ZK-verifieerbare matching is een manier om een snelle, privé orderboek te runnen terwijl gebruikers nog steeds een cryptografische garantie krijgen dat de matching engine de regels volgde. Het probleem dat het oplost is eenvoudig: een CLOB heeft een operator (of een kleine set van operators) nodig om orders snel te matchen, maar die operator kan ook vals spelen (herordenen, overslaan of selectief invullen). ZK verandert het vertrouwensmodel: de operator kan snel blijven, maar kan een update niet finaliseren tenzij hij bewijst dat deze correct is berekend. 𝗛𝗼𝘄 𝗶𝘁 𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 (𝗰𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘂𝗮𝗹𝗹𝘆) ➤ Orders worden verzameld en off-chain gematcht (zodat je lage latentie-uitvoering kunt krijgen). ➤ In plaats van de volledige orderstroom te publiceren, publiceert het systeem: - 𝘢 𝘤𝘰𝘮𝘮𝘪𝘵𝘮𝘦𝘯𝘵 𝘵𝘰 𝘵𝘩𝘦 𝘣𝘢𝘵𝘤𝘩 / 𝘴𝘵𝘢𝘵𝘦 𝘵𝘳𝘢𝘯𝘴𝘪𝘵𝘪𝘰𝘯 (𝘰𝘧𝘵𝘦𝘯 𝘢 𝘴𝘵𝘢𝘵𝘦 𝘳𝘰𝘰𝘵) - 𝘢 𝘻𝘬-𝘱𝘳𝘰𝘰𝘧 𝘵𝘩𝘢𝘵 𝘵𝘩𝘦 𝘮𝘢𝘵𝘤𝘩𝘪𝘯𝘨 + 𝘳𝘪𝘴𝘬 𝘤𝘩𝘦𝘤𝘬𝘴 + 𝘣𝘢𝘭𝘢𝘯𝘤𝘦 𝘶𝘱𝘥𝘢𝘵𝘦𝘴 𝘸𝘦𝘳𝘦 𝘥𝘰𝘯𝘦 𝘢𝘤𝘤𝘰𝘳𝘥𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘰 𝘵𝘩𝘦 𝘱𝘳𝘰𝘵𝘰𝘤𝘰𝘭 𝘳𝘶𝘭𝘦𝘴, - 𝘦𝘯𝘰𝘶𝘨𝘩 𝘥𝘢𝘵𝘢 𝘢𝘷𝘢𝘪𝘭𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘵𝘺 𝘴𝘰 𝘶𝘴𝘦𝘳𝘴 𝘤𝘢𝘯 𝘴𝘵𝘪𝘭𝘭 𝘦𝘹𝘪𝘵 𝘦𝘷𝘦𝘯 𝘪𝘧 𝘵𝘩𝘦 𝘰𝘱𝘦𝘳𝘢𝘵𝘰𝘳 𝘥𝘪𝘴𝘢𝘱𝘱𝘦𝘢𝘳𝘴. Dat “voldoende data beschikbaarheid” is waar de ontwerpkeuze van @hibachi_xyz interessant is: Hibachi runt een hoogpresterende CLOB en plaatst versleutelde staat / handelsgegevens naar @Celestia (zodat strategieën en posities niet openbaar zijn), terwijl het nog steeds bewijzen publiceert zodat updates verifieerbaar blijven, met behulp van SP1 (Succinct’s zkVM) om de CLOB te bewijzen. 𝗕𝘂𝘁 𝘄𝗵𝗮𝘁 “𝗺𝗮𝘁𝗰𝗵𝗶𝗻𝗴 𝘄𝗮𝘀 𝗰𝗼𝗿𝗿𝗲𝗰𝘁” 𝗺𝗲𝗮𝗻𝘀 𝗶𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗼𝗳 𝘁𝗲𝗿𝗺𝘀? Een zk-proof kan dezelfde invarianties afdwingen waar je normaal op zou vertrouwen dat een beursoperator ze volgt, bijvoorbeeld: ➤ Orders werden alleen gematcht wanneer prijzen elkaar kruisen (geen onmogelijke invullingen). ➤ De volgorde van invullingen respecteerde de prioriteitsregel van de locatie (bijv. prijs-tijd prioriteit, of wat de locatie ook specificeert). ➤ Balansen/marges werden correct bijgewerkt (geen verborgen balansbewerkingen). ➤ De resulterende staat root is precies wat je krijgt door de regels toe te passen op de vorige staat root + de batch. Je kunt de inhoud privé houden (orders, groottes, posities) door te versleutelen wat er naar de DA-laag wordt gepubliceerd, terwijl het bewijs iedereen overtuigt dat de versleutelde update nog steeds een geldige staatstransitie is.

𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝘀𝗮𝗳𝗲𝘁𝘆 𝗿𝗲𝗴𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘂𝗽𝗱𝗮𝘁𝗲𝘀 (𝗨𝗦/𝗘𝗨) Tegen het einde van 2025 ziet het regelgevingsverhaal voor "robots in openbare ruimtes" er anders uit in de EU dan in de VS. In de EU is de richting gericht op een enkele, gelaagde nalevingsstructuur: ➤ productveiligheid (voor de fysieke machine) ➤ cybersecurity (omdat robots verbonden zijn) ➤ en AI-governance (omdat autonomie en perceptie door AI worden aangedreven) Teams hebben documentatie, levenscycluscontroles en (in sommige gevallen) AI-risicoklassificatie werkstromen nodig die parallel lopen (klassieke regelgeving voor de EU, veel beperkingen en papierwerk). In de VS is het beeld meer sectorgebonden: de duidelijkste federale "updates" zitten in on-road autonomie (NHTSA-ongeluksrapportage en uitrol/exemptie paden) en drones (FAA Remote ID handhaving). Voor grondrobots op stoepen en in openbare binnenruimtes blijven de regels meer gefragmenteerd en vaak lokaal.