科普 | 如何利用零知识证明改造区块链

已经有许多技术博客发表了关于零知识证明(ZKP)的文章。最近,我自己写了一篇文章,比较了新的通用型 zk-SNARK。我注意到,用浅白的语言来解释 ZKP 用例的文章还寥寥无几。其实,ZKP 不仅仅可以用于保护隐私,由于其丰富多样的功能,ZKP 甚至可以改变区块链运行的方式。

因为区块链的数据规模会随着新区块的产生而不断增长,所以其规模可能会变得很大。这是设计使然,我们已经开始接受这一现实。然而,最近上线的 Coda 测试网却有些与众不同。首先, Coda 的区块链数据规模恒定,并不会增长。其次,它的整条区块链大小只有 22kb!这意味着哪怕你用一台上世纪 80 年代的 Commodore 64 或者 ZX Spectrum 来跑节点也毫不费力。然而,相较于传统的区块链而言,Coda 的安全性有过之而无不及。还有越来越多的项目正在朝着这方面发展:Mir 和 Starling(我是 Starling 的一员) 将在不久后启动与 Coda 相似但功能更加丰富的 “简洁的区块链”。那它们到底是怎么做的呢?

稳定币crvUSD科普创新清算机制LLAMMA,可在抵押品价格下跌时逐步替换为稳定币:1月17日消息,Curve官方科普其稳定币crvUSD创新的清算机制LLAMMA,解释了LLAMMA通过AMM的特性进行针对债务人更友善的清算方式,让抵押品在价格下跌时逐渐转移成稳定币,让原本要清偿的债务有一定程度的稳定币可以偿还,同时在价格回稳时再逐渐把稳定币换回抵押品,而不是直接的触发清算导致债务人的亏损。

此前报道,2022年11月23日,去中心化交易平台CurveFinance开发者发布Curve即将推出的去中心化Stablecoin“crvUSD”的官方代码和白皮书。[2023/1/17 11:17:13]

任何一个运行过区块链节点的人都经历过这样的痛苦:同步一个节点需要耗费几个小时甚至数天。区块链的数据量往往非常巨大,以至于绝大多数家庭的电脑硬盘和带宽都达不到运行节点的要求。这就导致了中心化。即便是像以太坊这样广受欢迎的区块链,全网也只有大约 10,000 个节点。其中大部分节点还是被托管在 AWS 上的,并且归属于少数实体。区块链并没有许多人认为的那样去中心化。

美国说唱歌手Megan Thee Stallion与Cash App合作发布比特币科普视频:美国说唱歌手Megan Thee Stallion与由Square开发的移动支付服务Cash App合作发布了一段名为“Bitcoin for Hotties”的视频。该视频从她的角度解释了什么是比特币,为什么比特币有价值等内容。Megan Thee Stallion在Instagram上拥有超过2410万粉丝,在 Twitter上拥有640万粉丝。(Bitcoin News)[2021/8/8 1:41:10]

为什么同步一条区块链要花这么长的时间?有两个原因。第一个原因显而易见:下载数百 GB 甚至更多的数据需要耗费一段时间。其次,当节点下载完数据后,还需要对整条区块链进行验证,因为可能会有恶意的节点给你发送错误的数据。

要想验证一条区块链,必须从创世区块开始重放:执行第一笔交易,确认计算出的状态与下载到的状态一致。然后验证下一笔交易,直到你验证完整条区块链中所有的交易。这样做既耗时费力;而且在你之前,已经有成千上万的节点执行过同样的计算。

动态 | 报告:区块链等热点词促使童书科普百科类成交额同比增速最高:近日,京东图书与艾瑞咨询联合发布了《2019中国图书市场报告》。报告指出,AI、5G、区块链、机器人、VR、智能家居、AR这些热点词,不断点燃科技热潮,科技在改变大众生活的同时,也吸引了越来越多家长的关注,从小培养孩子对科技的兴趣和热爱。因此童书中科普百科类成交额同比增速最高,占比将近40%。[2020/1/8]

但这样做是必要的,因为在传统的计算模式中,知道计算是否正确的唯一方法就是重新再算一次。这对于小型计算来说还好,但对于比较大的计算量而言就不太友好了,比如重放区块链。

事实证明,有一种技术可以在无需重新计算的前提下降低验证计算结果的成本:零知识证明(ZKP),而 zk-SNARK 可能是所有零知识证明技术中最出名的。

所以到底怎么结合呢?我们必须将区块链的重放函数用 zk-SNARK 重写一遍。zk-SNARK 将输出两样结果:初始输出(就像初始的重放函数会输出的结果一样)和一个小型的数学证明,用于证明该计算结果是正确的。这个证明可以小到只有 200 Bytes(是的,你没看错,不到 1KB)。

动态 | 新浪财经:官媒针对区块链的报道从科普宣传转向打假监管:据新浪财经今日消息,“1025新政”满月,一个月间,官媒对区块链的态度风向已转。据11月初的一项统计,七家党媒在新政一周内发布了65篇直接相关报道,当时文章中的关键词是数据、产业、安全、创新等,大量文章偏向于科普区块链的概念以及应用介绍,提醒警惕虚拟货币炒作的仅有3篇。近期,官媒的批评焦点则纷纷指向借区块链之名进行的虚拟货币发行和炒作行为。据统计,新华网、人民网收录转载的,以打击虚拟货币或揭露假借区块链行为主题的文章,自10月25日到11月25日午间,共28篇;其中,11月19日至11月25日的一周内就高达15篇。这些文章主要围绕三个观点展开:厘清区块链和虚拟货币的关系,说明二者概念不等;打击伪“区块链”局,或是虚拟货币局揭露;提醒民众,区块链不能成为炒作的噱头,更不是行的招牌,需警惕此类活动,理性投资。[2019/11/26]

无需让所有的(甚至多台)计算机都执行重放函数。只需要有一台计算机创建证明,其它所有计算机都可以按自己的需要验证结果。验证只需要花费几毫秒,不论初始的计算花了多长时间(甚至是几个小时、几天或几年,都无关紧要)。这些证明可以发布到网络上、通过 U 盘传播,甚至打印在 T 恤上。

动态 | 浙江卫视节目科普支付宝区块链防伪溯源产品:昨日,在浙江卫视播出的科普综艺栏目《智造将来》现场,支付宝首次展示了支付宝区块链防伪溯源产品,以接地气的方式公开向大众展示区块链在生活中的应用。[2019/3/4]

如果有一个恶意的节点改动了余额,那么其证明就会和结果不匹配,所有验证者都会拒绝该状态。如果恶意的节点对 zk-SNARK 的代码动了手脚,其结果也会被其它节点拒绝。(系统中还存在第三个参数 —— 一个公开的共享字符串,它将证明和 zk-SNARK 代码绑定在了一起。一旦代码被动了手脚,其证明就会和和共享字符串匹配不上,于是验证者就会拒绝该计算结果。)

我们已经摆脱了对重复进行昂贵计算的依赖,同时也不再需要下载整条区块链了(因为我们已经有了数学证明来证明区块链的存在及有效)。你只需要下载当前的状态(例如最新的区块)加上一个很小的证明,用于证明当前状态是有效区块链的一部分,然后花费几毫秒来验证计算结果。

验证证明的过程非常快,可创建证明的过程呢?事实证明,创建证明所耗费的时间并不是固定的,相较于传统的计算而言,该过程在计算和内存方面要低效得多。事实上,尽管采用了 zk-SNARK 的重放函数听上去很美好,但它实践起来并不是一个优秀的解决方案。它会消耗巨大的内存,甚至比最初的非 zk-SNARK 重放函数还要慢。

但如今有了另一种优雅的解决方案。通过一些小技巧,我们可以使用递归的 zk-SNARK。通过递归,我们不再需要从头开始验证区块链,而可以在上一个状态的基础上构建新的状态。这要快得多。请注意,递归的 zk-SNARK 并没有非递归的 zk-SNARK 效率高,但最近 zk-SNARK 构建已取得了巨大的进步。

递归的 zk-SNARK 程序使用上一个状态、该状态的证明以及新的交易作为输入。它(使用提供的证明)验证上一个状态,并检查新状态中的交易是否有效。如果有效,它将输出新状态及其证明。

一旦新状态和证明分发到了网络中,所有节点都可以直接抛弃旧的状态,而不用担心产生任何负面后果。新节点只需要下载最新的状态及其证明就可以了。这就为什么 Coda、Mir、和 Starlin 能实现数据规模恒定的区块链。

在我们上一个例子中,只有一个节点会创建新的区块及证明。很显然,并非所有区块都必然是同一个节点产生的。例如,可以从众多节点中随机选择一个节点来创建区块(如果采用了可验证的随机函数(Verifiable Random Function),节点们甚至可以在内部选出节点来出块,且无法作恶)。我们甚至可以做的更好。我们可以将区块生产的逻辑划分为多个 zk-SNARK。

最终的结果就是区块生产者不需要再保存整条区块链,而只需要保存上一个状态。这种解决方案可以小多少呢?一个常规的 Coda 节点只需要占用 22KB 的空间用于存储证明、当前状态和指向一个余额的默克尔路径。通过 22KB 的存储,节点可以验证整条区块链、查询余额、以及创建交易。但要想生产区块,节点需要做更多的操作:它需要上一个状态的全余额默克尔树。默克尔树的大小取决于钱包的数量。即便 Coda 拥有的钱包数量和以太坊一样多,一个 Coda 的区块生产者仍然只需要 1GB 大小的存储空间。而最小的以太坊全节点则需要 230GB(截止 2019 年 12 月)。这是一个巨大的差距。

通过这种方式,网络中会有更多活跃的节点,进而增加其去中心化程度,并为与区块链交互的程序开辟了许多新的可能性,而不用再借助诸如 Infura 或 Metamask 等解决方案。考虑到 99% 的用户在安装 Metamask 之前就已经放弃了,这应该会带来巨大的影响。

感谢 Daniel Lubarov (Mir)、Shane Vitarana、Stan van de Burgt、Taariq Lewis、和 Dmitriy Berenzon 对本文的校对。

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