UST:引介 | 零知识证明算法之REDSHIFT

写在前面

伴随着区块链的技术发展,零知识证明技术先后在隐私和Layer2扩容领域得到越来越多的应用,技术也在持续的迭代更新。从需要不同的TrustSetup的ZKP,到需要一次TrustSetup同时支持更新的ZKP,再到不需要TrustSetup的ZKP,ZKP算法逐渐走向去中心化,从依赖经典NP问题,到不依赖任何数学难题,ZKP算法逐渐走向抗量子化;我们当然希望,一个不需要TrustSetup同时也不依赖任何数学难题、具有抗量子性的ZKP算法也具有较好的效率和较低的复杂度,它就是REDSHIFT。

REDSHIFT

《REDSHIFT:TransparentSNARKsfromListPolynomialCommitmentIOPs》,从名字可以可出,它是基于List多项式承诺且具有透明性的SNARK算法。算法本身和PLONK有大部分的相似之处,唯一不同的是多项式承诺的原语不同。下面先简单的通过一张表格来展示REDSHIFT和PLONK算法的异同之处,具体如下:

Moonbirds#3904以150ETH价格成交,创该系列交易额最高记录:4月18日消息,据NFTGo.io数据显示,Moonbirds#3904以150ETH价格成交,约合45.7万美元,创该NFT系列交易额最高记录。截止发稿,Moonbirds地板价已升至18.42ETH,24小时涨幅达80.34%。[2022/4/18 14:30:46]

算法名称/算法步骤算术化简洁证明QAP成立特点

PLONKStatement->Circuit->QAPKateCommitmentGeneralCRS

REDSHIFTStatement->Circuit->QAPFRICommitmentNoTrustSetup

加密支付公司MoonPay融资8700万美元,Justin Bieber、Snoop Dogg等参投:4月13日消息,加密支付公司MoonPay宣布融资8700万美元,歌手Justin Bieber、说唱歌手Snoop Dogg、网球选手Maria Sharapova和演员Bruce Willis等60多位知名投资者参投。据悉,该笔融资是MoonPay A轮融资的一部分。

MoonPay首席执行官Ivan Soto-Wright表示,该公司为加密货币和NFT交易提供支付基础设施,预计内容创作者将越来越多地使用NFT来宣传他们的作品,并与粉丝互动。去年11月,MoonPay宣布完成5.55亿美元的A轮股权融资,Coatue和Tiger Global领投,投后估值为34亿美元。(路透社)[2022/4/13 14:21:34]

因此,只要对PLONK算法有深入了解的读者,相信再理解REDSHIFT算法,将是一件相对简单的事。笔者在此之前,已经对PLONK算法进行了深入的剖析;文章零知识证明算法之PLONK---电路详细的分析了PLONK算法里,关于电路部分的详细设计,包括表格里的《Statement->Circuit->QAP》过程,并且还详细描述了PLONK算法里,关于“PermutationCheck”的原理及意义介绍;文章零知识证明算法之PLONK---协议对PLONK的协议细节进行了剖析,其中多项式承诺在里面发挥了重要的作用:保持确保算法的简洁性和隐私性

LBank蓝贝壳于6月3日20:00上线SMOON,开放USDT交易:据官方公告,6月3日20:00,LBank蓝贝壳上线SMOON(Saylor moon),开放USDT交易,6月2日20:00开放充值,6月4日20:00开放提现。

资料显示,Saylor Moon是基于BSC的代币。 埃隆·马斯克(Elon Musk)称迈克尔·塞勒(Michael Saylor)为“塞勒月亮”的那一天出生,但这仅仅是起源。 代币已经发展成为更大的东西,是一个真正的社区驱动的代币,具有强大的路线图和完全参与的开发团队。[2021/5/31 22:59:29]

我们知道,零知识证明算法的第一步,就是算术化,即把prover要证明的问题转化为多项式等式的形式;如若多项式等式成立,则代表着原问题关系成立。想要证明一个多项式等式关系是否成立比较简单,根据Schwartz–Zippel定理可推知,两个最高阶为n的多项式,其交点最多为n个;换句话说,如果在一个很大的域内随机选取一个点,如果多项式的值相等,那说明两个多项式相同。因此,verifier只要随机选取一个点,prover提供多项式在这个点的取值,然后由verifier判断多项式等式是否成立即可,这种方式保证了隐私性。

然而,上述方式存在一定的疑问,”如何保证prover提供的确实是多项式在某一点的值,而不是自己为了能保证验证通过而特意选取的一个值,这个值并不是由多项式计算而来?“,为了解决这一问题,在经典snark算法里,利用了KCA算法来保证,具体的原理可参见V神的zk-snarks系列;在plonk算法里,引入了多项式承诺的概念,具体的原理可在”零知识证明算法之PLONK---协议“里提到,简单来说,算法实现了就是在不暴露多项式的情况下,使得verifier相信多项式在某一点的取值的确是prover声称的值。两种算法都可以解决上述问题,但是通信复杂度上,多项式承诺要更小,因此也更简洁。

协议

下面将详细介绍REDSHIFT算法的协议部分,如前面所述,该算法与PLONK算法有很大的相似之处,因此本篇只针对不同的部分做详细介绍;相似的部分将会标注出来方便读者理解,具体如下图所示:

REDSHIFT协议

协议的1-6步骤在PLONK的算法设计里都有体现,这里着重分析一下后续的第7步骤。

在PLONK算法里,prover为了使verifier相信多项式等式关系的成立,由verifier随机选取了一个点,然后prover提供各种多项式的commitment,由于使用的Katecommitment算法需要一次TrustSetup并依赖于离散对数难题,因此作为PLONK算法里的子协议,PLONK算法自然也需要TrustSetup且依赖于离散对数难题;

在REDSHIFT协议里,多项式的commitment是基于默克尔树的。若prover想证明多项式在某一个或某些点的值,证明方只需要根据这些值插值出具体的多项式,然后和原始的多项式做商并且证明得到商也是个多项式即可。当然为了保护隐私,需要对原始多项式做隐匿处理,类似于上图协议中的第一步。在实际设计中,为了方面FRI协议的运行,往往设计原始多项式的阶d=2^n+k(其中k=log(n))。可能读者一直在疑惑前面一直提到的FRI协议具体是怎么运行的,幸运的是,笔者早就对FRI的具体原理做了解读,可以参考链接:

1.理解零知识证明算法之Zk-stark;

2.理解零知识证明算法之Zk-stark--Arithmetization

3.深入理解零知识证明算法之Zk-stark--LowDegreeTesting

4.深入理解零知识证明算法之Zk-stark--FRI协议

结尾

老样子,欢迎读者的指正,谢谢。

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