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該方法已集成至開源庫 gnark-crypto。該庫目前運行於 Besu、Linea、go-ethereum，以及 Succinct、Lighter 等基於 gnark 的系統中。相關論文已被 IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems（TCHES）接收，將在 CHES 2027 上發表。
Succinct 旗下零知識證明系統 SP1 曝出高嚴重性可靠性漏洞。該漏洞於 10 月 11 日通過 GitHub 公告 GHSA-p7v2-jjv3-8p8f 披露，影響 SP1 原生 Rust 驗證器 6.0.0 至 6.8.0 版本，使主網 Prover Network 可能接受無效證明：惡意證明者可提交無效執行的證明，而網絡驗證器仍會接受。漏洞原因是驗證器僅讀取數據的標籤（聲明維度），未校驗實際存儲元素數量是否等於維度乘積，攻擊者可僞造標籤使無效證明通過。採用固定形狀 wrap 證明的 Groth16 與 Plonk 檢查不受影響，鏈上 Solidity 檢查器亦安全。Succinct 於 9 月 24 日發佈修復版本 6.8.1，並已部署至主網；該版本新增反序列化長度校驗。漏洞由 Vitalis Salis 發現，並經 Immunefi 漏洞賞金計劃上報。自行運行原生 Rust 驗證器且接受不可信證明者的用戶需升級至 6.8.1。
據 Cointelegraph 報道，密碼學公司 Succinct 推出 iPhone 相機應用 Zcam，可在拍攝照片和視頻時即時進行加密簽名，以驗證內容真實性並降低 AI 生成或篡改風險。該應用通過對原始圖像數據進行哈希處理，並使用 Apple Secure Enclave 內生成的密鑰簽名，再依據 C2PA 標準將簽名、拍攝元數據和認證信息嵌入文件。Succinct 表示，Zcam 可用於新聞、保險理賠和身份驗證等場景，但目前其 SDK 尚未經過審計，亦未達到生產環境可用狀態。
由 Paradigm 支持的 Succinct Labs 發佈 iPhone 相機應用 ZCAM，通過密碼學技術爲照片和視頻生成“數字指紋”，以應對 AI 生成內容（AIGC）帶來的僞造風險。ZCAM 可在拍攝瞬間對影像進行簽名，生成不可篡改的記錄，並將內容與拍攝設備綁定，使用戶能夠獨立驗證素材是否來自真實設備、是否被篡改或由 AI 生成。與依賴 AI 檢測的方案不同，Succinct 選擇從設備硬件層入手，爲每次拍攝生成唯一的加密簽名。公司表示，現有 AI 檢測工具容易失效，而這一方案可提升真實性驗證的可靠性。類似項目還包括 World ，通過區分真人與 AI 身份來降低風險。