闪电网络通过首次形式化验证:在数学上和比特币一样安全

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文章来源:CoinDesk中文版

翻译:王井泰

闪电网络的概念富有创新和实验性,不过可能导致用户资金损失的bug仍有待发现。近日,一队科研人员发布了对比特币闪电网络的形式化验证结果。

Arcane Research预测到2030年闪电网络用户将达到7亿:金色财经报道,Arcane Research于 10 月 5 日发布了“闪电网络状态”报告,Arcane Crypto 的研究部门预测,随着比特币第二层支付协议的采用在十年内不断增加,闪电网络将呈抛物线状。该报告估计,例如到 2026 年,90% 的 15 岁以上的萨尔瓦多人可以使用闪电支付,以及 5000 万闪电用户,每年支付 170 亿美元,用于汇款和到 2030 年的家庭支出。

此外,报告预测到 2030 年这些类别的用户将达到 7 亿。 使用这些服务每天 1 小时的估计,以及 25% 的时间花在闪电支付上的时间,估计相当于每年不少于 364 万亿次闪电交易。(cointelegraph)[2021/10/8 20:13:08]

这篇论文在由爱丁堡大学的安格洛斯·齐亚伊亚斯和奥弗依斯·利托斯发表。齐亚伊亚斯还是区块链公司IOHK的首席科学家,这家公司为新生支付网络的底层安全做出了许多贡献。

闪电网络节点数量已达15832个:金色财经报道,据1ML.com数据,目前,支撑网络的节点数量达到15832个,相较30天前数据,环比上涨4.34%;通道数量为36259,相较30天前数据,环比上涨0.7%;闪电网络承载能力目前为1034.96BTC,约合3814.99万美元。[2021/1/18 16:27:48]

迄今为止,闪电网络尚未在数学上进行过正式的安全测试,这一测试可以建立一个计算机系统在数学上的安全程度。这篇题为“AComposableSecurityTreatmentoftheLightningNetwork”的论文认为,如今闪电网络已经被用于保护至少8500万美元的真实资金,但其代码规范缺乏形式化验证是一件“极其严重的事”。

比特币闪电网络节点数达12807个:据1ML数据,当前比特币闪电网络节点数达12807个,过去30天内增加5.28%;通道数量为35418个,过去30天内下降2.4%;网络容量达到913.39个BTC,过去30天下降4%。[2020/5/21]

“因此,我们的措施详细地描述了如何基于底层账本上资产实现协议安全保证。”论文解释道。

他们所做的这个过程被称作“形式化验证”。这一方法在加密货币领域非常流行,而且有助于确定代码的安全性。形式化安全并没有被部署在每个加密项目上,因为部署“形式化验证”需要高深的知识,部署成本很高。

动态 | 闪电网络节点数量达10654个:1ML.com数据显示,闪电网络节点数量呈持续上升趋势。目前,支撑网络的节点数量达到10654个,在过去的30天中上涨了3.15%,而通道数量为35099,在过去的30天中下降了0.3%。闪电网络承载能力目前为837.19BTC,约合609.44万美元。[2019/12/3]

一、坚实的规范

研究者结果是积极的,这表明为使支付系统正常工作而堆积在一起的底层加密技术是正确的。“系统所有的重要安全部分都是可靠的,这是意料之中的结果。”利托斯告诉CoinDsek。这究竟意味着什么?利托斯和齐亚伊亚斯审查了闪电网络的规范,每一款闪电网络软件都必须满足这些规则,以向网络的其他部分发起支付。

利托斯告诉CoinDesk:“主要的结论是闪电网络和比特币一样安全。”为了得出这一结论,他们研究了构成闪电网络的密码学。密码学是由数学算法组成的,这些算法提供了网络上的安全和隐私基础。在闪电网络中,密码学是把支付系统黏在一起的胶水,最后的结果是允许一个人把比特币转账给其他人。因此,研究者们研究了闪电网络底层不同的密码学技术,包括数字签名。这一技术对于比特币而言,意味着比特币只能被有着正确私钥的用户产出。

“闪电网络用户只可能在用于比特币的数字签名和哈希函数出错时才可能会丢失资金。”利托斯说,“使用底层的真实账户允许我们精准定位闪电网络运行参数间的安全联系。特别的,我们对‘闪电网络用户需要多久检查一次区块链,尤其是进行连续多次交易时’这个问题给出了确切的答案。”

二、规格并非软件

虽然形式化验证是重要的一步,但它只存在于闪电网络的蓝图上,尚未由开发者落实在任何一款软件上。虽然论文声称闪电网络“和比特币一样安全”,这不意味着软件本身也是安全的。这也许听起来是微不足道的区别,但实际上区别极大。

有3款主要闪电网络执行了专家们的意见,分别是Acinq’sEclair、Blockstream’sc-lightning和LightningLab’slnd。“我们的分析基于形式化验证,而不是实际执行。因此,并不能排除各种实现中的错误,目前仅仅是排除了规范中的错误而已。”利托斯表示。利托斯提到,未来的形式化分析可能最终被用于研实际的代码。“理想情况下,通过对代码进行形式化验证来证明其符合规范,会在系统中提升信任程度。但在那之前,我们仍然需要一个机器可读的规范版本。”他表示。

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