💻 computer science

zkCraft: Prompt-Guided LLM as a Zero-Shot Mutation Pattern Oracle for TCCT-Powered ZK Fuzzing

zkCraft एक व्यावहारिक ढांचा है जो म्यूटेशन पैटर्न उत्पन्न करने के लिए प्रॉम्प्ट-निर्देशित LLMs का लाभ उठाता है और ज़ीरो-नॉलेज सर्किट्स में सिमेंटिक विसंगतियों का कुशलतापूर्वक पता लगाने के लिए एक नवीन प्रूफ-बेयरिंग सर्च मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिससे सॉल्वर निर्भरता को कम करते हुए औपचारिक सत्यापन (फॉर्मल वेरिफिकेशन) और स्वचालित डिबगिंग के बीच के अंतर को पाटा जा सकता है।

मूल लेखक: Rong Fu, Jia Yee Tan, Youjin Wang, Ziyu Kong, Zeli Su, Zhaolu Kang, Shuning Zhang, Xianda Li, Kun Liu, Simon Fong

प्रकाशित 2026-03-04

📖 5 मिनट में पढ़ें🧠 गहराई से पढ़ें

CC BY 4.0

मूल लेखक: Rong Fu, Jia Yee Tan, Youjin Wang, Ziyu Kong, Zeli Su, Zhaolu Kang, Shuning Zhang, Xianda Li, Kun Liu, Simon Fong

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक जादुई तिजोरी (एक Zero-Knowledge Circuit) बना रहे हैं। यह तिजोरी आपको यह साबित करने की अनुमति देती है कि आपके पास इसे खोलने के लिए सही संयोजन (combination) है, बिना वह संयोजन दिखाए। यह वैसा ही है जैसे बिना पासवर्ड ज़ोर से बोले यह साबित करना कि आप एक गुप्त पासवर्ड जानते हैं।

समस्या क्या है? ये तिजोरियाँ अविश्वसनीय रूप से जटिल होती हैं। यदि आप ब्लूप्रिंट (कोड) में एक छोटी सी भी गलती करते हैं, तो तिजोरी:

किसी को भी अंदर आने दे सकती है (Under-constrained): यह गलत पासवर्ड को स्वीकार कर लेती है क्योंकि ताला बहुत ढीला है।
आपको बाहर लॉक कर सकती है (Over-constrained): यह आपके सही पासवर्ड को खारिज कर देती है क्योंकि ताला बहुत सख्त है।

गलती ढूँढना एक घास के ढेर में सुई खोजने जैसा है, लेकिन यह घास का ढेर गणित से बना है, और सुई अदृश्य है। पारंपरिक तरीके हर एक संभावना को एक-एक करके जांचने की कोशिश करते हैं, जिसमें बहुत समय लगता है और कंप्यूटर की शक्ति का बहुत खर्च होता है।

पेश है zkCraft। zkCraft को एक सुपर-स्मार्ट, जादुई जासूस के रूप में सोचें जो केवल सुई को नहीं ढूँढता; बल्कि यह साबित करता है कि सुई मौजूद है, बिना घास के ढेर को छुए।

यहाँ बताया गया है कि zkCraft कैसे काम करता है, जिसे सरल चरणों में विभाजित किया गया है:

1. "प्रॉम्प्ट-गाइडेड" जासूस (LLM)

आमतौर पर, बग ढूँढना आँखों पर पट्टी बाँधकर निशाना लगाने जैसा होता है। zkCraft एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करता है—जो मूल रूप से एक बहुत ही स्मार्ट AI है जो कोड पढ़ सकता है—गणित को हल करने के लिए नहीं, बल्कि एक रचनात्मक विचार मंथन साथी (brainstorming partner) के रूप में।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक तिजोरी तोड़ने की कोशिश कर रहे हैं। हर नंबर (0000 से 9999 तक) आज़माने के बजाय, आप एक स्मार्ट दोस्त से पूछते हैं, "लोग आमतौर पर कौन से अजीब नंबर चुनते हैं?" दोस्त सुझाव देता है, "0000, 9999, या 1234 आज़माएँ।"
यह क्या करता है: AI कोड में विशिष्ट, पेचीदा बदलावों (mutations) का सुझाव देता है जो दोष को उजागर करने की अधिक संभावना रखते हैं। यह एक "ज़ीरो-शॉट ओरकल" (Zero-Shot Oracle) के रूप में कार्य करता है, जिसका अर्थ है कि यह बिना किसी विशिष्ट नियम को सीखे, सबसे अच्छी जगहों का अनुमान लगा लेता है जहाँ देखने की आवश्यकता है।

2. "रो-वोर्टेक्स" मैप (अराजकता को व्यवस्थित करना)

एक बार जब AI कुछ देखने के लिए स्थान सुझा देता है, तो zkCraft उन्हें एक-एक करके नहीं जाँचता है। इसके बजाय, यह एक सुपर-कंप्रेस्ड मैप बनाता है जिसे Row-Vortex polynomial कहा जाता है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके पास 10,000 किताबों वाली एक लाइब्रेरी है। यह देखने के लिए कि क्या किसी किताब में टाइपो (लिखने की गलती) है, हर किताब को एक-एक करके जाँचने के बजाय, आप पूरी शेल्फ की एक फोटो लेते हैं, उसे एक डाक टिकट के आकार में सिकोड़ देते हैं, और उस स्टैम्प में हर किताब के स्थान को एनकोड कर देते हैं।
यह क्या करता है: यह सभी संभावित "बग्गी एडिट्स" (buggy edits) को एक एकल गणितीय वस्तु में समेट देता है। यह सिस्टम को एक विशाल प्रश्न पूछने की अनुमति देता है: "क्या इनमें से कोई भी बदलाव एक बग पैदा करता है?" एक-एक करके पूछने के बजाय, यह सब कुछ एक साथ पूछता है।

3. "वायलेशन IOP" (जादुई प्रमाण)

यह सबसे शानदार हिस्सा है। एक बग मौजूद है या नहीं, यह देखने के लिए धीमी कंप्यूटर सिमुलेशन चलाने के बजाय, zkCraft एक जीरो-नॉलेज प्रूफ (विशेष रूप से एक "Violation IOP") का उपयोग करता है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आप गार्ड को यह साबित करना चाहते हैं कि आपके गैरेज में एक लाल कार है, लेकिन आप गैरेज का दरवाज़ा नहीं खोल सकते। इसके बजाय, आप गार्ड को एक जादुई रसीद देते हैं। यह रसीद गणितीय रूप से गारंटी देती है कि यह सच है। यदि रसीद कहती है "अंदर लाल कार है," तो गार्ड को पता चल जाता है कि यह सच है, बिना कभी कार देखे।
यह क्या करता है: सिस्टम एक छोटा, अटूट डिजिटल रसीद (प्रूफ) बनाता है जो कहता है, "हाँ, यहाँ एक बग है, और यहाँ वह इनपुट है जिसके कारण यह हुआ।" यह हजारों धीमी कंप्यूटर जांचों को एक एकल, त्वरित सत्यापन (verification) से बदल देता है।

4. "प्रूफ-एज़-काउंटरएग्जांपल" (समाधान)

अतीत में, बग ढूँढने का मतलब एक "शायद" ढूँढना था। zkCraft के साथ, प्रमाण ही समाधान है।

उपमा: आमतौर पर एक सुरक्षा गार्ड कहता है, "मुझे लगता है कि कोई घुस आया है।" zkCraft कहता है, "मेरे पास चोर का वीडियो रिकॉर्डिंग, उसका नाम और उसके प्रवेश का सटीक समय है।"
यह क्या करता है: एक बार जब प्रमाण सत्यापित हो जाता है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से उस सटीक कोड परिवर्तन और विशिष्ट इनपुट डेटा को निकाल लेता है जिसने बग का कारण बना। यह डेवलपर को एक स्पष्ट "यहाँ बग है, और इसे ठीक करने का तरीका यह है" रिपोर्ट देता है।

यह एक बड़ी बात क्यों है?

गति: यह पिछले टूल्स की तुलना में बहुत तेज़ी से बग ढूँढता है क्योंकि यह हर एक संभावना को जाँचने के बजाय गणित का उपयोग करके अस्तित्व को तुरंत सिद्ध करता है।
सटीकता: इसमें कोई गलत अलार्म (false alarms) नहीं होते। यदि सिस्टम कहता है कि बग है, तो निश्चित रूप से बग है।
स्केलेबिलिटी: यह विशाल, जटिल तिजोरियों (सर्किट्स) को संभाल सकता है जो पुराने टूल्स को क्रैश कर सकते हैं।

संक्षेप में:
zkCraft एक प्रतिभाशाली आर्किटेक्ट (AI) को काम पर रखने जैसा है जो सुझाव देता है कि कमजोर बिंदु कहाँ हो सकते हैं, फिर एक जादुई सूक्ष्मदर्शी (Zero-Knowledge Proof) का उपयोग करके तुरंत पुष्टि करता है कि क्या वे स्थान टूटे हुए हैं, और अंत में आपको सटीक ब्लूप्रिंट मरम्मत (counterexample) सौंपता है ताकि आप इसे तुरंत ठीक कर सकें। यह जटिल गोपनीयता प्रणालियों को डीबग करने के असंभव कार्य को एक तेज़, विश्वसनीय और स्वचालित प्रक्रिया में बदल देता है।

यहाँ शोध पत्र "zkCraft: Prompt-Guided LLM as a Zero-Shot Mutation Pattern Oracle for TCCT-Powered ZK Fuzzing" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

जीरो-नॉलेज (ZK) सर्किट गोपनीयता-संरक्षण और स्केलेबल ब्लॉकचेन प्रणालियों के लिए मौलिक हैं, लेकिन उन्हें सही ढंग से लागू करना अत्यंत कठिन है। मुख्य चुनौती ट्रेस-कन्स्ट्रेंट कंसिस्टेंसी टेस्ट (TCCT) में निहित है: विटनेस जनरेटर (जो निजी मानों की गणना करता है) को सत्यापन के लिए उपयोग किए जाने वाले कन्स्ट्रेंट सिस्टम के साथ पूरी तरह से संरेखित होना चाहिए। यह मिसअलाइनमेंट दो महत्वपूर्ण दोष वर्गों (fault classes) की ओर ले जाता है:

अंडर-कन्स्ट्रेंड फॉल्ट्स (Under-constrained faults): कन्स्ट्रेंट सिस्टम ऐसे निष्पादन ट्रेसेस (execution traces) को स्वीकार कर लेता है जिन्हें कोई भी वैध विटनेस उत्पन्न नहीं कर सकता (जिससे अमान्य प्रमाणों की अनुमति मिलती है)।
ओवर-कन्स्ट्रेंड फॉल्ट्स (Over-constrained faults): वैध विटनेस उत्पन्न करने वाले निष्पादन को कन्स्ट्रेंट्स द्वारा अस्वीकार कर दिया जाता है (जिससे सेवा में व्यवधान या Denial of Service होता है)।

मौजूदा समाधान महत्वपूर्ण सीमाओं का सामना करते हैं:

स्टैटिक/पैटर्न-आधारित डिटेक्टर: उन सिमेंटिक विसंगतियों को पकड़ने में विफल रहते हैं जो केवल विटनेस जनरेशन के दौरान प्रकट होती हैं।
फॉर्मल वेरिफिकेशन/SMT: बड़े सर्किट्स तक स्केल करने में संघर्ष करते हैं और प्रोग्राम संपादन (program edits) तथा इनपुट असाइनमेंट के संयुक्त सर्च स्पेस को कुशलतापूर्वक संभालने में असमर्थ हैं।
पारंपरिक फज़िंग (Traditional Fuzzing): सत्यापन के लिए महंगी सॉल्वर कॉल्स (SMT/SAT) पर निर्भर करती है और अक्सर अनगाइडेड म्यूटेशन के कारण कम मूल्य वाले कैंडिडेट उत्पन्न करती है।
LLM-गाइडेड विधियाँ: म्यूटेशन की गुणवत्ता में सुधार करती हैं, लेकिन अक्सर प्रूफ जनरेशन से अलग (decoupled) होती हैं, जिससे उच्च सत्यापन लागत और फाल्स पॉजिटिव (false positives) की समस्या होती है।

2. कार्यप्रणाली: zkCraft फ्रेमवर्क (Methodology: The zkCraft Framework)

zkCraft एक ZK-नेटिव पाइपलाइन है जो अलेबिक लोकलाइजेशन (algebraic localization), संक्षिप्त जीरो-नॉलेज प्रूफ और नियत (deterministic) LLM-संचालित म्यूटेशन को एकीकृत करती है। यह भेद्यता-प्रेरित संपादन (vulnerability-inducing edits) की खोज को एक अनुक्रमिक सॉल्वर क्वेरी के बजाय, एक एकल अलेबिक अस्तित्व कथन (algebraic existence statement) के रूप में पुनर्गठित करता है जिसे एक प्रमाण द्वारा प्रमाणित किया जाता है।

यह फ्रेमवर्क तीन चरणों में कार्य करता है:

चरण 1: स्पार्स सिग्नेचर एक्सट्रैक्शन (लोकलाइजेशन) [Stage 1: Sparse Signature Extraction (Localization)]

रैंडम म्यूटेशन के बजाय, zkCraft एक नियत, R1CS-जागरूक विश्लेषण करता है ताकि उच्च-उपज (high-yield) वाले उम्मीदवारों को प्राथमिकता दी जा सके।

फिंगरप्रिंटिंग: यह हर कन्स्ट्रेंट रो (row) के लिए डायग्नोस्टिक स्कोर ( $s_i$ ) की गणना करता है, जो विटनेस वेरिएबल्स ( $W$ ) और कमजोर-असाइनमेंट साइट्स ( $K$ ) के इंटरसेक्शन पर आधारित है।
कैंडिडेट पूल: वे रो जिनका स्कोर सबसे कम है (जो कमजोर असाइनमेंट के प्रति उच्च संवेदनशीलता दर्शाते हैं), उन्हें एक छोटा कैंडिडेट पूल ( $R_{cand}$ ) बनाने के लिए चुना जाता है, जो आमतौर पर $k \le 32$ होता है।
LLM ओरेकल: नियत LLMs "जीरो-शॉट पैटर्न ओरेकल" के रूप में कार्य करते हैं जो राइट-हैंड-साइड (RHS) संपादन (जैसे एज केस जैसे 0, $q-1$ ) और इनपुट सैंपलिंग ह्यूरिस्टिक्स का प्रस्ताव देते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि LLM कन्स्ट्रेंट्स को हल नहीं करता है; यह केवल सर्च स्पेस को बायस (bias) करता है।

चरण 2: रो-वोर्टेक्स कमिटमेंट और वायलेशन IOP (ZK-नेटिव इंजन) [Stage 2: Row-Vortex Commitment & Violation IOP (ZK-Native Engine)]

यही मुख्य नवाचार है। zkCraft पुनरावृत्त (iterative) SMT क्वेरी के स्थान पर एक एकल इंटरैक्टिव ओरेकल प्रूफ का उपयोग करता है।

रो-वोर्टेक्स पॉलीनोमियल: कैंडिडेट रो सिलेक्शन ( $\delta$ ) और प्रतिस्थापन स्थिरांक (substitution constants) $c$ को एक द्विविचर पॉलीनोमियल (bivariate polynomial) $R(X, Y)$ में एनकोड किया जाता है।
वायलेशन IOP: प्रूवर एक वायलेशन इंटरैक्टिव ओरेकल प्रूफ (IOP) का निर्माण करता है जो एक ऐसे विटनेस $w'$ $w^{'}$ के अस्तित्व को प्रमाणित करता है जो:
1. संपादित कन्स्ट्रेंट्स ( $F_{\delta,c}(w') = 0$ ) को संतुष्ट करता है।
2. एक सार्वजनिक आउटपुट $y'$ उत्पन्न करता है जो मूल आउटपुट $y$ से भिन्न है ( $y' \neq y$ )।
सम-चेक प्रोटोकॉल (Sum-Check Protocol): ऐसे विटनेस के अस्तित्व को डोमेन $D$ पर एक सम-चेक आइडेंटिटी (Sum-Check identity) में बदल दिया जाता है। प्रूवर $R(X, Y)$ के लिए कमिट करता है और एक पब्लिक-कॉइन प्रोटोकॉल में संलग्न होता है ताकि यह सिद्ध किया जा सके कि रेसिडुअल्स (residuals) का योग शून्य है जबकि आउटपुट डिफरेंस पॉलीनोमियल गैर-शून्य है।

चरण 3: प्रूफ-एज़-काउंटरएग्ज़ैम्पल (एक्सट्रैक्शन) [Stage 3: Proof-as-Counterexample (Extraction)]

ऑडिटेबल सर्टिफिकेट: सफल सत्यापन के बाद, प्रमाण $\pi$ एक "प्रूफ-एज़-काउंटरएग्ज़ैम्पल" के रूप में कार्य करता है।
एक्सट्रैक्शन: एक एक्सट्रैक्टर प्रूफ ओपनिंग्स से मूर्त टुपल $(\delta, c, w')$ को रिकवर करता है। यदि ट्रांसक्रिप्ट में विटनेस पॉलीनोमियल शामिल है, तो इंटरपोलेशन सीधे $w'$ प्रदान करता है; अन्यथा, एक लीनियर सिस्टम को हल किया जाता है।
सिंथेसिस: सिस्टम बिना पूर्ण TCCT के पुन: निष्पादन के, संशोधित सोर्स कोड $P'$ और मूर्त काउंटरएग्ज़ैम्पल $(x', z', y')$ को नियत रूप से सिंथेसाइज करता है, क्योंकि प्रमाण पहले से ही स्वीकृति की गारंटी देता है।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

ZK-नेटिव सर्च फ्रेमवर्क: भेद्यता-प्रेरित संपादन खोजने की कॉम्बिनेटरियल समस्या को एक एकल अलेबिक अस्तित्व कथन में मैप करता है, जिसे रो-वोर्टेक्स पॉलीनोमियल के रूप में एनकोड किया गया है और वायलेशन IOP द्वारा प्रमाणित किया गया है।
नियत LLM एकीकरण: म्यूटेशन पैटर्न और इनपुट बायसिंग के लिए स्ट्रिक्टली नियत टेम्पलेट ओरेकल के रूप में LLMs का उपयोग करता है, जो साउंडनेस सुनिश्चित करने के लिए क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ जनरेशन से अलग (decoupled) है।
प्रूफ-एज़-काउंटरएग्ज़ैम्पल: यह एक वर्कफ़्लो पेश करता है जहाँ संक्षिप्त प्रमाण स्वयं बग का प्रमाण (certificate) बनता है, जिससे महंगे सॉल्वर रिप्ले के बिना मूर्त काउंटरएग्ज़ैम्पल को तुरंत पुनः प्राप्त करना संभव हो जाता है।
रो-वोर्टेक्स कमिटमेंट: एक नवीन द्विवचर पॉलीनोमियल एनकोडिंग जो रो सिलेक्शन और प्रतिस्थापन मापदंडों को बंडल करता है, जिससे म्यूटेशन विकल्पों का कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व संभव होता है।
हाइब्रिड फॉलबैक: जब ZK-नेटिव कन्स्ट्रेंट्स (डिग्री/डोमेन सीमाएं) पार हो जाते हैं, तो SMT/SAT सॉल्वरों के लिए एक मजबूत फॉलबैक मैकेनिज्म प्रदान करता है, जो पूर्णता (completeness) सुनिश्चित करता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

लेखकों ने Circomspect, ZKAP, Picus, और ZKFUZZ जैसे बेसलाइन्स के विरुद्ध 452 वास्तविक दुनिया के Circom सर्किट्स (छोटे से लेकर बहुत बड़े, 50k कन्स्ट्रेंट्स तक) पर zkCraft का मूल्यांकन किया।

डिटेक्शन प्रभावशीलता (Detection Effectiveness):
- ट्रू पॉजिटिव्स (TP): zkCraft ने पूरे बेंचमार्क में 88 अद्वितीय बग्स का पता लगाया, जो सभी बेसलाइन्स से बेहतर है।
- परिशुद्धता (Precision): सभी सर्किट आकारों में 100% परिशुद्धता (0 फाल्स पॉजिटिव) प्राप्त की, जबकि ZKAP और Circomspect जैसे बेसलाइन्स की परिशुद्धता दर 0.06–0.46 जितनी कम थी।
- नवीनता (Novelty): कुल 65 बग्स की खोज की, जिसमें प्रोडक्शन-ग्रेड सर्किट्स (जैसे ओनरशिप फोर्जरी, गलत रिवॉर्ड कैलकुलेशन) में 6 पहले से अज्ञात कमजोरियां शामिल थीं।
दक्षता (Efficiency):
- सॉल्वर रिडक्शन: हजारों SMT कॉल्स को एक एकल वायलेशन IOP द्वारा बदल दिया।
- गति: 90% निष्कर्षों तक 100 सेकंड के भीतर पहुँच गया (Fig 2 में गोल्ड मार्कर), जो अनगाइडेड फज़िंग की तुलना में काफी तेज़ है।
- प्रूफ साइज: HyperPlonk+ का उपयोग करते हुए, सर्किट के आकार के बावजूद प्रूफ का आकार 96 बाइट्स पर स्थिर रहा, जबकि प्रूवर का समय उप-रैखिक रूप से ( $O(|C|^{0.7})$ ) बढ़ा।
एब्लेशन (Ablation): रो-वोर्टेक्स कमिटमेंट या वायलेशन IOP को हटाने से महत्वपूर्ण धीमापन (100x तक) और छूटे हुए बग्स मिले, जो ZK-नेटिव दृष्टिकोण की आवश्यकता की पुष्टि करते हैं।

5. महत्व और प्रभाव (Significance and Impact)

फॉर्मल वेरिफिकेशन और फज़िंग के बीच सेतु: zkCraft सफलतापूर्वक फज़िंग की स्केलेबिलिटी और फॉर्मल वेरिफिकेशन की कठोर गारंटी के बीच के अंतर को पाटता है। यह मजबूत ZK सर्किट विकास के लिए एक स्केलेबल मार्ग प्रदान करता है।
लागत में कमी: महंगे सॉल्वर इंटरैक्शन को संक्षिप्त क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणों से बदलकर, यह एंड-टू-एंड बग डिस्कवरी की कम्प्यूटेशनल लागत को काफी कम कर देता है।
डेवलपर वर्कफ़्लो: "प्रूफ-एज़-काउंटरएग्ज़ैम्पल" सुविधा डेवलपर्स को सत्यापन के तुरंत बाद ऑडिट करने योग्य, मूर्त ट्रेसेस प्रदान करती है, जिससे रूट कॉज एनालिसिस और ट्राइएज सुव्यवस्थित होता है।
सुरक्षा: अंडर- और ओवर-कन्स्ट्रेंड दोनों प्रकार के दोषों को शून्य फाल्स पॉजिटिव के साथ पहचानने की क्षमता इसे गोपनीयता-संरक्षण प्रणालियों और zkVMs को सुरक्षित करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बनाती है।

संक्षेप में, zkCraft ZK सर्किट टेस्टिंग में एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) का प्रतिनिधित्व करता है, जो ह्यूरिस्टिक, सॉल्वर-भारी दृष्टिकोणों से हटकर एक गणितीय रूप से कठोर, प्रमाण-संचालित पद्धति की ओर बढ़ता है जो अत्यधिक कुशल और पूर्णतः सटीक है।