零知识证明入门指南: 发展历史、应用和基本原理

从头梳理ZKP理论和应用层面的一些变化。

撰文:HashKeyCapital

当前区块链行业里零知识证明项目增速惊人,特别是ZKP在扩容和隐私保护两个层面应用的崛起,令我们接触到了各种花样繁多的零知识证明项目。由于ZKP极富数学性的特质,对于加密爱好者来说,想要深度了解ZK的难度大幅提升。因此我们也希望从头梳理ZKP理论和应用层面的一些变化,与读者一起探索对于crypto行业的影响和价值——通过几篇报告的形式共同学习,也作为HashKeyCapital研究团队的思考总结。本篇是该系列的第一篇,主要介绍ZKP的发展历史、应用和一些基本原理。

一、零知识证明的历史

现代零知识证明体系最早来源于Goldwasser、Micali和Rackoff合作发表的论文:TheKnowledgeComplexityofInteractiveProofSystems,该论文提出于1985年,发表于1989年。这篇论文主要阐释的是在一个交互系统中,经过K轮交互,需要多少知识被交换,从而证明一个证言是正确的。如果可以让交换的知识为零,则被称之为零知识证明。这里面会假设证明者具有无限资源,而验证者只具有有限资源。而交互式系统的问题在于证明不完全是数学上可证的,而是概率意义上正确的,虽然概率很小(1/2^n)。

所以交互式系统并不完美,只有近似完备性,以此为基础诞生的非交互式系统系统则具有完备性,成为零知识证明系统的完美所选。

早年的零知识证明系统在效率以及可用性方面都有所欠缺,所以一直都停留在理论层面,直到最近10年才开始蓬勃发展,伴随着密码学在crypto成为显学,零知识证明走向台前,成为至关重要的一个方向。特别是发展出一个通用的、非交互的、证明大小有限的零知识证明协议,是其中最关键的探索方向之一。

蚂蚁链隐私协作平台AntChain FAIR引入基于零知识证明的可验证计算技术:7月8日消息,在2023世界人工智能大会全球区块链产业高峰论坛上,蚂蚁链宣布隐私协作平台AntChain FAIR进行全新架构升级,引入零知识证明(ZKP)为核心的可验证计算技术,从可信数据流转拓展到计算过程、数据属性以及身份的可验证。此外蚂蚁链FAIR在可信计算架构中加入新型零知识证明虚拟机zkWASM,实现指令级别的可证明特性,可以依托 WASM 多语言生态将多种前端语言编写的算法程序进行证明转化,而无需关心底层复杂的算法细节,提升开发应用的友好性。

FAIR 是蚂蚁链面向数据流转推出的隐私协作平台,综合了区块链和隐私计算的优势,协作流程由智能合约驱动,数据流转由隐私计算引擎来解决,并通过区块链技术确权,登记和交易共识,可以解决数据流通过程中,数据共享与隐私保护之间的天然矛盾。目前 FAIR 已经在杭数交、贵数所等多家数据交易所得到应用。[2023/7/8 22:25:31]

基本上零知识证明就是要在证明的速度、验证的速度和证明体积的大小之间做取舍,理想的协议是证明快、验证快、证明体积小。

零知识证明最重要的突破是Groth在2010年的论文ShortPairing-basedNon-interactiveZero-KnowledgeArguments,也是ZKP里面最重要的一组zk-SNARK的理论先驱。

零知识证明在应用上最重要的进展就是2015年Z-cash使用的零知识证明系统,实现了对交易及金额隐私的保护,后来发展到zk-SNARK和智能合约相结合,zk-SNARK进入了更为广泛的应用场景。

MolochDAO推出基于零知识证明的“隐私池”加密混合服务:3月7日消息,为以太坊基础设施项目提供资金支持的去中心化自治组织MolochDAO推出基于零知识证明的“隐私池”加密混合服务,旨在保护链上交易时的隐私,同时还允许用户证明他们遵守当地法规。

据悉,MolochDAO的隐私池(Privacy Pools)将利用零知识证明这一隐私保护技术,使用户能够证明他们正在将受制裁的钱包列入黑名单,同时无需透露他们是谁,也无需披露全部交易历史。(The Defiant)[2023/3/7 12:46:33]

在此期间,一些重要的学术成果包括:

2013年的Pinocchio(PGHR13):Pinocchio:NearlyPracticalVerifiableComputation,将证明和验证时间压缩到适用范围,也是Zcash使用的基础协议。

2016年的Groth16:OntheSizeofPairing-basedNon-interactiveArguments,精简了证明的大小,并提升了验证效率,是目前应用最多的ZK基础算法。

2017年的Bulletproofs(BBBPWM17)Bulletproofs:ShortProofsforConfidentialTransactionsandMore,提出了Bulletproof算法,非常短的非交互式零知识证明,不需要可信的设置,6个月以后应用于Monero,是非常快的理论到应用的结合。

2018年的zk-STARKs(BBHR18)Scalable,transparent,andpost-quantumsecurecomputationalintegrity,提出了不需要可信设置的ZK-STARK算法协议,这也是目前ZK发展另一个让人瞩目的方向,也以此为基础诞生了StarkWare这个最重量级的ZK项目。

DoraHacks平台开始支持基于零知识证明的隐私二次方资助:据官方消息,DoraHacks开发者激励平台HackerLink已经完成整合Dora Factory隐私投票模块MACI,并开始支持基于零知识证明的二次方投票和二次方资助轮次。

MACI(最小化抗共谋基础设施)是Dora Factory以太坊工厂的核心模块之一,通过对投票进行加密以及对结果提供零知识证明,实现隐私投票,将链上和链下治理的投票过程转化为非合作博弈,以达到抗共谋的目的。

DoraHacks对MACI代码中的安全性和效率问题进行了系统性优化。ETH Denver 2022将于2月20日与DoraHacks共同推出第一个中等规模的MACI二次方资助轮次,超过2,000名开发者和10,000名参会者将通过DoraHacks平台进行零知识二次方投票,这是MACI和链上隐私投票的第一次中等规模应用。[2022/1/28 9:19:46]

其他的发展包括PLONK、Halo2等也是极为重要的进展,也对zk-SNARK做出了某些层面上的改进。

二、零知识证明的应用简述

零知识证明最广泛的两个应用就是隐私保护和扩容。早期随着隐私交易和几个有名的项目Zcash和Monero等推出,隐私交易一度成为非常重要的门类,但由于隐私交易的必要性并没有业界希望的那样突出,因此这一类代表性项目开始慢慢进入二三线的阵营。而应用层面,扩容的必要性提升到无以复加,随着以太坊2.0在2020年转变为以rollup为中心的路线,ZK系列正式又回归业界的视线,成为焦点。

隐私交易:隐私交易有很多已经实现的项目,包括使用SNARK的Zcash,Tornado,使用bulletproof的Monero,以及Dash。Dash严格意义上用的不是ZKP,而是一种简单粗暴的混币系统,只可以隐藏地址而不能隐藏金额,在此略过不表。

动态 | 波场TRON网络即将进行零知识证明匿名交易公测:据官方最新消息,波场TRON网络即将进行零知识证明匿名交易公测,现在诚邀社区参与MPC过程,参与者越多,匿名交易越安全。通过参与MPC,用户可以将贡献永久的保存在TRON网络中。参考见原文链接。[2019/12/19]

Zcash应用的zk-SNARKs交易步骤如下:

Source:DemystifyingtheRoleofzk-SNARKsinZcash

Systemsetup阶段生成证明秘钥和验证秘钥,借助KeyGenfunction

CPA阶段ECIES加密方法用来生成公钥和私钥

MintingCoins阶段,生成新币的数量。公共地址和币的commitment

Pouring阶段,生成zk-SNARK证明,证明被加到了pour交易账本中

Verification阶段,验证者验证Mint和Pour的交易量是否正确

Receiving阶段,receiver接收币。如果想使用收到的币,则继续调用Pouring,形成zk-SNARK验证,重复上述4-6的步骤,完成交易。

Zcash使用零知识还是有局限性的,就是其基于UTXO,所以部分交易信息只是被shield了,而不是真正的掩盖。因为其基于比特币的设计的单独网络,所以难以扩展。真正使用shielding的使用率只有不到10%,说明隐私交易并没有很成功的扩展。

声音 | 常山北明:将为至信链贡献跨链交换、零知识证明、分片共识相关的技术:常山北明(SZ000158)董秘在互动平台回复投资者对于“公司在区块链布局及技术优势”的提问表示,至信链是腾讯、中国网安和北明软件做为核心节点携手发布的区块链。至信链将致力于生态建设,在数据保全、纠纷解决、诉讼辅助等方面做出自己的贡献。北明软件将为至信链贡献跨链交换,零知识证明,分片共识相关的技术和知识的积累。[2019/9/27]

Tornado使用的单一大混币池更加通用,而且基于以太坊这样“久经考验”的网络。Torndao本质上就是一个用了zk-SNARK的混币池,可信设置基于Groth16的论文。TornadoCash可以提供的特性包括:

只有被存进去的coin可以被提取

没有币可以被提取两次

证明过程和币的废止通知是绑定的,相同证明但不同Nullifier的哈希不会允许提币

安全性有126-bit的安全,不会因为composition而降级

Vitalik提到过,和扩容相比,隐私相对比较容易实现,如果一些扩容的protocol都可以成立的话,隐私基本上不会成为问题。

扩容:ZK的扩容可以在一层网络上做,如Mina,也可以在二层网络上做,即zk-rollup.ZKrollup的思路可能最早来自于Vitalik于2018的post,On-chainscalingtopotentially~500tx/secthroughmasstxvalidation。

ZK-rollup有两类角色,一类是Sequencer,还有一个是Aggregator。Sequencer负责打包交易,Aggregator负责将大量的交易合并并创造一个rollup,并形成一个SNARK证明,这个证明会和Layer1以前的状态进行比较,进而更新以太坊的Merkle树,计算新的状态树。

Source:Polygon

ZKrollup的优缺点:

优点:费用低,不像OP会被经济攻击,不需要延迟交易,可以保护隐私,快速达成最终性

缺点:形成ZK证明需要大计算量,安全问题,不抗量子攻击,交易顺序可能被改变

Source:以太坊research

根据数据可用性以及证明的方法,Starkware对L2有一张经典的分类图:

Source:Starkware

目前市场上最有竞争力的ZKrollup项目有:Starkware的StarkNet,Matterlabs的zkSync和Aztec的Aztecconnect,Polygon的Hermez和Miden,Loopring,Scroll等。

基本上技术路线就在于SNARK(及其改进版本)和STARK的选择,以及对EVM的支持。

Aztec开发了通用化的SNARK协议-Plonk协议,运行中的Aztec3可能会支持EVM,但是隐私优先于EVM兼容

Starnet用的是zk-STARK,一种不需要可信设置的zkp,但是目前不支持EVM,有自己的编译器和开发语言

zkSync也是用的plonk,支持EVM。zkSync2.0是EVM兼容的,有自己的zkEVM

Scroll,一种EVM兼容的ZKrollup,团队也是以太坊基金会zkEVM项目的重要贡献者

简要讨论下EVM兼容性问题:

ZK系统和EVM的兼容一直令人头疼,一般项目会在两者间取舍。强调ZK的可能会在自己的系统里做一个虚拟机,并有自己的ZK语言以及编译器,但会加重开发者的学习难度,而且因为基本上不开源,会变成一个黑箱子。一般业界目前是两种选择,一是和Solidity的操作码完全兼容,另一种是设计一种新的虚拟机同时ZK友好并兼容Solidity。业界一开始也没有想到可以这么快的融合,但是近一两年技术的快速迭代,让EVM的兼容提升到一个新高度,开发者可以做到一定程度的无缝迁移,是振奋人心的进展,这将影响ZK的开发生态和竞争格局。我们会在之后的报告中仔细讨论这个问题。

三、ZKSNARK实现的基本原理

Goldwasser、Micali和Rackoff提出了零知识证明有三个性质:

完整性:每一个拥有合理见证的声明,都是可以被验证者验证的

可靠性:每一个只拥有不合理见证的声明,都不应该被验证者验证

零知识:验证过程是零知识的

所以为了了解ZKP,我们从zk-SNARK开始,因为很多目前的区块链应用都是从SNARK开始。首先,我们先了解一下zk-SNARK。

zk-SNARK的意思是:零知识证明是zero-knowledgeSuccintNon-interactiveARgumentsofKnowledge。

ZeroKnowledge:证明过程零知识,不会暴露多余信息

Succinct:验证体积小

Non-interactive:非交互过程

ARguments:计算具备可靠性,即有限计算能力的证明者不能伪造证明,无限计算能力的证明者可以伪造证明

ofKnowledge:证明者无法在不知道有效信息的情况下构建出一个参数和证明

对于证明者来说,在不知道证据的情况下,构造出一组参数和证明是不可能的。

Groth16的zk-SNARK的证明原理和如下:

Source:https://learnblockchain.cn/article/3220

步骤是:

将问题转换为电路

将电路拍平成R1CS的形式.

R1CS转换成QAP形式

建立trustedsetup,生成随机参数,包括PK(provingkey),VK(verifyingkey)

zk-SNARK的证明生成和验证

下一篇我们将开始研究zk-SNARK的原理、应用,通过几个案例来透视ZK-SNARK的发展,并探索它与zk-STARK的关系等。

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