PRO｜ mev-commit 结合 ZK Proof、 L2 安全性和交易最终性优化路径
更高效的 Lazy Slasher 机制，以及 3 篇论文
欢迎阅读 ChainFeeds PRO # 91。本次内容将包含 coSNARKs 私有证明委托，以及每周更新内容：比特币协议进展、以太坊治理相关、最新研究和进展，和最新论文。
重点
Robust Preconfirmations via Zero-Knowledge Proofs
Primev 介绍了 mev-commit 协议中的一个新特性，通过零知识证明增强承诺的可靠性。mev-commit 是一个用于确保在区块链中提交的交易能够按预期执行的协议。协议中有两个重要角色：竞标者（bidder）和提供者（provider）。
竞标者是提出交易的人，他们提交一个竞标，希望某些交易能被包含在区块链中，并且这些交易按一定的规则执行。
提供者是将交易包含在区块链中的角色。当提供者接受竞标者的竞标时，他们发布一个承诺。这个承诺就是提供者对竞标者的保证，说明交易会按照竞标者的要求执行。如果承诺成功实现，提供者将收到竞标者支付的金额；如果没有按承诺执行，竞标者将得到赔偿。
没有零知识证明时，恶意提供者可以生成一个无法由竞标者打开的承诺，并且自己可以打开这个承诺，欺骗系统获得奖励，即使竞标者没有能力验证承诺的真实性。为了解决这个问题，引入了零知识证明机制：提供者在公开承诺时，必须提供一个零知识证明，证明该承诺是合法生成的，并且竞标者能够打开它。
A simple L2 security and finalization roadmap
Vitalik 概述了以太坊 L2 提升安全性和交易最终性的技术路线图，提出了三个核心方向：
扩展数据可用性（Blob空间）：通过未来的以太坊升级（如 Pectra 和 Fusaka），L2 将获得更多的数据可用性空间（Blob），满足其对带宽的需求。Pectra 目标是每个区块提供 6 个 Blobs；Fusaka 可能在 Q3 提供 12–24 个，或在 Q4 提供 72 个 Blobs。
「快速最终性」方案，结合 OP + ZK + TEE 的 2-of-3 验证架构：当前 L2 要达到 Stage 2（完全去信任），需要能够通过去信任的证明系统来验证 L2 的状态，并且需要在最终性速度和安全性之间取得平衡，目前各类证明系统（尤其是 ZK）仍存在一些实际问题。所以，仅依赖单一类型证明系统短期不太现实。Vitalik 建议使用三种不同的验证机制组合成一个 2-of-3 系统。
构建标准化的证明聚合层（Aggregation Layer）：越来越多的系统使用 ZK 证明。各系统都要为自己的 proof 单独支付上链 gas，导致重复支付、资源浪费。所以 Vitalik 提出构建一个 Ethereum 生态统一的 ZK 证明聚合层，功能是：接收多个应用的 ZK proofs，将这些 proofs 聚合成一个 aggregate proof。只需要一次 on-chain 验证，大幅节省 gas。
比特币协议进展
使用 K210 开发板自制 Krux 签名器
作者介绍了如何使用 K210 开发板制作 Krux 硬件签名器，包括 Krux 的特点、硬件选择、固件刷写和使用体验。Krux 是基于 K210（RISC-V 架构） 的开源比特币硬件签名器，支持触控屏、多语言和隔空交互。其硬件选择灵活，如 Maix Amigo、Yahboom k210 等，部分设备自带外壳，无需额外组装。下载安装器后，通过验证 SHA256 哈希和 GPG 签名确保安全，一键即可完成刷入。Krux 支持多种生成种子词的方式（摄像头、骰子、单词抽签），并允许加密存储至 SD 卡或导出为 QR 码。安全功能包括防篡改检查和隐藏助记词选项。使用上，Krux 提供多层菜单配置钱包参数（如网络、脚本类型、单签/多签），支持 Passphrase 和描述符高级功能。需注意操作逻辑需适应，且生成种子词时必须保证严格随机性。
Bitcoin Optech Newsletter #348
基于教育和实验目的的 secp256k1 实现：目前多个比特币改进提案的参考代码和测试中，存在零散且不一致 secp256k1 （比特币使用的椭圆曲线加密算法）实现，容易导致潜在问题。由此 Sebastian Falbesoner、Jonas Nick 和 Tim Ruffing 宣布了一款用 Python 编写的 secp256k1 相关函数实现，但明确警告该实现不安全，严禁用于生产环境。他们希望未来能够改善这一状况，可能会从即将推出的 ChillDKG 相关 BIP 开始改进。
以太坊
研究和进展
A lazy approach to slashers
Prysm 开发者 Potuz 探讨了以太坊中 Slasher 机制，并提出了一种更高效的 Lazy Slasher 方法，以降低资源消耗。Slasher 是以太坊中用来惩罚不遵守规则的验证者的机制。验证者的工作是投票来帮助决定区块链的状态，但他们不能在同一时间做出互相矛盾的投票。比如，如果一个验证者在两个不同的时间段投出了相互冲突的证明，这种行为就叫做「包围投票」。Slasher 的作用就是监控这些投票行为，一旦发现违规的投票，它会惩罚那些违规的验证者，通常是扣除他们的一部分质押资金。传统的 Slasher 需要消耗大量的计算和存储资源，因为它需要记录所有验证者的每一票，并不停地检查这些投票是否违规。Potuz 提出了一种更高效的 Slasher 方法，核心思路是：无需存储海量数据，普通节点也可参与，且仅在检测到可疑投票时回溯少量区块，避免实时处理压力。具体的方案设计如下：
只存储一个全局的最小目标 epoch (m(i)) 和最大目标 epoch (M(i))，而不是存储每个验证者的数据。
当节点收到新的 attestation (s, t) 时，检查是否存在一个 (s', t') 被该 attestation 包围。
在确定 surround 关系后，节点只需回溯少量的区块（约 32 个）来确认并提交 slashing 证据。
Tech to Make Impermanent Loss Impermanent Again
Matt Stephenson 探讨了如何通过模糊费用（veiled fees）改善 AMM 机制中的流动性提供者（LP）收益。传统 AMM 机制下，LP 在设定交易费用时面临两难选择：高费率可以减少被套利的风险，但可能会吓跑散户交易者；低费率则能吸引交易量，但容易被套利者剥削。由于这一困境，LP 在博弈论分析下往往无法找到稳定盈利的策略，最终收益接近零，甚至可能亏损。
Matt 提出了一种模糊费用机制来破解这一困境。其核心思想是让 LP 的费用变得不透明，使交易者难以精准计算套利收益，从而改变 LP 所处的博弈环境。在这种机制下，LP 的潜在收益范围被扩大，意味着他们不仅能够进入更有利的盈利区域，还能在几乎不增加风险的情况下提升整体收益。
如果假设 LP 采用最大和最小收益的均值作为评估标准，那么他们的预期收益可以从 0 提高到 1.4，显著优于传统 AMM 机制下的情况。这表明，引入模糊费用能有效改善 LP 的收益结构，使其更愿意提供流动性，同时优化整个 AMM 生态的运行效率。
Enshrined Native L2s and Stateless Block Building
keyneom 探讨了如何通过 Enshrined Native L2s（原生内置的 L2 解决方案） 和 Stateless Block Building（无状态区块构建）来扩展以太坊的吞吐量。以下是主要内容：
（1）Enshrined Native L2s
问题：当前以太坊的验证者大部分时间处于闲置状态（如 31/32 的验证者未参与 L1 出块或验证）。
解决方案：利用这些闲置验证者组成委员会，并行处理多个 L2 链的交易和区块生产（类似 Orbit 等机制）。
每个 L2 链由一组验证者管理，其中部分负责出块（如 16 个），其余负责验证。
通过轮换机制，验证者可以在 L1 和多个 L2 之间切换，最大化资源利用率。
（2）Stateless Block Building
问题：验证者无法存储所有 L2 链的状态（存储需求过高）。
解决方案：无状态区块构建。
用户或状态提供者提交交易时附带状态证明（witnesses）（如Verkle树证明，约 150 字节）。
验证者只需验证这些证明（无需存储完整状态），即可构建区块。
优化方向：存储部分 Verkle 树中间节点（如根节点到第 3 层），平衡存储与带宽开销。
Private Proof Delegation with coSNARKs
TACEO CEO Lukas Helminger 讨论了客户端证明在 zkApps 中的瓶颈问题，并提出了基于 coSNARKs 的私有证明委托作为解决方案。客户端生成零知识证明存在高延迟、浏览器执行限制、移动设备内存受限等问题，使得复杂 zk 电路难以实现，阻碍了 zkApps 的大规模采用。而基于 coSNARKs 的私有证明委托，将计算密集型任务委托给服务器，提升性能的同时，也能保护隐私，其工作流程如下：
1. 任务拆分：zk 证明计算可以被拆分为不同部分，其中一部分是轻量计算，另一部分是繁重计算。轻量计算由客户端完成，生成部分 witness（证明所需的输入数据），进行基本的哈希运算，处理加密信息；重度计算委托给服务器，运行完整的 zk 证明生成算法。
2. 证明分片：coSNARKs 采用证明分片技术，将 zk 证明拆分成多个部分。客户端负责一部分小型证明，服务器计算大部分证明，但无法直接访问用户的敏感数据，仅使用客户端提供的受限信息进行计算，这一方式确保服务器无法获取客户端的 witness 数据，从而保护隐私。
3. 服务器计算：服务器利用高性能计算资源生成 zk 证明，计算速度比客户端快数百倍，同时通过以下技术保障隐私和安全性：
同态加密：允许服务器在加密数据上进行计算，而不会泄露原始数据。
可验证计算：确保服务器无法篡改证明过程。
多方计算：确保服务器无法单独获取完整的 proving 数据。
4. 结果验证：服务器完成 zk 证明计算后，将结果返回给客户端，客户端通过轻量级 SNARK/STARK 验证器确保证明的有效性。由于 zk 证明的验证复杂度较低，客户端可以快速完成验证，而不需要执行完整的 proving 计算。如果服务器返回的证明无效，客户端会拒绝该证明，确保安全性。
MEV 相关
The MEV Letter #81
Flashbots 团队推出垂直于 MEV 研究领域的 Newsletter，以下是一些重点摘录：
文章《Rise of AI Agents》探讨了 AI 代理框架，以及通过 MCP 和 OAuth 3.0 等新兴标准实现安全且协作的代理 AI 生态系统的路径。
文章《Aave Integrates Chainlink SVR on Ethereum Mainnet to Recapture Liquidation MEV and Increase Protocol Revenue》宣布集成 Chainlink SVR，以利用 MEV-Share 重新捕获因使用 Chainlink 价格预言机而产生的 MEV。
文章《A simple L2 security and finalization roadmap》概述了 L2 的安全性和最终性现状，并提出了一种 ZK、TEE 和 OP 混合架构，以帮助 Rollup 进入第二阶段。
文章《Paths to SSF revisited》探讨了通过 Orbit 路径支持独立质押者，或通过限制验证者数量来简化协议，以实现单插槽最终性的不同权衡。
文章《Is ZK-MPC-FHE-TEE a real creature?》概述了隐私技术基础，并探讨如何结合这些技术（如零知识证明、多方计算、完全同态加密和可信执行环境）来实现去中心化应用的可验证和隐私计算。
文章《App-Specific Sequencing: How Apps Can Retain Their Generated MEV & Provide Better UX》介绍了应用专属排序（App-Specific Sequencing），如何让去中心化应用控制交易顺序、保留 MEV，并提升用户体验，而无需依赖专属的应用链。
文章《Robust Preconfirmations via Zero-Knowledge Proofs》描述了一种新的 ZK 证明机制，可防止提供方打开投标者无法访问的虚假承诺，以增强 MEV 竞标的可信度。
视频《Unchained: How Ethereum’s Sprawling Pectra Upgrade Will Help It Compete》邀请 Alex Stokes 和 Barnabé Monnot 讨论 Pectra、Fusaka 以及以太坊基金会最近的领导层变动。
视频《Fabric Call #002》邀请 Lin Oshitani 和 Justin Drake 介绍 EIP-7917 的设计，该提案旨在在每个周期开始时，在信标状态中预计算并存储确定性的提议者预览。
视频《FOCIL Breakout #7》由 Thomas Thiery 主持，讨论了 FOCIL 的最新进展，包括重基（rebasing）工作、互操作性测试和客户端实现进度。
📑论文
Kite: How to Delegate Voting Power Privately
作者来自：Stanford University
作者介绍了一种用于 DAO 的私密委托投票协议 Kite。目前，大多数 DAO 投票系统虽然支持私密投票，但委托投票仍然是公的。Kite 通过密码学技术实现完全私密的委托：投票者可自由委托、撤销或更换代表，而无需透露委托对象，甚至被委托者也无法获知委托人身份。链上仅记录发生了委托行为，不泄露具体信息，同时支持委托者公开或私密投票。实验结果表明，该协议在实际应用中是可行的，但由于需要零知识证明，委托操作的计算成本较高，在普通笔记本上运行 7~167 秒，具体时间取决于隐私级别的不同。