證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

由于Aleo在隱私模式下，每筆交易都需要生產(chǎn)零知識證明，而且需要在很短的時間內(nèi)完成，這樣生態(tài)的體驗才是流暢的且能大規(guī)模發(fā)展，所以基于這個背景需求，才會有Aleo的隱私委托代理計算方案，也就是在誕生Aleo項目的論文中大篇幅講解的：誕生Aleo項目的論文完整中文版翻譯—Zexe實現(xiàn)去中心化的私有計算，Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

零知識證明密碼學的一些用例包括：

區(qū)塊鏈和加密貨幣：Zcash 等區(qū)塊鏈技術(shù)使用 ZKP 來保護交易隱私。一個人可以證明他們擁有足夠的加密貨幣來進行交易，而無需透露其資金的確切金額。這在保證交易完整性的同時維護了隱私。

身份驗證和身份驗證：ZKP 可用于確認身份，而不會泄露不必要的信息。例如，一個人可以在不提供確切出生日期的情況下證明自己已年滿 18 歲，或者在不共享密碼等敏感數(shù)據(jù)的情況下證明自己的身份。這可以限度地降低身份盜竊或未經(jīng)授權(quán)訪問的風險。

多方計算（SMPC）：ZKP 可以促進多方之間的復雜交互，其中每一方都可以證明他們遵循商定的協(xié)議，而無需透露其私人輸入。這在各種場景中都很有用，例如保護隱私的數(shù)據(jù)挖掘、投票系統(tǒng)和分布式游戲。