論文の概要: ZKTorch: Compiling ML Inference to Zero-Knowledge Proofs via Parallel Proof Accumulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07031v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 17:03:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.690293
• Title: ZKTorch: Compiling ML Inference to Zero-Knowledge Proofs via Parallel Proof Accumulation
• Title（参考訳）: ZKTorch: 並列証明によるゼロ知識証明へのML推論のコンパイル
• Authors: Bing-Jyue Chen, Lilia Tang, Daniel Kang,
• Abstract要約: 本稿では,MLモデルをベース暗号演算にコンパイルするエンドツーエンドの証明システムを提案する。 ZKTorch は Mira 累積法の新たな並列拡張の上に構築されており、最小の累積オーバーヘッドで簡潔な証明を可能にする。 これらのコントリビューションにより、ZKTorchは、特殊なプロトコルと比較して、少なくとも3倍の証明サイズ削減を実現し、汎用ZKMLフレームワーク上での証明時間の最大6倍のスピードアップを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7687375904925484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI models become ubiquitous in our daily lives, there has been an increasing demand for transparency in ML services. However, the model owner does not want to reveal the weights, as they are considered trade secrets. To solve this problem, researchers have turned to zero-knowledge proofs of ML model inference. These proofs convince the user that the ML model output is correct, without revealing the weights of the model to the user. Past work on these provers can be placed into two categories. The first method compiles the ML model into a low-level circuit, and proves the circuit using a ZK-SNARK. The second method uses custom cryptographic protocols designed only for a specific class of models. Unfortunately, the first method is highly inefficient, making it impractical for the large models used today, and the second method does not generalize well, making it difficult to update in the rapidly changing field of machine learning. To solve this, we propose ZKTorch, an open source end-to-end proving system that compiles ML models into base cryptographic operations called basic blocks, each proved using specialized protocols. ZKTorch is built on top of a novel parallel extension to the Mira accumulation scheme, enabling succinct proofs with minimal accumulation overhead. These contributions allow ZKTorch to achieve at least a $3\times$ reduction in the proof size compared to specialized protocols and up to a $6\times$ speedup in proving time over a general-purpose ZKML framework.
• Abstract（参考訳）: 日々の生活の中でAIモデルがユビキタスになるにつれて、MLサービスの透明性に対する需要が高まっています。 しかし、モデル所有者は、貿易秘密と見なされるため、ウェイトを明らかにしたくない。 この問題を解決するために、研究者はMLモデル推論のゼロ知識証明に目を向けた。 これらの証明は、MLモデルの出力が正しいことをユーザーに納得させる。 これらのプローバーに関する過去の研究は2つのカテゴリに分類される。 最初の方法はMLモデルを低レベル回路にコンパイルし、ZK-SNARKを用いて回路を証明する。 第2の方法は、特定の種類のモデルのためにのみ設計されたカスタム暗号プロトコルを使用する。 残念ながら、第1の手法は非常に非効率であり、今日の大規模モデルでは非現実的であり、第2の手法はうまく一般化せず、急速に変化する機械学習の分野で更新することが困難である。 そこで本稿では,MLモデルを基本ブロックと呼ばれる基本暗号演算にコンパイルする,オープンソースのエンドツーエンド証明システムであるZKTorchを提案する。 ZKTorch は Mira 累積法の新たな並列拡張の上に構築されており、最小の累積オーバーヘッドで簡潔な証明を可能にする。 これらのコントリビューションにより、ZKTorchは、特殊なプロトコルと比較して証明サイズを少なくとも$3\times$削減し、汎用ZKMLフレームワーク上での証明時間を最大$6\times$スピードアップすることができる。

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