ZKP Frontier Tracker 🎯
零知识证明 前沿热点追踪 🎯
ZKP フロンティアトラッカー 🎯
Sun 星期日 日曜日
08.03
2025
https://ieeexplore.ieee.org/document/11023511
Zhang et al. proposed FairZK in the paper, a scalable system to prove machine learning fairness in zero-knowledge, aiming to verify the fairness of machine learning models through ZK technology, providing scalable solutions for large-scale applications. Zhang等人在论文中提出了FairZK系统，旨在通过ZK技术验证机器学习模型的公平性，为大规模应用提供了可扩展的解决方案。 Zhangらは論文でFairZKを提案しました。これは、機械学習の公平性をゼロ知識証明によって検証するためのスケーラブルなシステムであり、ZK技術を通じて機械学習モデルの公平性を検証し、大規模アプリケーションのためのスケーラブルなソリューションを提供します。
https://ieeexplore.ieee.org/document/11023281
Jiang et al. proposed CoBBL in the paper, a dynamic constraint generation method for SNARKs, aiming to improve the efficiency and flexibility of proof generation. Jiang等人在论文中提出了CoBBL，一种为SNARKs动态生成约束的方法，旨在提高证明生成的效率和灵活性。 Jiangらは論文で、SNARKの動的制約生成手法であるCoBBLを提案し、証明生成の効率と柔軟性の向上を目指した。