【区块链】零知识证明基础概念详解


鑫宝Code

🌈个人主页: 鑫宝Code
🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础
💫个人格言: "如无必要,勿增实体"


文章目录

  • 零知识证明基础概念详解
    • 引言
    • 1. 零知识证明的定义与特性
      • 1.1 基本定义
      • 1.2 三个核心特性
    • 2. 经典示例:阿里巴巴洞穴
      • 2.1 场景描述
      • 2.2 证明过程
      • 2.3 数学表达
    • 3. 零知识证明的类型
      • 3.1 交互式与非交互式
      • 3.2 主流技术
    • 4. 应用场景
      • 4.1 区块链隐私保护
      • 4.2 其他领域
    • 结论
    • 参考资料

零知识证明基础概念详解

在这里插入图片描述

引言

零知识证明(Zero-Knowledge Proof,简称ZKP)是现代密码学中的一个重要概念,它允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的,而无需透露除了该陈述为真这一事实之外的任何额外信息。

1. 零知识证明的定义与特性

1.1 基本定义

零知识证明系统是一个涉及两方的交互式协议:

  • 证明者(Prover):掌握某个秘密,需要证明自己知道这个秘密
  • 验证者(Verifier):需要验证证明者的陈述,但不需要知道具体的秘密

1.2 三个核心特性

零知识证明必须满足以下三个基本特性:

  1. 完整性(Completeness)

    • 如果陈述为真,且证明者和验证者都诚实地执行协议,验证者一定会接受证明
    • 形式化表达:
    P(诚实证明者, 诚实验证者, 真实陈述) = 1
    
  2. 可靠性(Soundness)

    • 如果陈述为假,任何不诚实的证明者都无法说服诚实的验证者接受证明
    • 形式化表达:
    P(不诚实证明者, 诚实验证者, 虚假陈述) ≤ ε
    

    其中 ε 是一个非常小的数值,称为可靠性误差

  3. 零知识性(Zero-Knowledge)

    • 验证者除了知道陈述为真之外,不能获得任何额外信息
    • 这通过模拟器(Simulator)来形式化:存在一个模拟器S,能够生成与真实证明过程无法区分的交互记录

2. 经典示例:阿里巴巴洞穴

在这里插入图片描述

为了更好地理解零知识证明,让我们看一个经典的例子:

2.1 场景描述

  • 一个环形洞穴,入口分叉为A和B两条路
  • 两条路在洞穴深处相连,中间有一扇需要密码才能打开的门
  • 证明者声称知道开门的密码,但不想透露密码本身

2.2 证明过程

  1. 证明者进入洞穴,随机选择A或B路径
  2. 验证者在入口处要求证明者从指定路径(A或B)出来
  3. 如果证明者真的知道密码,无论验证者选择哪条路径,都能够成功出来
  4. 重复多次以降低猜测的可能性

2.3 数学表达

成功概率:

P(欺骗) = (\frac{1}{2})^n

其中n为重复次数

3. 零知识证明的类型

3.1 交互式与非交互式

  1. 交互式零知识证明(Interactive ZKP)

    • 需要证明者和验证者多轮交互
    • 安全性更高,但效率较低
    • 不适合区块链等场景
  2. 非交互式零知识证明(Non-interactive ZKP)

    • 只需要一次交互
    • 通常需要可信设置(Trusted Setup)
    • 更适合实际应用

3.2 主流技术

在这里插入图片描述

  1. zk-SNARKs(Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge)

    • 特点:证明大小固定,验证时间短
    • 数学基础:双线性配对
    e: G_1 × G_2 → G_T
    
  2. zk-STARKs(Zero-Knowledge Scalable Transparent Argument of Knowledge)

    • 无需可信设置
    • 抗量子计算
    • 证明大小较大

4. 应用场景

4.1 区块链隐私保护

  • 隐私交易:隐藏交易金额和参与方
  • 身份验证:证明身份而不泄露具体信息
  • 合规性证明:证明资金来源合法

4.2 其他领域

  1. 身份认证系统

    • 零知识密码证明
    • 生物特征验证
  2. 隐私计算

    • 数据共享与分析
    • 保护用户隐私

结论

零知识证明作为现代密码学的重要组成部分,在保护隐私的同时实现信任验证方面发挥着越来越重要的作用。随着技术的不断发展和应用场景的扩展,我们可以期待看到更多创新的应用出现。

参考资料

  1. “Zero Knowledge Proofs: An illustrated primer” - Matthew Green
  2. “Why and How zk-SNARK Works” - Vitalik Buterin
  3. “The Mathematics of Zero-Knowledge Proofs” - IEEE Security & Privacy

End

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/971045.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Vript-Hard——一个基于高分辨率和详细字幕的视频理解算法

一、概述 多模态学习的最新进展促进了对视频理解和生成模型的研究。随之而来的是,对高分辨率视频和详细说明所建立的高质量数据集的需求激增。然而,由于时间因素的影响,视频与文本的配对不像图像那样容易。准备视频和文本配对是一项困难得多…

如何通过AI让PPT制作更轻松:从AI生成PPT到一键智能生成

如何通过AI让PPT制作更轻松:从AI生成PPT到一键智能生成!在这个信息爆炸的时代,PPT几乎成了每个人办公必备的工具。但说到制作PPT,很多人头疼不已——排版、设计、内容的整理,时间一不小心就被浪费掉了。有没有一种方法…

Docker拉不下来镜像问题解决法案

打开docker的设置界面 配置如下: vi /etc/docker/daemon.json {"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"registry-mirrors": ["…

数据守护者:备份文件的重要性及自动化备份实践

在信息化社会,数据已成为企业运营和个人生活的重要组成部分。无论是企业的核心业务数据,还是个人的珍贵照片、重要文档,数据的丢失或损坏都可能带来无法估量的损失。因此,备份文件的重要性愈发凸显,它不仅是数据安全的…

分类预测 | MFO-LSSVM飞蛾扑火算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测Matlab实现

分类预测 | MFO-LSSVM飞蛾扑火算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测Matlab实现 目录 分类预测 | MFO-LSSVM飞蛾扑火算法优化最小二乘支持向量机多特征分类预测Matlab实现分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现MFO-LSSVM飞蛾扑火算法优化最小二…

2025 docker可视化管理面板DPanel的安装

1.什么是 DPanel ? DPanel 是一款 Docker 可视化管理面板,旨在简化 Docker 容器、镜像和文件的管理。它提供了一系列功能,使用户能够更轻松地管理和部署 Docker 环境。 软件特点: 可视化管理:提供直观的用户界面&#…

游戏引擎学习第106天

仓库:https://gitee.com/mrxiao_com/2d_game_2 回顾我们当前的情况 编写一个完整的游戏,没有使用任何库或引擎,完全依靠传统的编程方式进行开发。目前,我们已经完成了渲染、实体存储等很多基础工作,接下来可能会开始做一些性能优…

如何正确安装Stable Diffusion Web UI以及对应的xFormers

本文是我总结的步骤,验证了几次保证是对的。因为正确的安装 Stable Diffusion Web UI 以及对应的 xFormers 实在是太麻烦了,官方和网上的步骤都是残缺和分散的,加上国内网络速度不理想,所以需要一些额外步骤,之前研究出…

ROS学习

1.ROS工作空间 存放项目开发相关文件的文件夹; src:代码空间(Source Space)install:安装空间(Install Space)build:编译空间(Build Space)log:日志空间(Log Space) 2.c…

visutal studio 2022使用qcustomplot基础教程

编译 下载,2.1.1版支持到Qt6.4 。 拷贝qcustomplot.h和qcustomplot.cpp到项目源目录(Qt project)。 在msvc中将它俩加入项目中。 使用Qt6.8,需要修改两处代码: L6779 # if QT_VERSION > QT_VERSION_CHECK(5, 2, …

非线性动力学笔C5.2线性系统的分类

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言C5 线性系统C5.2 线性系统的分类例5.2.1例5.2.2例5.2.3例5.2.4例5.2.5不动点的分类例5.2.6例5.2.7 前言 提示:这里可以添加本文要记录的大概内容&a…

某生产制造企业积分制考核信息化项目成功案例纪实

某生产制造企业积分制考核信息化项目成功案例纪实 ——打破“大锅饭”“平均主义”问题,持续激励员工,调动员工积极性 【客户行业】生产制造行业 【问题类型】薪酬体系优化 【客户背景】 某大型钢铁集团公司是一个集科工贸、产供销于一体的国有生产…

github用户名密码登陆失效了

问题: git push突然推代码需要登陆,但是用户名和密码正确输入后,却提示403 git push# Username for https://github.com: **** #Password for https://gyp-programmergithub.com: #remote: Permission to gyp-programmer/my-app.git denie…

网上购物|基于SprinBoot+vue的网上购物系统(源码+数据库+文档)

网上购物系统目录 基于SprinBootvue的网上购物 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 5.1 管理员功能实现 5.1.1 论坛管理 5.1.2 商品管理 5.1.3 商品评价管理 5.1.4 商品订单管理 5.2 用户功能实现 5.2.1 商品信息 5.2.2 确认下单 5.2.3 商品订单 5.2.4 购物…

python语言进阶之函数

目录 前言 函数的创建和调用 函数创建 调用函数 参数传递 形式参数和实际参数 位置参数 数量必须与定义时一致 位置必须与定义时一致 关键字参数 为参数设置默认值 可变参数 **parameter 返回值 变量的作用域 局部变量 全局变量 匿名函数 前言 提到函数&…

STM32 如何使用DMA和获取ADC

目录 背景 ‌摇杆的原理 程序 端口配置 ADC 配置 DMA配置 背景 DMA是一种计算机技术,允许某些硬件子系统直接访问系统内存,而不需要中央处理器(CPU)的介入,从而减轻CPU的负担。我们可以通过DMA来从外设&#xf…

在linux系统中安装Anaconda,并使用conda

系统 : ubuntu20.04 显卡:NVIDIA GTX1650 目录 安装Anaconda第一步:下载合适版本的Anconda1. 查看自己Linux的操作系统及架构命令:uname -a2. 下载合适版本的Anconda 第二步:安装Aanconda1. 为.sh文件设置权限2. 执行.sh文件2.1 .…

【嵌入式Linux应用开发基础】read函数与write函数

目录 一、read 函数 1.1. 函数原型 1.2. 参数说明 1.3. 返回值 1.4. 示例代码 二、write 函数 2.1. 函数原型 2.2. 参数说明 2.3. 返回值 2.4. 示例代码 三、关键注意事项 3.1 部分读写 3.2 错误处理 3.3 阻塞与非阻塞模式 3.4 数据持久化 3.5 线程安全 四、嵌…

计网-数据链路层

3.1数据链路层的概述 概念 链路就是从一个结点到相邻结点的一段物理线路,而中间没有任何其他的交换结点。 数据链路是指把实现通信协议的硬件和软件加到链路上,就构成了数据链路。 数据链路层以帧为单位传输和处理数据。 网络中的主机、路由器等都必须实…

Versal - 基础5(裸机开发 AIE-ML+Vitis2024.2界面aie report介绍)

目录 1. 简介 2. 申请 License 2.1 申请网址 2.2 填写 Host 2.3 导入 License 3. 示例 3.1 vivado_platform 3.1.1 由模板创建 3.1.2 模板参数 3.1.3 修改BD参数 3.1.4 配置CIPS和MC 3.1.5 导出PFM 3.2 vitis_platform 3.2.1 创建组件 3.2.2 导入XSA并配置 3.2…