Die Arbeit 2026/2039 stellt ZK-JPEG vor, ein kryptographisches Werkzeug für JPEG-Kompression, das beweist, dass ein Bild korrekt aus einem geheimen, verpflichteten Eingabewert komprimiert wurde. Das System adressiert Herausforderungen bei der Bildauthentifizierung, bei denen verlustbehaftete Kompression und andere Transformationen digitale Signaturen ungültig machen. Traditionelle Werkzeuge zur Überprüfung des Bildursprungs haben Schwierigkeiten mit wünschenswerten Transformationen wie JPEG-Kompression, Unschärfe oder Redaktion.

ZK-JPEG verwendet Zero-Knowledge- (ZK-) Beweise, um eine große Familie von Bildtransformationen zu verifizieren und dabei kryptographische Integrität zu bewahren. Der Ansatz integriert Transformationen direkt in die JPEG-Kompression mit minimalem Aufwand, was ihn schnell, flexibel und kompatibel mit handelsüblichen ZK-Werkzeugen macht. Die Forscher Samuel Dittmer, Steve Lu, Kimberlee Model und Joseph Near nutzten Pico ZK, um Python-Bildbearbeitungscode in eine ZK-Schaltung für das Line-Point-Zero-Knowledge- (LPZK-) Beweissystem umzuwandeln, und demonstrierten die praktische Umsetzung der Technologie.

Schlüsselentitäten: Unternehmen: Stealth Software Technologies, Inc. | Personen: Steve Lu, Kimberlee Model, Joseph Near, Samuel Dittmer.