# Zhenfei Zhang > Zhenfei Zhang 是一位密码学家和研究员，专门研究区块链技术、零知识证明和后量子密码学。他为 t... 做出贡献 - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/zhenfei-zhang - Categories: People in crypto - Tags: Developer - Created: 2025-11-17T19:01:26.792Z - Last updated: 2025-11-17T19:01:26.792Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **Zhenfei Zhang** 是一位密码学家和研究员，以其对 [区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain) 技术、[零知识证明](https://iq.wiki/wiki/zero-knowledge-proofs-zkps) (ZKPs) 和后量子密码学的贡献而闻名。自 2009 年以来，他一直活跃于密码学领域，自 2018 年以来，他专注于区块链架构和 Rust 工程。Zhang 曾在多家著名的区块链组织担任重要的技术和领导职务，为关键行业标准的制定以及链上可验证人工智能等新兴领域的开创性工作做出了贡献。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ ## 职业生涯 Zhenfei Zhang 的职业生涯以在主要区块链公司和基金会的研究和领导职位为标志。他最近声明的职位是 [Polyhedra Network](https://iq.wiki/wiki/polyhedra-network) 的首席密码学家。在此之前，他曾在 [Scroll](https://iq.wiki/wiki/scroll)、[以太坊基金会](https://iq.wiki/wiki/ethereum-foundation-ef)、Espresso Systems 和 [Algorand](https://iq.wiki/wiki/algorand) 担任职位。通过这些职位，他参与了密码学原语的开发和实施，这些原语支撑着区块链领域一些最重要的进步。他的工作通常弥合了理论密码学研究与去中心化系统中实际应用之间的差距。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ ## 主要技术贡献 Zhang 在现代密码学的多个领域做出了重大贡献，尤其侧重于与区块链网络的安全、可扩展性和隐私相关的技术。 ### 零知识证明和可验证 AI Zhang 是 [零知识证明](https://iq.wiki/wiki/zero-knowledge-proofs-zkps) 系统开发和应用的关键人物。他在该领域的工作范围从 ZKP 方案的基础研究到可验证 AI 等新颖应用的创建，也称为 zkML（零知识机器学习）。 他因其 2020 年的研究论文“ZEN”而开创了链上可验证 AI 领域，该论文介绍了一种用于神经网络推理的可扩展零知识证明系统。这项工作为可以证明机器学习模型已正确执行而无需泄露模型的参数或输入数据的系统奠定了基础。他后来开发了一个 zkML 框架，旨在与流行的机器学习库 PyTorch 集成。为了强调他在该领域的专业知识，Zhang 曾担任 Modulus Labs 的顾问，该公司专注于将可验证 AI 引入生产环境，后来被 [Worldcoin](https://iq.wiki/wiki/worldcoin-wld) 收购。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ 他对 ZKP 系统的研究包括合著了几篇有影响力的论文： * **HyperPlonk：** 一种基于 Plonk 的 ZKP 系统，具有线性时间证明器并支持高度自定义门。线性时间证明器非常高效，因为它的计算工作直接随被证明的计算规模而变化，使其适用于更大、更复杂的应用。该论文在 Eurocrypt 2023 上发表。 [\[2\]](#cite-id-UU1WCeOAzzOLDu4N) * **Ceno：** 一种非均匀、基于段且并行的零知识虚拟机 (zkVM)。这项研究发表在 *Journal of Cryptology* 上，重点是创建更高效、更灵活的 zkVM，这对于在零知识框架内执行通用计算至关重要。该项目与在 [Scroll](https://iq.wiki/wiki/scroll) 完成的工作相关。 [\[2\]](#cite-id-UU1WCeOAzzOLDu4N) * **VERI-ZEXE：** 一种利用通用设置的去中心化私有计算系统，在 USENIX Security 2023 上发表。这项工作有助于构建完全私有和去中心化的应用程序。 [\[2\]](#cite-id-UU1WCeOAzzOLDu4N) 他在 X（前身为 Twitter）上的公开资料进一步指出他专注于“构建非常快速的 ZKP”，突显了他对优化这项技术性能的持续承诺。 [\[3\]](#cite-id-UxRUw7ljt4rxmVzM)​ ### 后量子密码学 认识到量子计算机对当前密码学标准构成的未来威胁，Zhang 为后量子密码学 (PQC) 领域做出了贡献。他是 **Falcon** 签名方案的贡献者。Falcon 是一种基于格的数字签名算法，旨在安全地抵御来自经典计算机和量子计算机的攻击。 2022 年，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 选择 Falcon 作为首批要标准化的 PQC 算法之一。这标志着全球向抗量子密码学过渡的努力取得了重大里程碑。Falcon 方案正在被主要的区块链采用，**EIP-8052** 提议将其集成到 [以太坊](https://iq.wiki/wiki/ethereum) 中，以长期保护网络的安全。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ 为了进一步他在基于格的密码学方面的工作，Zhang 合著了关于高效同步多重签名方案的论文，包括 **Squirrel** (ACM CCS 2022) 和 **Chipmunk** (ACM CCS 2023)。这些方案提供了多种方法，供多方以安全有效的方式共同签署消息，使用被认为可以抵抗量子攻击的密码学假设。 [\[2\]](#cite-id-UU1WCeOAzzOLDu4N)​ ### 链上隐私系统 从 2020 年开始，Zhang 开始探索和开发用于增强公共区块链隐私的协议。他的工作旨在在透明的环境中实现机密交易和计算。该领域的一个关键项目是 **可配置资产隐私 (CAP)** 规范，他为 Espresso Systems 开发了该规范。CAP 是一种用于创建屏蔽地址和机密支付的协议，允许用户在不泄露金额或资产类型的情况下进行交易。 他在该领域的研究还包括私有去中心化交易所 (DEX) 的协议以及完全私有的链上智能合约的基础工作。这些贡献解决了对区块链上隐私保护金融应用和通用计算日益增长的需求。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ ### 区块链签名和证明标准 Zhang 在对区块链可扩展性和安全性至关重要的密码学原语的开发和标准化中发挥了作用。他是 **BLS (Boneh–Lynn–Shacham) 签名标准** 的贡献者，特别是 IETF 草案 `draft-boneh-bls-signature-00`。BLS 签名的关键特性是聚合，它允许将数千个单独的签名组合成一个紧凑的签名，可以通过一个操作进行验证。 此属性对于 [以太坊](https://iq.wiki/wiki/ethereum) 的信标链的设计至关重要，信标链是促进网络从工作量证明过渡到权益证明的共识层。通过实现对大量验证者的证明进行有效验证，BLS 签名帮助 [以太坊](https://iq.wiki/wiki/ethereum) 的共识机制实现可扩展性。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)​ 除了 BLS 签名之外，Zhang 还合著了 **Pointproofs**，这是一个用于聚合向量承诺证明的系统。Pointproofs 在 ACM CCS 2020 上发布，提供了一种高效的方法来创建关于存储在向量中的数据的简短证明，该方法可应用于无状态加密货币和其他经过身份验证的数据结构。这项研究与他在 [Algorand](https://iq.wiki/wiki/algorand) 的工作相关。 [\[2\]](#cite-id-UU1WCeOAzzOLDu4N)​ ## 社区参与和学术概况 除了他的专业角色之外，Zhang 还积极促进密码学和区块链社区内的合作。他创立并组织了“Forking Lemma”Telegram 群组，这是一个致力于讨论和创新这两个领域交叉点的社区。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA) 他的学术影响力体现在他的引用指标中。根据他的 Google Scholar 个人资料，Zhang 的 h 指数为 27。他的 Erdős 数也为 3，这表明通过三个合著的学术论文与多产的数学家 Paul Erdős 密切相关。Erdős 数是一种描述数学家或科学家与 Paul Erdős 的合作距离的方式，数字越小表示联系越紧密。 [\[1\]](#cite-id-YjxoAxhgwfRBXfhA)