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在此之前,我们已经使用零知识证明(ZKP)证明了一个人知道一些数学秘密,而无需透露秘密本身。
秘密知识包括:
与 零知识谜题中的公钥对应的私钥
零知识密钥声明证明 中公共摘要的哈希原像
基于零知识证明的托管中私钥的密文
虽然在其特定应用中很有用,但这些零知识证明不能应用于任意数学函数。zk-SNARK(零知识简洁非交互式知识论证)是一种旨在为任何数学函数生成零知识证明的协议,克服了这些限制。生成的证明是“简洁的”和“非交互的”:一个证明只有几百字节,可以在恒定时间内,甚至在几毫秒内得到验证,无需向证明者提出额外的问题。这些特性共同使 zk-SNARK 特别适用于区块链,即使其中链上存储和计算可能很昂贵,并且发送者在发送交易后经常会离线。 Zcash 和智能合约平台 Ethereum 是其著名的早期采用者之一。
一个 zk-SNARK 由以下三种算法组成:G
、P
和 V
。
密钥生成器 G
采用秘密参数 λ
和函数 C
,并生成证明密钥 pk
和验证密钥 vk
。两个密钥都是公开的。
C
是一个布尔函数(也称为程序或电路),它接受两个输入:
公共输入 x
和私有输入 w
(又名见证人或知识)。例如,C
可以是一个检查 w
是否是摘要 x
的 sha256 原像的函数。
C(x, w) = sha256(w) == x
证明者 P
将证明密钥 pk
、公共输入 x
和秘密的见证人 w
作为输入,以生成证明者知道见证人 w
的证明,该见证人 w
使 C(x, w)
返回真。
验证者 V
获取验证密钥 vk
、证明和公共输入 x
,并且仅当证明是在见证人 w¹ 的知识下生成时才接受。
在区块链中使用 zk-SNARK 时,密钥和证明的生成都是在链下执行的。只有通用验证算法在链上智能合约中运行。文献中有多种 zk-SNARK 方案。我们实现了使用最广泛的方案 Groth16,因为它的证明尺寸小且验证速度快。
import "pairing.scrypt"; // point in G1 struct G1Point { int X; int Y; } // point in G2: encoding of field elements is X[0] * z + X[1] struct G2Point { int[2] X; int[2] Y; } struct VerifyingKey { G1Point alpha; G2Point beta; G2Point gamma; G2Point delta; G1Point[N_1] gamma_abc; } struct Proof { G1Point a; G2Point b; G1Point c; } // zk-snark verification library ZKSNARK { // number of inputs static const int N = 2; static const int N_1 = 3; static function verify(int[N] inputs, Proof proof, VerifyingKey vk) { G1Point vk_x = vk.gamma_abc[0]; loop (N) : i { G1Point p = EC.multByScalar(vk.gamma_abc[i + 1], inputs[i]); vk_x = EC.addPoints(vk_x, p); } // pairing check require(Pairing.pairing(proof.a, proof.b) == Pairing.pairing(vk.alpha, vk.beta) * Pairing.pairing(vk_x, vk.gamma) * Pairing.pairing(proof.c, vk.delta)); } }
值得注意的是,无论被证明的函数 C
有多复杂,证明大小(第 23
-27
行)和配对数(第 43
-44
行)都是恒定的。
zk-SNARK 是区块链隐私和可扩展性的强大基础。今天我们只展示了 zk-SNARK 是什么以及如何在 BSV 上实现它。我们将在不久的将来探索如何使用它。它为什么以及如何在内部工作,这是相当繁重的数学问题,超出了本文的范围。有很多优秀的教程,比如这个系列和这篇论文。
[1] 有一个例外。任何人都知道生成器中使用的秘密参数 λ
可以在不知道见证人的情况下生成虚假但有效的证明。这就是为什么它被称为有毒废物。在完成受信任的设置阶段之后必须将其丢弃。
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