的信心。
• 跨遊戲經濟互動: 對於支持跨遊戲資產的生態系統，"Proof of Prompt"確保資產轉換規則和使用條件保持不變，從而在跨遊戲經濟中促進信任和穩定性。

4. DAO 治理和社區管理

"Proof of Prompt"也適用於去中心化自治組織 (DAO) 治理：

• 治理提案的驗證: DAO 可以使用"Proof of Prompt"來確保已批准的提案在執行過程中遵循預定義的規則，防止因篡改治理代碼而引起的爭議。
• 資金分配的透明度: 通過驗證資金分配規則和激勵機制，"Proof of Prompt"確保 DAO 資金分配保持公平透明，從而提高社區信任度。
• 跨鏈治理互操作性: 在多鏈生態系統中，"Proof of Prompt"可以驗證不同鏈上治理機制的邏輯一致性，從而促進透明的跨鏈協作和社區治理。

5. 去中心化存儲和內容驗證

在去中心化存儲和內容分發領域，"Proof of Prompt"提供了以下應用：

• 存儲數據的完整性驗證: "Proof of Prompt"確保存儲在去中心化網絡上的數據未被篡改，並與開發者的原始規範保持一致。
• 內容訪問規則的透明度: 對於需要特定訪問條件的內容（例如付費訂閱或基於權限的文檔），"Proof of Prompt"可以驗證訪問規則保持不變。
• 值得信賴的去中心化 CDN 驗證: 在分佈式內容分發網絡 (CDN) 中，"Proof of Prompt"驗證 CDN 節點提供的內容是否與原始承諾值匹配，從而增強用戶對內容分發質量的信任。

推動行業信任的里程碑

Zypher 的"Proof of Prompt"技術將 AES 和 ChaCha20（兩種成熟的 TLS 加密算法）與零知識證明 (ZKP) 相結合，創建了一個高效且可靠的驗證框架。這項創新不僅提高了技術性能，而且降低了開發成本，並降低了採用門檻。"Proof of Prompt"不僅解決了現有 LLM 系統中的信任問題，而且為更廣泛的行業應用樹立了信任的新標杆。