論文の概要: Bionetta: Efficient Client-Side Zero-Knowledge Machine Learning Proving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06784v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 09:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.379966
• Title: Bionetta: Efficient Client-Side Zero-Knowledge Machine Learning Proving
• Title（参考訳）: Bionetta: 効率的なクライアントサイドゼロ知識機械学習証明
• Authors: Dmytro Zakharov, Oleksandr Kurbatov, Artem Sdobnov, Lev Soukhanov, Yevhenii Sekhin, Vitalii Volovyk, Mykhailo Velykodnyi, Mark Cherepovskyi, Kyrylo Baibula, Lasha Antadze, Pavlo Kravchenko, Volodymyr Dubinin, Yaroslav Panasenko,
• Abstract要約: 本稿では,我々のUltraGrothベースのゼロ知識機械学習フレームワークであるBionettaの性能を,EZKLやLagrangeのDeep-prove,zkmlといった類似のツールと比較する。 その結果、カスタム構築されたニューラルネットワークの証明時間が大幅に向上した。モバイルデバイスでも証明可能で、多くのクライアントサイドの証明アプリケーションが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.892623006517677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this report, we compare the performance of our UltraGroth-based zero-knowledge machine learning framework Bionetta to other tools of similar purpose such as EZKL, Lagrange's deep-prove, or zkml. The results show a significant boost in the proving time for custom-crafted neural networks: they can be proven even on mobile devices, enabling numerous client-side proving applications. While our scheme increases the cost of one-time preprocessing steps, such as circuit compilation and generating trusted setup, our approach is, to the best of our knowledge, the only one that is deployable on the native EVM smart contracts without overwhelming proof size and verification overheads.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,我々のUltraGrothベースのゼロ知識機械学習フレームワークであるBionettaの性能を,EZKLやLagrangeのDeep-prove,zkmlといった類似のツールと比較する。 その結果、カスタム構築されたニューラルネットワークの証明時間が大幅に向上した。モバイルデバイスでも証明可能で、多くのクライアントサイドの証明アプリケーションが可能になる。 私たちの手法は,回路コンパイルや信頼性の高いセットアップ生成などのワンタイム前処理のコストを増大させるが,我々の知る限りでは,証明サイズや検証のオーバーヘッドが圧倒的に大きいことなく,ネイティブなEVMスマートコントラクトにデプロイ可能な唯一の方法である。

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