Vitalik Buterin解析zk-SNARKs技术如何有效保障区块链隐私安全

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ZK-SNARK是一种强大的加密工具,在区块链和隐私保护应用中日益重要。它允许证明者在不透露私有输入的情况下,证明某个陈述的真实性,同时验证者可以快速验证证明。ZK-SNARK具备隐私性和可扩展性两大属性,适用于多种场景,如成员资格证明、隐私币(如Zcash和Tornado.cash)、反拒绝服务机制以及负面声誉系统等。然而,ZK-SNARK无法保持完全无人知晓的私有状态,例如Uniswap这样的中心化状态系统难以私有化。通过结合其他技术如多方计算(MPC),ZK-SNARK可以进一步扩展其应用范围,构建更复杂的隐私保护系统。

ZK-SNARK作为一种革命性的加密技术,正在区块链领域及其衍生应用中扮演着越来越重要的角色。这项技术虽然功能强大,但其复杂的工作原理和实际应用方式确实给开发者带来了不小的挑战。

本文将深入探讨ZK-SNARK如何与现有应用系统进行整合,通过具体案例展示其能力边界,并提供判断ZK-SNARK是否适合特定应用场景的通用准则。特别值得关注的是,我们将重点分析ZK-SNARK在隐私保护领域的独特应用价值。

ZK-SNARK的核心功能

想象这样一个场景:存在一个公开输入x,一个私有输入w,以及一个公开验证函数f(x,w)→{True,False}。ZK-SNARK的神奇之处在于,它能够在不泄露w具体内容的情况下,向验证者证明你确实知道某个w使得f(x,w)=True。更令人惊叹的是,验证者验证这个证明所需的时间,远比自己直接计算f(x,w)要快得多,即使他们知道w的具体内容。

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这种特性赋予了ZK-SNARK两大核心优势:隐私保护和可扩展性。在下文中,我们将通过具体案例重点展示其在隐私保护方面的应用。

成员资格证明的实现

假设你拥有一个以太坊钱包,需要证明该钱包已注册人性证明(proof-of-humanity),但又不希望透露具体注册的是哪个人。我们可以用数学语言来描述这个验证过程:

私有输入w包含你的地址A和对应的私钥k;公共输入x则是所有已验证的人性证明配置文件的地址集合{H1…Hn}。验证函数f(x,w)的工作流程是:首先将w解析为(A,σ),x解析为有效配置文件列表{H1…Hn};然后验证A是否在{H1…Hn}中;最后验证privtoaddr(k)=A。只有当这两个验证都通过时,函数才会返回True。

在实际操作中,证明者生成地址A和密钥k作为私有输入w,同时从区块链获取公共输入{H1…Hn}。他们运行ZK-SNARK证明算法生成证明,并将证明连同获取配置文件列表时的区块高度一起发送给验证者。验证者根据指定高度获取相同的列表{H1…Hn}进行验证,如果验证通过,就可以确认证明者确实拥有一个已验证的人性证明配置文件。

在继续探讨更复杂的案例之前,建议读者确保完全理解这个基础示例的所有细节。

优化成员证明的效率

上述证明系统存在一个明显缺陷:验证者需要知道整个配置文件集{H1…Hn},这导致验证过程需要O(n)的时间复杂度。我们可以通过引入Merkle树来解决这个问题——将包含所有配置文件的链上Merkle根作为公共输入,同时添加一个Merkle证明M作为私有输入,证明账户A确实存在于树中。

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值得注意的是,Caulk作为一种新兴的高效替代方案,未来可能会被应用于这类成员证明场景中。

隐私货币的实现机制

Zcash和Tornado.cash等项目展示了如何利用ZK-SNARK创建隐私货币。与简单证明成员资格不同,隐私货币需要同时解决隐私保护和防止双花两大难题。

解决方案的核心在于:每个币持有者都有一个私有秘密s。他们本地计算两个值:L=hash(s,1)作为链上状态的一部分,N=hash(s,2)作为作废标识符(nullifier)。这些值都存储在Merkle树中。

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消费币时,发送方需要提供包含nullifierN、当前Merkle根R和新叶子L’的ZK-SNARK证明。验证过程会检查:Merkle分支M证明L存在于根为R的树中;hash(s,1)=L;hash(s,2)=N。交易成功后,N会被标记为已使用,L’会被添加到Merkle树中。

这种机制巧妙地通过zk-SNARK将币的创建(L)和消费(N)联系起来,同时保持了两者间的隐私性。由于每个L只对应一个有效的N,因此确保了每个币只能被消费一次。

支持任意金额的隐私货币

上述方案可以扩展支持任意金额的币。我们保留”币”的概念,但为每个币附加一个私有余额。简单实现方式是让每个币在链上存储加密的余额值。每次交易将消耗两个币并创建两个新币,ZK-SNARK会验证输入余额之和等于输出余额之和,且输出余额均为非负数。

抗拒绝服务机制

考虑这样一个有趣的抗DoS方案:假设系统中有一些难以创建的链上身份(如人性证明配置文件或持有ETH的账户),我们可以要求每条消息都附带发送者拥有配置文件的证明,同时限制每个配置文件每小时最多发送1000条消息。如果发现作弊行为,对应的配置文件将被移除。那么如何实现隐私保护呢?

基础方案是使用nullifier:用户生成N=hash(k,e)作为时期e的nullifier,与消息m一起发布。ZK-SNARK将hash(m)混入证明中,确保每个证明对应唯一消息。如果用户在同一时期使用相同nullifier发布多个消息,就会被检测到。

更复杂的版本则采用”两点确定一条直线”的技术:对于每个时期e,定义直线Le(x)=hash(k,e)∗x+k。要证明消息m,发送者提供y=Le(hash(m))和对应的ZK-SNARK证明。如果用户在同一时期发布两条消息m1和m2,对应的y1和y2将暴露整条直线,从而泄露私钥k。

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RLN项目正在实现这个想法,他们同时使用了nullifier和两点确定直线技术,使检测时期重用更加容易。

匿名负面声誉系统

假设我们要建立一个类似4chan的完全匿名论坛0chan,但引入声誉系统来提高内容质量。这个系统需要支持负面声誉,这意味着用户必须在证明中考虑所有声誉信息,即使是负面的。这与Unirep Social正在实现的用例类似。

帖子链接的基础机制

任何人都可以通过发布包含ZK-SNARK证明的链上消息来发帖。证明需要验证:(i)发帖者拥有授权创建账户的外部身份,或(ii)发帖者曾发布过特定帖子。具体来说,证明包含:

公共输入:nullifierN、最新区块链状态根R、帖子内容(混入证明但不验证)。私有输入:私钥k、外部身份地址A或前帖nullifierNprev、Merkle证明M、这是该账户的第i个帖子。

验证过程会检查:M是有效的Merkle分支;N=enc(i,k);如果是首帖则A=privtoaddr(k),否则Nprev=enc(i−1,k)。链上还会验证R是最新状态根,且N未被使用过。

添加声誉机制

声誉信息明确存储在链上,通过智能合约的addReputation方法进行更新。每个帖子存储{N,h¯,u¯},其中h¯=hash(h,r)包含引用的区块高度,u¯=hash(u,r)包含账户声誉分数。证明需要处理hprev和h之间的所有声誉更新,计算最终u=uprev+δ。

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为提高可扩展性,可以将消息分为链下帖子和链上RCA两类。RCA负责处理一周内的声誉更新,从而减少链上负载。

中心化运营者的问责

某些场景需要引入中心化”运营者”,可能是出于可扩展性或数据隐私考虑。例如MACI强制抵抗投票系统要求投票加密提交到运营者密钥,运营者解密计票并使用ZK-SNARK证明过程正确性。

区块链和ZK-SNARK的结合将必要的信任降到最低:运营者无法审查投票或错误计票,因为投票在链上公开且计算过程可验证。

ZK-SNARK与多方计算的结合

更高级的应用涉及多方参与的隐私计算。在两方情况下可使用乱码电路,多方情况下则需要更复杂的协议。ZK-SNARK可以与这些协议结合,实现可验证的多方计算。

这为信誉系统等应用开辟了新可能,多个参与者可以在保持输入隐私的情况下进行联合计算。虽然相关数学工具仍处于早期发展阶段,但前景广阔。

技术局限性

ZK-SNARK擅长处理用户拥有的私有状态,但无法保持无人知晓的私有状态。要对信息进行证明,证明者必须明确知道该信息。

以Uniswap为例,其核心是做市商账户这个不属于任何人的”中心化”状态。无法隐藏这个状态,因为需要有人持有明文状态来生成证明。虽然可以构建中心化运营的私有Uniswap,但收益成本比尚不明确。

基础组件的组合应用

上文展示的基础组件可以作为更复杂应用的构建块。例如”强制链接”技术适用于用户配置文件随时间变化的多种场景,既能强制遵守规则,又能保护隐私。”承诺池”等组件也可以用ZK-SNARK构建。

ZK-SNARK将责任与隐私完美结合,虽然存在局限,但通过巧妙的设计往往能够规避。随着技术的发展,我们期待看到更多结合ZK-SNARK与其他加密技术的创新应用。

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