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ProofCompression-创新互联

1. 引言

借助zk-SNARKs的灵活性,可让DeFi隐私交易更便宜更简单。

创新互联长期为1000多家客户提供的网站建设服务,团队从业经验10年,关注不同地域、不同群体,并针对不同对象提供差异化的产品和服务;打造开放共赢平台,与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为山阴企业提供专业的成都网站建设、网站建设,山阴网站改版等技术服务。拥有10年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

Aztec团队致力于让通用零知识交易尽可能简单的同时,对zk密码学进行大幅改进,使这些交易简单的同时还足够便宜。

2. 设计证明系统的取舍

在零知识证明系统中,Prover致力于让Verifier信服某statement是正确的,同时Prover给Verifier分享的statement信息尽可能少。
零知识证明系统主要分为2个阶段:

理想情况下,这2个阶段应都足够快且计算高效,但是,现实情况是通常需要在二者之间进行取舍权衡。从计算角度来说,构建证明的计算量要远大于验证证明的计算量,当提到某“fast” 构建证明算法时,“fast”是相对于某基准线,而不是相对于verification的。

在Aztec的zk-rollup中,有3个不同的角色参与创建和验证SNARK proofs,每个角色具有不同的计算能力和限制:

为了给Aztec的用户带来实惠的、真正的零知识交易,我们跨递归边界将不同的证明系统(特别是PlonK的不同、美味口味)融合在一起。对于用户来说,这意味着在客户端证明生成期间降低了计算成本,同时通过最小化EVM上的计算降低了货币成本。

3. Recursion

由于验证某proof p p p本身也是某种计算,因此可引入另一个零知识证明 p ∗ p^* p∗来证实“验证某proof p p p 成功”,从而实现递归证明。同时 p ∗ p^* p∗本身也必须被验证。
接下来看如何将2个不同的证明系统进行结合或组合?

将证明系统看成是 ( P , V ) (\mathbf{P},\mathbf{V}) (P,V)算法组,存在2个参与者Prover和Verifier。
假设:

需对以上2种证明系统进行组合,以使利益大化:

最终可由具有不同计算能力的参与者来执行以上3个步骤。正是这种思想,使得Aztec Connect可为用户提供便宜隐私的交易。
以Plonk和TurboPlonk这2种证明系统组合使用为例:

注意:为了进一步优化压缩流程,Aztec rollup provider实际包含了3步recursion:

4. Nerds插曲:定制门

假设你为协议制定者,要求所设计的零知识证明系统可证明包含了类似 a + b = c , ( a + b ) ⋅ c = d , a ⋅ b ⋅ c = d a+b=c,(a+b)\cdot c=d,a\cdot b\cdot c=d a+b=c,(a+b)⋅c=d,a⋅b⋅c=d等加法和乘法组合的statement,但你的证明系统中仅包含一类gate,形如:
q m u l t × ( w l w r ) + ( 1 − q m u l t ) × ( w l + w r ) − w o = 0 q_{mult}\times (w_lw_r)+(1-q_{mult})\times (w_l+w_r)-w_o=0 qmult​×(wl​wr​)+(1−qmult​)×(wl​+wr​)−wo​=0【待证明的identity degree为3】
其中 w w w表示“wires” with l = l e f t , r = r i g h t , o = o u t p u t l=left, r=right, o=output l=left,r=right,o=output, q q q为"selector"用于在乘法和加法之间切换。

当要证明存在数字 a , b , c , d a,b,c,d a,b,c,d满足 ( a + b ) × c = d (a+b)\times c=d (a+b)×c=d时,相应的电路设计模板为:
在这里插入图片描述
相应的电路类似为:
在这里插入图片描述
将 a , b , c , d , z a,b,c,d,z a,b,c,d,z值填入电路设计模板中:
在这里插入图片描述
用户可证明相应的值满足该claim。(此处,必须在2个 z z z之间进行约束,即使用copy constraints。)

当用户还想要证明形如 x 5 = y x^5=y x5=y这样的statements时(如Poseidon hash中包含了这样fifth powers计算),若采用上面的思路,需将其分解为一系列乘法和一个加法:
x 5 − y = [ ( ( x × x ) × ( x × x ) ) × x ] − y = 0 x^5-y=[((x\times x)\times (x\times x))\times x]-y=0 x5−y=[((x×x)×(x×x))×x]−y=0
在这里插入图片描述
将相应的值填入模板,获得execution trace形如:
在这里插入图片描述
不同于以上方案,可引入新的custom selector,形如:
q c u s t o m × w l 5 + ( 1 − q c u s t o m ) × ( q m u l t × ( w l w r ) + ( 1 − q m u l t ) × ( w l + w r ) ) − w o = 0 q_{custom}\times w_l^5 + (1-q_{custom})\times(q_{mult}\times (w_lw_r)+(1-q_{mult})\times (w_l+w_r))-w_o=0 qcustom​×wl5​+(1−qcustom​)×(qmult​×(wl​wr​)+(1−qmult​)×(wl​+wr​))−wo​=0【待证明的identity degree为6】

此时 x 5 = y x^5=y x5=y的电路仅需要一个gate,形如:
在这里插入图片描述
相应的execution trace为:
在这里插入图片描述
通过引入定制门,将整个电路由6个门减少到了3个门,从而减少了50% 的circuit size。

不过,引入定制门将增加待证明的identity degree,从而意味着增加Prover的计算量,可能会抵消掉部分circuit size reduction的好处。如上例引入定制门后,待证明的identity degree由3变成了6,而circuit size减半了(由6变成了3)。若程序中仅包含少量这样的定制门计算,则需要重新考虑引入定制门的意义,实际上,需要考虑这种情况。

同时,另一个思路是:构建不会增加identity degree的定制门,或者不会增加prover太多计算量的定制门。详细将TurboPlonk证明系统,其关键创新在于在计算Pedersen哈希时,引入了充分利用椭圆曲线高效scalar multiplication计算的定制门。

5. Prover和Verifier开销

在证明系统设计时:

仍以上例为例,引入定制门后,有circuit size减少,相应的proof构建将更便宜;而Verifier的验证将相对昂贵,因其无法受益于circuit size 减少,而同时必须面对引入定制门后identity复杂度的增加。

对于Prover和Verifier来说,大量的计算开销在于需计算昂贵的椭圆曲线scalar multiplication。
对于Verifier来说,在identity中引入额外的selector意味着在验证时需增加额外的scalar multiplication运算。
以Standard Plonk中Verifier的第9步计算为例:
在这里插入图片描述
其中 q q q 为selector, ⋅ \cdot ⋅表示scalar multiplication。更多的selector,该公式将更复杂。

6. 展望

Aztec将TurboPlonk进一步升级为UltraPlonk,UltraPlonk为TurboPlonk+Plookup:

同时,Aztec还设计了名为fflonk协议:

fflonk为SHPlonk承诺机制的变种,具有潜力可降低约35%的EVM执行开销。

参考资料

[1] Aztec团队2022年9月博客 Proof Compression

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