Propuesta presentada al reto Midnight Network Privacy First Challenge Enhance the Ecosystem. Se trata de un playground interactivo pensado para que desarrolladores prueben circuitos de pruebas de conocimiento cero basados en Midnight con ejemplos y circuitos simulados que reproducen casos reales de uso centrados en la privacidad.
El entorno ofrece tres escenarios principales: Votación Confidencial donde se demuestran credenciales privadas del votante y la prueba de elegibilidad sin revelar identidad; Subasta de Oferta Sellada que mantiene secretos los importes hasta la fase de revelación; y Verificación Anónima de Identidad para probar edad o pertenencia a un registro sin exponer datos personales. Cada escenario incluye un flujo guiado paso a paso para la generación de pruebas con explicaciones detalladas y estados temporales.
Privacidad y prevención de duplicados. El sistema implementa un mecanismo de nullifier para evitar acciones duplicadas similares a double spending. Con este enfoque se generan identificadores únicos que pueden verificarse públicamente para asegurar que una acción no se ha repetido sin revelar la identidad real del usuario. Esto se aplica a votaciones para evitar doble voto, a subastas para bloquear envíos múltiples por el mismo postor y a verificaciones de identidad para impedir intentos duplicados.
Interfaz y animación de circuitos. El diseñador de circuitos es un componente interactivo que representa nodos con puntos de conexión y animaciones cuando un nodo está activo. Las animaciones crean un efecto de pulso con un anillo luminoso para enfatizar operaciones en ejecución. Además cada nodo privado muestra indicadores visuales de privacidad, como una marca de aviso y una etiqueta que indica Private Input para diferenciar claramente datos sensibles del resto de la topología.
Campos de entrada enfocados en la privacidad. Los inputs considerados privados se enmascaran automáticamente como campos tipo password y aplican un estilo distintivo en rojo para que el usuario identifique visualmente datos sensibles. Junto a cada campo privado aparece un texto explicativo que recuerda que la información permanece cifrada y oculta durante la generación de la prueba.
Escenarios ZK con ejemplos prácticos. Cada escenario exportado contiene especificaciones completas de UI y del circuito: representación visual con nodos y conexiones que muestran el flujo de datos por operaciones criptográficas, proceso de generación de prueba paso a paso con tiempos y estados, y el código de circuito en Midnight Compact Language que ejemplifica la lógica criptográfica. En Votación Confidencial se usan hashes y comprobaciones de nullifier para preservar el secreto del voto y evitar doble voto. En Subasta Sellada se emplean compromisos y pruebas de rango para garantizar requisitos mínimos sin revelar importes hasta la revelación. En Verificación Anónima se realizan verificaciones de edad y pertenencia mediante pruebas tipo Merkle sin revelar SSN ni edad exacta.
Impacto educativo. Este playground facilita la comprensión de aplicaciones reales de conocimiento cero: demuestra cómo validar votos sin revelar elección ni identidad, cómo permitir subastas privadas garantizando equidad, y cómo verificar edad o credenciales sin exponer datos personales. Incluye además protección anti replay que bloquea reenvíos y duplicados en todos los escenarios.
Material adicional. Hay un video demostrativo alojado en Loom y el código fuente disponible en un repositorio público para facilitar la reproducción y el aprendizaje colaborativo. La demostración y los ejemplos son ideales para equipos que investigan privacidad en blockchain y desarrollos con pruebas de conocimiento cero.
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