本文介绍了RC-STARKs,它通过利用复数域上的FFT,并识别问题中的对称性,使得在M31域上使用STARKs成为可能,并能有效利用现有的硬件优化。RC-STARKs在性能上与Circle STARK相当,但由于其对FFT的直接利用,具有更好的硬件兼容性。本文还分享了作者阅读研究论文的经验和方法。
为了深入理解形式化验证技术是如何应用于zkVM(零知识虚拟机)之上的,本文将聚焦于单条指令的验证。
RareSkills 的 Zero Knowledge Proofs 系列文章之一,介绍了集合论的基础知识。翻译的过程中完成了其中的练习题。
区块链隐私技术些技术有: 零知识证明(ZK)、多方计算(MPC)、全同态加密(FHE)和可信执行环境(TEE), 他们分布在六个关键指标的表现。
零知识证明(ZKPs)是一种加密技术,允许一方在不暴露具体信息的情况下证明其对该信息的知识。文章深入探讨了ZKPs的工作原理、种类及其在区块链应用中的作用,旨在帮助程序员理解如何实际实现这一技术,并涵盖了交互式和非交互式证明、关键组件以及信任设置等重要概念。
本文将介绍零知识证明以及其在零知识证明中应用的逻辑。
Concrete v2.8版本发布,主要更新包括: Concrete与TFHE-rs的互操作性,允许开发者在两者之间转换整数,利用各自的优势;自动模块追踪功能,简化了模块编译的流程;以及新增了多个教程,展示了FHE和Concrete在实际应用中的用例。此外,新版本还包括各种优化和错误修复,尤其是在Concrete GPU运行时,提高了FHE评估的速度。
Zama 发布了 TFHE-rs (v0.8)、Concrete (v2.8) 和 Concrete ML (v1.7) 的新版本。
我们曾经讨论了零知识证明的先进形式化验证:如何验证一条ZK指令。通过形式化验证每条zkWasm指令,我们能够完全验证整个zkWasm电路的技术安全性和正确性。在本文中,我们将关注发现漏洞的视角,分析在审计和验证过程中发现的具体漏洞,以及从中得到的经验和教训。如要了解有关零知识证明(ZKP)区块链的
TFHE-rs v0.8版本发布,引入了加密数组类型,并增强了多GPU计算能力,开发者可以更轻松地处理向量和张量,同时大幅缩短GPU上算术运算的计算时间,此外,新版本还引入了诸多新特性,包括后同态计算密文压缩、更多基于GPU的同态运算、以及CPU运算的改进等。
多方计算(MPC)是一种加密技术,允许参与者在不公开各自私有数据的情况下进行安全计算。文章介绍了MPC的定义、历史、核心概念及其重要性,探讨了MPC在保护数据隐私中的应用和相关安全模型,最后讨论了其在区块链中的应用及未来前景。
本文深入解析了椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)的工作原理及其背后的数学原理,逐步推导了算法的实现过程,并讨论了其安全性和潜在漏洞。
本文介绍了Noir语言,它是一个面向特定领域的开源语言,旨在简化零知识证明的开发。文章深入探讨了零知识证明的复杂性及Noir如何通过高层抽象和中间表示(ACIR)来解决这些挑战,降低开发者的学习曲线。文章还比较了Noir与其他零知识语言的不同之处,并分析了其背后的架构与优化机制,展示了Noir在隐私保护和安全性方面的应用潜力。
最近,circleSTARK引起了很多人的兴趣。我也没有忽视,我的兴趣也被激起了。
Trusted Setup其实就是生成一个非对称加密的私钥,即s;然后生成一系列的公钥,即g^(s^i), i = 0....n;其中g是椭圆曲线中的生成元; i是从0到n的整数,n是多项目的degree。其中的s必须销毁,谁都不能知道;只保留下来一系列的公钥;以太坊基金会已经生成了4组这类的公钥对
本文介绍了Boundless,一个可验证计算层,旨在解决区块链的可扩展性问题。通过利用零知识证明,Boundless允许单节点进行计算,并在所有节点之间以低成本验证其正确性,从而支持无限执行与全球交互。该平台旨在推动去中心化应用程序的发展,并且正在早期测试中,展示了其在实际场景中的潜力。
概念门限秘密共享是一种密码学技术,将秘密S分割为n个部分,并将这些部分分发给n个参与者。所谓门限,是在分割这些秘密的时候,设置一个大小位于1和n之间的k值,使得给定任意k−1个或更少的秘密份额,都不能够计算得到秘密S的任何信息;当给定任意k个或更多的秘密
单向函数算法深入单向散列函数,又称单向Hash函数,就是把任意长度的输入消息串变化成固定长的输出串且由输出串难以得到输入串的一种函数。这个输出串称为该消息的散列值。MD5MD5简介是RSA数据安全公司开发的一种单向散列算法,MD5被广泛使用,可以用来把不同长度的数据块进行暗码运算成一个1
代数快速傅立叶变换
在关于零知识证明的先进形式化验证的系列文章中,我们已经讨论了如何验证ZK指令以及对两个ZK漏洞的深度剖析。正如在公开报告(https://skynet.certik.com/projects/zkwasm)和代码库(https://github.com/CertiKProject/zkwasm-
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