字符串匹配的Zk-SNARK

我们提出了一种基于zk-SNARK（零知识succise非交互式知识论证）的安全高效字符串匹配平台，以解决在保持数据隐私的同时检测敏感信息泄露的挑战。我们的解决方案使组织能够在不透露字符串本身的情况下验证私有字符串是否出现在公共平台上。为实现计算效率，我们将滑动窗口技术与Rabin-Karp算法和Rabin指纹相结合，实现基于散列的滚动比较以检测字符串匹配。该方法显著降低了相对于传统字符逐字符比较的时间复杂度。我们采用gnark—a 高性能zk-SNARK库实现了所提出的系统，该系统为隐私保护的字符串匹配生成简洁且可验证的证明。实验结果表明，我们的解决方案在保持强隐私保证的同时，实现了计算效率和可扩展性。本工作突显了零知识证明在安全数据验证中的实际应用，并为隐私保护的字符串匹配贡献了一种可扩展的方法。