陈一镭 (Yilei Chen) 撰写的e-print论文《格问题的量子算法》,引起了密码学学术界的轰动。
本质上,零知识证明技术可以将区块链去信任化,从经济学假设,带入到基于密码学假设中,实现链下数据可用性、原生抽象账户钱包等原生功能进一步扩展,尤其是为以太坊等底层链正面临的扩容和隐私保护相关问题提供了解决方案,甚至是,唯一解决方案。
现实中的签名有很多,简单举个例子:比如你小时候,考试不及格,老师常常会让你带着试卷在回去给你爸妈签名,以表示对你成绩的认可。那么这种签名可能会导致你乱认爸爸,老师也不容易验证你家长的签名。椭圆曲线数字签名是可以验证的。公式,函数图像如下图。4a3+27b2!=0,保证了图像上的
Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.6)、Concrete (v2.6)、Concrete ML (v1.5) 和 fhEVM (v0.4) 的新版本。
文章介绍了Jolt,一个新的SNARK设计方法,其在性能和可扩展性上优于现有zkVM,速度提升可达2倍。Jolt通过采用sum-check协议和多变量多项式来解决当前zkVM设计的复杂性和低效问题,旨在提升SNARK的开发体验,降低错误概率,并简化扩展工作。
Concrete v2.6 版本发布,引入了近似可编程引导启动(PBS)、输入压缩、增强的函数组合以及更快的模拟,以及 ternary-if, Relu, 和 Sign 函数。近似 PBS 通过不精确的舍入加速 TLU 运算;输入压缩通过种子加密进一步优化带宽和磁盘空间;增强的函数组合通过模块实现更灵活的加密数据处理。此外,仿真速度也得到了显著提升。
Zama 发布了 fhEVM v0.4 版本,引入了新的加密类型(ebool、euint4、euint64、eaddress)和异步解密API,通过 oracle 实现解密请求和回调,提升性能和效率。同时发布了fhEVM标准合约库 fhevm-contracts,包含ERC20和DAO等基础合约,简化开发流程。
TFHE-rs v0.6 版本引入了零知识证明技术,增强了 GPU 对有符号整数运算的支持,并引入了加密随机数生成等新的加密功能。该版本现在包含 Marc Joye 提出的公钥方案,并生成零知识证明以验证公钥加密过程的正确性。此外,新版本还支持 GPU 上的有符号整数运算,并改进了 GPU 用户的多位 PBS。
Concrete ML v1.5版本发布,引入了新的DataFrame API,支持在加密存储的数据上工作,并增加了加速神经网络的新选项,速度可提高2-3倍。同时,发布了一个新的演示,展示如何安全地匿名化文本数据,以便在使用ChatGPT查询知识库时不会泄露任何个人身份信息。该版本旨在推动隐私保护的机器学习和加密协作。
本文介绍了选择zkVM的关键特性以及如何评估不同的ZK工具包。作者讨论了为何zkVM能加快开发速度,列举了必要特性,包括支持导入包、链上验证、无限制计算以及证明组合。此外,文章还详细描述了RISC Zero在实现这些特性方面所采用的方法和技术挑战。
本文介绍了基于零知识证明(ZK)和多方计算(MPC)实现的一种新的游戏机制,该机制支持 PvP、隐藏信息和确定性状态。文章重点介绍了 Oblivious KZG,一种基于双向、可验证、承诺的茫然传输(biVOT)的新结构,并讨论了其在游戏中的应用,例如暗森林(Dark Forest)这类需要隐藏信息和玩家间互动的游戏。
本文详细解释了RSA加密算法的工作原理,包括其依赖的大数分解问题、欧拉函数及其性质,以及如何使用公钥和私钥进行加密和解密。文章还讨论了RSA的安全性、大素数的生成以及其可能的弱点。
如果每个用户都可以验证自己部分的资产是否有财务作假行为,那么只要验证的用户足够多,那么一个组织想要去做财务欺诈难度就会非常高。
ICICLE 是一个使用 CUDA-enabled GPUs 进行 ZK 加速的库。最新版本引入了 ECNTT、列式 NTT 处理、MSM 预计算等新特性,并优化了编译时间。即将发布的 v2 版本将提供丰富的多项式 API,并支持在 GPU 内部运行端到端的证明器。
这篇文章深入探讨了多方计算(MPC)钱包的工作原理、组成部分以及安全性挑战。文章从传统加密学的基础知识入手,解释了如何通过MPC协议安全地管理私钥,同时揭示了实际的攻击案例以强调实现过程中可能存在的安全漏洞。
本文探讨了多项式交互式oracle证明(PIOPs)的概念及其在隐私保护计算中的潜力,描述了如何通过多项式编码实现数据的隐私验证。文章解释了PIOPs的工作原理、关键特性以及与zkSNARKs等其他验证系统的比较,强调了其在加密协议中的重要性和应用前景。
本文介绍了ICICLE V1.6.0版本的一系列更新,包括稳定的Golang绑定、多GPU支持、向量运算API、Grumpkin曲线支持、NTT改进和MSM改进。这些更新旨在提升零知识证明(ZKP)加速的性能和效率,并扩展ICICLE的应用范围,如支持更大的电路和更多编程语言。
来自 lambda class 的了解零知识证明历史。 计算机科学、数学和硬件的进步,以及区块链的引入,导致了新的更高效的 SNARKs 的出现。
如何使用 SnarkJS 和 Circom 在 JavaScript 项目中进行零知识证明
通过 Tornado Cash 的源代码理解零知识证明
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