Zero-knowledge 系统在区块链领域大受欢迎，承诺在不泄露底层数据的情况下提供隐私与效率。但问题在于：它们高度依赖对 verifier（验证器）的信任——也就是负责检查证明是否有效的组件。如果那个验证器有漏洞或被恶意篡改，会导致严重的安全问题，例如接受无效证明，进而危及整个系统。

这正是 Nethermind Security 在今年早些时候攻克的一个里程碑式项目。在一条最近的 X 帖子 中，他们分享了如何使用 EasyCrypt 工具形式化证明 ZKsync 的链上验证器按预期工作。这不仅仅是一次普通的审计；它是对一个真实运行的零知识证明系统进行的首例形式化验证。对加密领域的任何人来说，这都相当振奋，特别是当 meme tokens 和 DeFi 项目越来越依赖 ZK 技术来实现扩展性和隐私时。

简单拆解一下。零知识证明（ZKPs）让你在不泄露细节的情况下证明某件事为真——比如证明你知道一个密码而不说出密码。在像 ZKsync 这样的以太坊 Layer-2 扩容解决方案中，verifier 是链上的智能合约，用来校验这些证明。如果它不“诚实”（即不严格按照规则执行），就会发生坏事，从经济损失到系统完全被攻破。

Nethermind 团队与 Matter Labs（ZKsync 背后的团队）合作，深入研究了这一点。他们的重点是证明验证器的“诚实性”，确保它只接受有效证明、拒绝无效证明，完全符合 PLONK 协议及其 plookup 扩展的规范。

验证流程：逐步解析

整个工作花了大约 2.5 个月，包括熟悉 EasyCrypt——一个使用所谓的概率关系霍尔逻辑（probabilistic Relational Hoare Logic，pRHL）来证明密码学性质的强大工具。由于 ZKsync 的验证器是用 Yul（以太坊智能合约的一种低级语言）编写的，团队不得不扩展 EasyCrypt 以支持 Yul 程序。他们为关键的 Yul 操作构建了模型，比如内存读写、算术运算，甚至像模幂运算这样的预编译合约。

他们在三个抽象层次上工作，以弥合从底层机器级代码到高层密码学规范的差距：

1. 低层（机器抽象）：从从 Solidity 提取出的 Yul 代码入手，证明它与一个基于操作码和 256 位字的模型一致。这包括消除编译器优化带来的干扰以保持证明确凿。

2. 中层（整数抽象）：在这里，他们抽离了机器细节，聚焦整数运算。他们将内存建模为函数参数，并处理 uint256 运算中可能出现的溢出，确保不会有隐蔽错误漏网。

3. 高层（密码学抽象）：最后，他们将其与真实的 ZK 规范关联起来，把模运算翻译成有限域运算并处理椭圆曲线数学。这证明了验证器与 PLONK 论文中的规范完全一致。

挑战很多。EasyCrypt 本身并不原生支持 Yul，所以从零构建模型是一项艰巨工作。跨层级证明等价性需要处理复杂条件，比如内存状态和 revert 行为。他们目前将范围限定在验证器的诚实性——像 soundness（无伪证）和 completeness（无漏判）这样的性质，是接下来的验证目标。

结果如何？他们得出了一个稳固的定理，确认 ZKsync 验证器的 verify() 方法是诚实的。这意味着链上的验证器是可信的，降低了可能影响从 DeFi 应用到在 ZKsync 上发行的 meme token 的风险。

这对区块链与 Meme Tokens 为什么重要

在 meme coin 的喧嚣世界里，炒作与技术并存，但安全是不可谈判的。ZKsync 提供快速且低成本的交易，这对于病毒式代币项目非常理想。然而，若验证器未经验证，漏洞可能导致一夜之间破产的利用事件。这次验证树立了新标准，表明形式化方法能够驾驭复杂的 ZK 系统。

Nethermind 计划继续推进：他们正在寻求资助，将成果整合到 Lean（另一种证明助手）并验证更多属性。想象一个未来：所有 ZK 验证器都能事先被形式化验证——这将为从以太坊开发者到 meme token 交易者在内的每个人创造更安全的生态环境。

欲知完整细节，请查看 短版案例研究摘要 或 详细技术博客。如果你对区块链安全感兴趣，或只是好奇 ZK 技术如何支撑下一波 meme 热潮，这是必读材料。

请继续关注 Meme Insider，了解此类前沿验证如何增强 meme token 领域及更广泛生态的安全性。