ZK-STARK — это семейство доказательств с нулевым разглашением (zero-knowledge), позволяющее убедиться, что вычисление выполнено корректно, без раскрытия входных данных и без доверенной церемонии настройки. STARK-доказательства опираются на хэш-функции, полиномиальные проверки и случайность, полученную из публичных источников (Fiat–Shamir), поэтому называются «прозрачными» (transparent). На практике их используют для масштабирования блокчейнов (zk-роллапсы), проверки целостности вычислений вне цепочки и приватности.
Если вы впервые сталкиваетесь с ZK, начните со вступления: ZK-proof (Zero-Knowledge): как это работает и где применяют.
Ключевые свойства ZK-STARK
- Прозрачность. В STARK нет доверенной настройки (trusted setup), где участники генерируют «общие параметры». Это снижает системный риск «токсичных артефактов» и упрощает аудит.
- Масштабируемость. Генератор доказательства работает квазилинейно относительно размера вычисления, проверка — логарифмически. Это делает STARK привлекательными для массовых батчей транзакций в L2-роллапсах (термин «Rollup»; обзор архитектур — Роллапсы — оптимистические и zk).
- Криптоустойчивость. Надёжность строится на хэш-функциях и коммитментах Меркла. В силу этого часто выделяют квантовую стойкость на уровне допущений о хэшах (в отличие от систем, опирающихся на пары на эллиптических кривых).
- Размер доказательства. STARK-доказательства обычно крупнее, чем у популярных SNARK-систем (десятки–сотни килобайт против единиц–десятков килобайт у SNARK). Это влияет на стоимость on-chain-проверок, но компенсируется скоростью генерации и простотой доверия.
- Универсальность. STARK поддерживают широкий класс вычислений через описания на уровне переходов состояния (AIR), что удобно для обобщённых L2.
Из чего состоит STARK-доказательство (концептуально)
Ниже — упрощённый «конвейер», пригодный для понимания без формул.
1) Арифметизация вычисления. Исходную программу/алгоритм переписывают в виде системы ограничений над конечным полем: каждое «состояние» (шаг) вычисления описывается алгебраически. Этот промежуточный язык называют AIR (Algebraic Intermediate Representation).
2) Расширение и трассировка. Строится таблица «трассы» вычисления: строки — шаги, столбцы — регистры/переменные. Далее применяется дискретный аналог интерполяции — представление столбцов как полиномов на «домене» (сетке точек), расширяемом методом, родственным FFT.
3) Коммитменты к данным. Значения полиномов на домене коммитятся через Merkle-деревья: это даёт сжатые корни-хэши состояния. Что такое Merkle-дерево — подробно здесь: Merkle tree (дерево Меркла).
4) Проверка «низкой степени» (FRI). Ключевая проверка STARK — что полиномы действительно имеют низкую степень (а не произвольные функции). Для этого используется интерактивный тест FRI (Fast Reed-Solomon IOPP), превращённый в неинтерактивный через Fiat–Shamir.
5) Сэмплирование и открытие точек. Проверяющий по случайным индексам запрашивает небольшое число значений полиномов. Генератор раскрывает минимум «листьев» Merkle-дерева с доказательством включения. Благодаря случайности вероятность обмана становится пренебрежимо малой.
6) Zero-knowledge-пласты. Чтобы не утекала конфиденциальная информация, применяют маскирование (рандомизацию трассы/следов), а также техники, не позволяющие по точкам-открытия восстановить приватные входы.
Итог: проверяющему достаточно небольшого свидетельства и нескольких хэш-путей из Merkle-дерева, чтобы убедиться, что «где-то вне цепочки» действительно исполнилось большое вычисление корректно — без доверия к исполнителю и без раскрытия данных.
Чем STARK отличаются от SNARK (и почему это важно)
Trusted setup:
- STARK — нет настройки; «прозрачность» снижает организационные и юридические риски.
- SNARK — часто требуется установка параметров (Powers of Tau и т. п.).
Криптобаза:
- STARK — хэш-функции, коммитменты Меркла, тесты низкой степени.
- SNARK — эллиптические кривые, пары (pairings). Это компактнее, но сложнее в инженерии и крипто-допущениях.
Размер и газ-стоимость:
- STARK-доказательства крупнее → дороже верифицировать в L1, но хорошо пакуются на L2, а данные часто публикуются как Data Availability (см. что такое DA) и/или компрессируются.
- SNARK обычно компактнее → дешевле on-chain, особенно в сетях с предкомпилятами для pairings (например, Ethereum ).
Производительность генерации:
- STARK часто быстрее генерируются на больших объёмах, что критично для батчей транзакций в роллапах.
- SNARK нередко выигрывают на микро-вычислениях с жёсткими лимитами по газу.
Рекурсия:
- Обе парадигмы поддерживают рекурсивные доказательства (доказательство того, что проверили другие доказательства). Детали реализации различаются; для STARK рекурсия дороже, но активно оптимизируется.
- Если вы сравниваете конкретный кейс ZK-роллапа, сначала освежите базу про слой масштабирования: архитектуры роллапов и термин .
Где применяют STARK на практике
1) Массовая обработка транзакций в L2. ZK-роллап упорядочивает транзакции, обновляет состояние «вне цепочки», а в L1 публикует минимальные данные/коммитменты и доказательство корректности. Роль упорядочивателя описана здесь: Sequencer в L2. Благодаря STARK L2 может держать низкие комиссии и высокую пропускную способность.
2) Off-chain-вычисления с проверяемым результатом. Любой сложный расчёт (агрегация ордеров, риск-модели, машинное обучение, игровые логики) можно вынести из блокчейна, а затем доказать корректность компактным STARK-свидетельством.
3) Приватность. STARK позволяют доказывать факт соблюдения правил без раскрытия чувствительных данных. Обзор подходов к приватности: Приватность в крипте: ZK, Monero/Zcash, миксы.
4) Структуры данных и проверки целостности. Коммитменты Меркла — нативная часть STARK-конструкций; они же лежат в основе PoR и множества «light-клиент»-сценариев (см. Proof of Reserves). Для расширенного контекста про состояния в Ethereum полезно почитать про Verkle-деревья .
5) Образовательные и исследовательские проекты. STARK — активная область R&D. Среди евангелистов технологии — соавтор концепции и сооснователь StarkWare Эли Бен-Сассон (Eli Ben-Sasson).
Архитектура STARK-роллапа: жизненный цикл батча
Шаг 1. Сбор транзакций. Sequencer принимает пользовательские транзакции, применяет политику очередей/приоритета и формирует батчи (см. Sequencer ).
Шаг 2. Вычисление «вне цепочки». Исполняется логика L2, обновляется состояние. Это состояние представляют в виде столов/регистров (трассы) для AIR.
Шаг 3. Генерация STARK-доказательства. Построение полиномов, Merkle-коммитменты, применение FRI. На выходе — свидетельство корректности для всего батча.
Шаг 4. Публикация данных и верификация. В L1 публикуют минимум данных для доступности данных (DA ) и само доказательство. Контракт-верификатор проверяет STARK-свидетельство и обновляет корень состояния L2.
Шаг 5. Безопасность и откат. Если проверка не проходит или данные недоступны — батч отклоняется. Общие практики безопасности см. в гиде: Безопасность в крипте.
Почему «прозрачность» — плюс для экосистемы
- Нет организационной церемонии → снижаются барьеры для независимых команд и государственных юрисдикций, где доверенная настройка воспринимается как правовой/комплаенс-риск.
- Аудируемость и воспроизводимость → параметров минимум, всё выводится из публичной энтропии.
- Совместимость с долгосрочной безопасностью → опора на хэш-функции хорошо соотносится с консервативными требованиями (банки, финтех, govtech).
- Подробнее о базовых понятиях блокчейна: Как устроен распределённый реестр.
Ограничения и инженерные нюансы
Крупнее доказательства → выше L1-стоимость. На сетях вроде Ethereum это влияет на газ-модель. Архитектуры нивелируют проблему за счёт сжатия данных, публикации только обязательных коммитментов и агрегирования проверок.
Сложность разработки AIR и схем ограничений. От корректности AIR зависит корректность всего доказательства. Требуются тщательные ревью и формальные проверки.
Оптимизация рекурсии. Рекурсивные STARK активно развиваются, но могут быть дороже SNARK по времени/газу в текущих версиях инструментов.
Криптографический выбор хэшей. Поскольку STARK полагаются на хэш-функции и Merkle-коммитменты, важно подбирать устойчивые и быстрые конструкции, дружелюбные к целевой VM/окружению.
Частые вопросы (FAQ)
ZK-STARK — это всегда про приватность? Нет. «Zero-knowledge» означает возможность добавить приватность, но многие системы используют STARK только для доказуемой корректности без сокрытия входов.
Почему говорят о «квантовой стойкости» STARK? Потому что допущения базируются на хэш-функциях и трудности коллизий/предобразов, а не на дискретном логарифме/парах. Это воспринимается как более консервативная база в контексте квантовых атак.
Если у STARK нет trusted setup, значит ли это, что они всегда лучше SNARK? Нет. У SNARK часто меньше доказательства и дешевле on-chain-проверка. Выбор зависит от сценария, лимитов газа и требований к доверию.
Можно ли сделать «смесь» подходов? Да. На практике встречаются гибридные архитектуры: SNARK для компактной on-chain-верификации и STARK для быстрой генерации больших батчей, либо наоборот — в зависимости от узких мест.
Есть ли связь со структурами состояния Ethereum (Verkle)? Прямая — нет, но коммитменты Меркла/Verkle — общий лейтмотив про «корни состояния и короткие доказательства». Справка: Verkle tree — компактные доказательства состояния.
Чек-лист для продукта: когда выбирать STARK
- Большие батчи однотипных транзакций и требование к высокой скорости генерации доказательств.
- Юридические/комплаенс требования к отсутствию trusted setup.
- Готовность принять крупные доказательства (компенсировать компрессией/агрегацией).
- Долгосрочная криптоустойчивость на базе хэш-допущений.
- Экосистемная стратегия на ZK-роллап: знакомы с ролями sequencer, DA и мостами L1↔L2 (см. Rollup (термин) и обзор роллапов).
Мини-глоссарий
- AIR (Algebraic Intermediate Representation) — алгебраическое описание переходов состояния вычисления.
- FRI — протокол быстрой проверки «низкой степени» полинома.
- Коммитмент Меркла — хэш-корень, связывающий большой массив данных с кратким «отпечатком»; см. Merkle tree.
- Data Availability (DA) — публикация обязательного минимума данных, чтобы кто угодно мог воспроизвести состояние; см. что такое DA.
- Sequencer — упорядочиватель транзакций роллапа; см. Sequencer в L2.
История и люди
Идеи, лежащие в основе STARK, складывались из работ по PCP/IOP и полиномиальным проверкам. Одним из самых узнаваемых популяризаторов является Эли Бен-Сассон, сооснователь StarkWare. На индустриальном уровне STARK применяются в L2-решениях для Ethereum , биржевой инфраструктуре и финтех-сценариях, где важны прозрачность и масштаб.
См. также по теме на 24k Wiki
ZK-proof (Zero-Knowledge): как это работает и где применяют
Роллапсы — оптимистические и zk: как это работает
Rollup (L2): термин и базовые отличия
Merkle tree: как работает и зачем блокчейну
Verkle tree: компактные доказательства состояния для Ethereum
Data Availability (DA): простыми словами
Итог для продакта и SEO-резюме
ZK-STARK — практичный инструмент для масштабирования и проверки корректности вычислений: прозрачен (без trusted setup), хорошо масштабируется, базируется на консервативных криптодопущениях и удобен для массовых L2-батчей. Главный компромисс — крупнее доказательства и выше on-chain-стоимость проверки, что компенсируется архитектурой роллапа, агрегацией и продуманной публикацией данных (DA). Если вам нужна независимость от церемоний настройки и высокая пропускная способность — STARK часто выигрывает. Для ультракомпактных on-chain-проверок и строгих лимитов газа — посмотрите на SNARK-варианты.
Для углубления темы начните с базовой статьи о доказательствах: ZK-proof на 24k Wiki, затем переходите к обзору роллапов и терминологии L2 — так вы быстрее свяжете теорию STARK с архитектурой реальных сетей.