World of Z2O-K7E

本文假设您对椭圆曲线运算及哈希函数等有着基础的了解

简洁的 Schnorr 协议

Alice 拥有一个秘密数字，a，我们可以把这个数字想象成「私钥」，然后把它「映射」到椭圆曲线群上的一个点 a*G，简写为 aG。这个点我们把它当做「公钥」。

• sk = a ( secret key = a )
• PK = aG

a secret key $a$ that corresponds to a public key $g^a$.

请注意「映射」这个词，给任意一个有限域上的整数 r，我们就可以在循环群中找到一个对应的点  rG，或者用一个标量乘法来表示 r*G。但是反过来计算是很「困难」的，这是一个「密码学难题」—— 被称为离散对数难题。

取模之后 , 就很难知道原来的指数是多少了。 事实上，如果模取得相当大，从运算结果倒推指数运算就不可行了；现代密码学很大程度上就是基于这个问题的“困难”

也就是说，如果任意给一个椭圆曲线循环群上的点 R，那么到底是有限域中的哪一个整数对应 R，这个计算是很难的，如果有限域足够大，比如说 256bit 这么大，我们姑且可以认为这个反向计算是不可能做到的

Schnorr 协议充分利用了有限域和循环群之间单向映射，实现了最简单的零知识证明安全协议：Alice 向 Bob 证明她拥有 PK 对应的私钥 sk

1. 第一步：为了保证零知识，Alice 需要先产生一个随机数 r，这个随机数的用途是用来保护私钥 $a$ 无法被 Bob 抽取出来。这个随机数也需要映射到椭圆曲线群上即 rG。 ( 映射之后 , Bob 就不可能通过 rG 推算出 r )
2. 第二步：Bob 要提供一个随机数进行挑战，我们把它称为  c。
3. 第三步：Alice 根据挑战数 c 计算  z = r + c * a (即sk)，把 z 发给 Bob，Bob 在自己这边通过下式进行检验：

#![allow(unused)]
fn main() {
z*G ?= R + c*PK 
    ?= rG + c*(aG)
}

大家可以看到 Bob 在第三步「同态地」检验 z 的计算过程。如果这个式子成立，那么就能证明 Alice 确实有私钥 a。可是，这是为什么呢？

z 的计算和验证过程很有趣，有几个关键技巧：

1. 首先 Bob 必须给出一个「随机」挑战数 $c$ ，然后 Bob 在椭圆曲线上同态地检查 z 。如果我们把挑战数  $c$  看成是一个未知数，那么 r+a*c=z 可以看成是一个一元一次方程，其中 r 与 a 是方程系数。请注意在 c 未知的前提下，如果 r + a*x = r' + a'*x 要成立，那么根据 Schwatz-Zippel 定理，极大概率上 r=r'，a=a' 都成立。也就是说， Alice 在 c 未知的前提下，想找到另一对不同的 r',a' 来计算 z 骗过 Bob 是几乎不可能的。这个随机挑战数 c 实现了r 和 a 的限制。虽然 Bob 随机选了一个数，但是由于 Alice 事先不知道，所以 Alice 不得不使用私钥 a 来计算 z。这里的关键： c 必须是个随机数。
2. Bob 验证是在椭圆曲线群上完成。Bob 不知道 r ，但是他知道 r  映射到曲线上的点 R ；Bob 也不知道 a，但是他知道 a 映射到曲线群上的点 PK，即 a*G。通过同态映射与Schwatz-Zippel 定理，Bob 可以校验 z 的计算过程是否正确，从而知道 Alice 确实是通过 r 和 a 计算得出的 z，但是又不暴露 r 与 a 的值。
3. 还有，在协议第一步中产生的随机数 r 保证了 a 的保密性。因为任何一个秘密当和一个符合「一致性分布」的随机数相加之后的和仍然符合「一致性分布」。

看懂了这个图就看懂了 !!!!!

是 Sigma 零知识证明的一个特例

Schnorr 的非交互式版本

Schnorr 协议的非交互式版本可以避免 Prover 与 Verifier 的交互，但这要求 Prover 使用哈希函数，这样他就无法预测哈希函数的输出，非交互式版本的验证器实现非常简单，因为它不需要随机数生成器

(Making the protocol non-interactive)

首先定义: $a$ 是 $sk$ 即私钥 ; $PK$ 是 Public key 即公钥 ; $g^a=PK$

1. Prover 生成一个随机数 $r$ 并创建一个承诺 $comm=g^r$ , Prover 对 $g、comm、PK$ 进行哈希处理以获得挑战值 $c$ , $c=hash(g,PK,comm)$
2. Prover 创建对挑战的响应 $s=r+c\ast a$ , 然后将元组 (comm, s) 发送给验证者。

$$Provergenerate\begin{array}{rl}& \{\begin{array}{l}comm\\ s=r+c\ast a\end{array}\end{array}$$

Verifier 自己计算 $c^{\prime }=Hash(g,PK,comm)$ , 然后验证 :

$$\begin{array}{lc}{g}^s& \stackrel{?}{=}P{K}^{c^{\prime }}+comm\\ & \stackrel{?}{=}P{K}^{c^{\prime }}+g^r\\ & \stackrel{?}{=}{g}^{a\cdot c^{\prime }}+g^r(\because PK=g^a,aissk)\\ g^{r+c\ast a}& \stackrel{?}{=}{g}^{r+a\cdot c^{\prime }}\end{array}$$

如果 Verifier 自己验证这个等式相等, 则 Prover 就通过 $r+a\cdot c$ 这种方式隐藏了私钥 $a$ , 同时又能让对方确信自己真的有这个私钥 $a$ .

1. The prover generates a random number r and creates a commitment com = gʳ. The prover hashes  g, com and y to get challenge c. c = Hash(g, y, t).
2. The prover creates a response to the challenge as s = r + c*x. The prover sends tuple (t, s) to the verifier.

The verifier now generates the same challenge c as Hash(g, y, t) and again checks if gˢ equals yᶜ.t. Python code demonstrating this protocol.

Schnorr 的问题

对不同的消息, 如果不幸选了相同的随机数 $r$ 私钥就会泄露

如果 Alice 在两次交互过程中使用了同一个 K，那么 Bob 可以通过发送两个不同的 c 和 c' 来得到 s 和 s'，然后通过下面的公式算出私钥 a：

s  = (c +a*e)/k , 
s' = (c'+a*e)/k , 两式相减, 求出 k 

k = (c - c')/(s - s')
a = (k * s - c)/e

ECDSA

Bitcoin 和 ETH 都支持 ECDSA signature.

why need ECDSA?

除了显而易见的“我需要对一份文件/合同进行签名”，还有一个非常流行的应用场景：让我们以一个不想自己的数据被用户修改或者破坏的应用程序为例，比如一个只允许你载入官方地图和不可修改的模块的游戏，或者一部只允许你安装官方应用程序的手机或其它设备。

在这些案例当中，相关文件（应用程序、游戏地图、数据等）会用 ECDSA 进行签名，公钥会随应用程序/游戏/设备一起捆绑并用来验证签名来确保数据没有被修改，而私钥在本地一个私密的地方进行保存。由于你可以用公钥对签名进行验证，但是不能用它创建或者伪造新的签名，你可以无所顾忌地将公钥随应用程序/游戏/设备一起分发。

这与AES相比，区别是显而易见的。AES加密系统允许你对数据进行加密，但是你需要用密钥来解密，这就要求你将密钥与应用程序一起捆绑，破坏了对数据进行保护防止数据被用户修改的目的。

一个很好的例子就是PS3的控制台，它被大量的破解，所有的文件可以解密，所有的密钥可以从解密的文件当中抽取，但是为了能够在最新的固件上面运行程序，你还需要破解一个ECDSA的数字签名。

当你想要对一个文件进行签名的时候，你会用这个私钥 / 随机数 / 文件的哈希组成一个魔法数学方程，这将给出你的签名。签名本身将被分成两部分，称为 R 和 S

• 选择随机数 $k\in F_r$ , 计算承诺 : $R=k^{-}1\cdot G$
• 挑战 : 取 $R$ 的横坐标为 $r=R_X(\mathrm{mod}{F}_r)$ (先 mod $F_p$ , 再 mod $F_r$ )
• 响应 : $s:=k\cdot (m+r\cdot x)(\mathrm{mod}{F}_r)$

为了验证签名的正确性，你只需要公钥（用私钥在曲线上面产生的点）并将公钥和签名的一部分 S 一起代入另外一个方程，如果这个签名是由私钥正确签名过的数字签名，那么它将给出签名的另外一部分 R 。

$$R^{\prime }:=(s^{-1}\cdot m)\cdot G+(s^{-1}\cdot r)\cdot PK$$

简单来说，一个数字签名包含两个数字，R 和 S，然后你使用一个私钥来产生 R 和 S ，如果将公钥和 S 代入被选定的魔法数学方程给出 $R^{\prime }$ , 且 $R==R^{\prime }$ 的话，这个签名就是有效的。仅仅知道公钥是无法知道私钥或者创建出数字签名。

Algorithm

初始化： 椭圆曲线生成元为 $G$，标量域为 $F_r$，基域为 $F_q$

基域 理解为椭圆曲线点的横纵坐标的取值范围 标量域 即做倍点运算的标量的取值范围, 比如 $PK=x\cdot G$ 里的 $x$ , 其不会超过椭圆曲线的阶 $q$

密钥生成： 私钥 $x\in F_r$ 和公钥 $PK=x\cdot G$

签名: 输入任意消息 $M$ ， 计算 $m:=Hash(M)(\mathrm{mod}|Fr|)$

• 选择随机数 $k\in F_r$ , 计算承诺 : $R=k^{-}1\cdot G$
• 挑战 : 取 $R$ 的横坐标为 $r=R_X(\mathrm{mod}{F}_r)$ (先 mod $F_p$ , 再 mod $F_r$ )
• 响应 : $s:=k\cdot (m+r\cdot x)(\mathrm{mod}{F}_r)$ ( k 增加了 ECDSA 的难度)

则签名为 $(r,s)$

$k^{-1}$ 是 $k$ 的乘法逆元

我们是如何对一个文件或者一个信息进行签名的呢？

1. 你需要知道签名本身是 40 字节，由各20字节的两个值来进行表示，第一个值叫作 $R$，第二个叫作 $S$。
2. 值对 $(R,S)$ 放到一起就是你的 ECDSA 签名

验证 :

验证它，也非常的简单，你只需要 [公钥] 和导出这个公钥的曲线参数就可以了。你用以下方程来计算 $R^{\prime }$ ：

Verifier :

1. 输入消息 $M$ , 计算 $m:=Hash(M)$
2. 校验 $r,s\in F_r$
3. 计算

$$R^{\prime }:=(s^{-1}\cdot m)\cdot G+(s^{-1}\cdot r)\cdot PK$$

取 $R^{\prime }$ 的横坐标为 $r^{\prime }=R_X^{\prime }(\mathrm{mod}{F}_r)$ , 校验等式 $r==r^{\prime }$ : 如果相等, 则接受 , 否则拒绝

公式推导过程如下:

$$\begin{array}{rl}& R^{\prime }=(s^{-1}\cdot m)\cdot G+(s^{-1}\cdot r)\cdot PK\\ & =(s^{-1}\cdot m)\cdot G+(s^{-1}\cdot r\cdot x)\cdot G\\ & =(s^{-1}\cdot (m+rx))\cdot G\\ & =k^{-1}\cdot G\\ & =R\end{array}$$

这里知道 $k$ 还是可以推算私钥, 所以 EIP-32 要求 : $k=Hash(sk,message,content)$

EdDSA

以太坊 BN256 曲线已经支持了 EdDSA

EdDSA 正是为了解决 Schnorr 签名私钥泄露的问题 : 他不是选择随机数, 而是计算随机数

初始化 : 椭圆曲线生成元为 $G$ , 阶为 $q$ 密钥生成 : 私钥为 $x$ , 公钥为 $PK=x\cdot G$

签名： 消息为 $m$，计算随机数 $r=hash(x,m)$**，计算承诺 $R=r\cdot G$，

计算挑战 $e:=hash(R,PK,m)$

计算响应 $s:=(r+e\cdot x)\mathrm{mod}q$

签名为(R,s)

验证： 重新计算挑战 $e:=hash(R,PK,m)$ ，然后校验 $sG==R+e\cdot PK$

与 ECDSA 最大的区别在于 $r$ 是算出来的, 没有使用随机数 这样产生的签名结果是确定性的，即对同一消息, 签名结果相同, 不会额外泄露信息

一般说来随机数是安全措施中重要的一种方法，但是随机数的产生也是安全隐患，著名的索尼公司产品 PS3 密钥泄露事件，就是随机数产生的问题导致的 (写死在了代码里, 晕)。

zk-SNARK

在聊 zk-SNARKs 之前, 首先来看 NARK(Non-interactive ARgument of Knowledge) :

• C : 电路 Circuit
• $x$ : 公开声明 public statement
• $w$ : $secret$ witness
• 预处理(Preprocessing) 也称为 Setup, 它以电路的描述作为输入,然后输出这些公开参数,我们称之为 $pp$ 和 $vp$ :
• $pp$ 表示公开的参数,供证明者使用。
• $vp$ 表示公开的参数,供验证者使用。

证明者和验证者各自会输入 :

• prover takes the $x$ (public statement) & $pp$ (public (circuit)params) & the Witness
• Verifier takes $vp$ & $x$ (public statement)

然后,证明者试图向验证者证明: It knows some $w$ such that $C(x,w)=0$

NARK Definition : A pre-processing NARK is a triple $(S,P,V)$ , where :

• $S(C)\to$ generate the Circuit’s $pp\&vp$ as public params for P & V.
• $P(pp,x,w)\to$ : proof $\pi$
• $V(vp,x,\pi )\to$ : $Accept$ or $Reject$

所有算法和对手都可以访问 随机预言机 (random oracle)

zk-SNARKs 条件是苛刻的, 因为要让 Verifier 在如此短的时间内完成某些验证, 我们需要一些新的方法来去处理计算, 比如多项式承诺 (polynomial commitment)

(To be continued …)

Reference :

Vitalik ZK_Snark zk-learning Lectures 安比 zk-snarks https://vitalik.ca/general/2021/01/26/snarks.html Zero Knowledge Proofs with Sigma Protocols