前言
本系列的第一篇文章,以Zk-snark做對照,分別從概念和算法流程上,做了概括性的介紹。建議在閱讀本篇文章之前,先閱讀下第一篇文章的內容。本篇文章,讓我們由淺入深,一起踏上探索Zk-stark算法奧秘的旅途。
回顧
在第一篇的文章中講到,Zk-stark算法大體可以分為兩個部分:Arithmetization和LowDegreeTesting。本篇我們先詳細介紹算法的第一階段Arithmetization。Arithmetization的整體步驟如下圖所示:
那什么是Arithmetization?具體過程又是什么呢?帶著這些疑問,讓我們仔細的品味文章后面的內容。
首先,什么是Arithmetization?
Arithmetization就是把CIstatement轉化成正式的Algebraiclanguage的過程,此步驟有兩個目的:第一,把CIstatement以簡潔清晰的方式呈現出來;第二,把CIstatement嵌入到代數域,為后面多項式的轉換做鋪墊。Arithmetizationrepresentation主要由兩部分組成:第一,執行軌跡;第二,多項式約束。執行軌跡是一個表,表的每一行代表一個單步的運算;多項式約束的構造是和執行軌跡相輔相成的,即當前僅當執行軌跡是正確的,多項式約束會滿足執行軌跡的每一行計算。最后把執行軌跡和多項式約束結合組成一個確定的多項式,然后對多項式進行LDT驗證。至此,驗證CIstatement的問題轉換成了驗證確定性多項式LDT的問題。
BendDAO國庫資金參與協議NFT拍賣提案已獲36萬票通過,已達通過要求的40%:7月3日消息,根據snapshot顯示,BendDAO國庫資金參與協議NFT拍賣提案已獲36萬票通過,當前支持率達100%,已達通過要求92萬票的40%,該投票將于7月6日結束。
據此前報道,BendDAO社區提案計劃利用其DAO國庫(包括ETH和USDT等資產)參與拍賣。此提案旨在覆蓋潛在的浮動虧損,并提升用戶信心和幫助維護市場穩定性。[2023/7/3 22:15:31]
Arithmetization
知道了Arithmetization的整體流程,接下來,我們討論下具體的過程。為了便于理解,我們用一個簡單的例子,來貫穿整個Arithmetization的過程。每個人都去過超市,一般超市的收據的內容如下:
現在,好萊塢人氣演員Bob聲稱:"thetotalsumweshouldpayatthesupermarketwascomputedcorrectly"。那怎么驗證呢?其實很簡單,這時另一個氣人演員Alice只要對著收據,每一項累加求和就可以完成驗證。那么,這只是一個很簡單的例子,事實上,Alice只需要5步,就可以完成驗證過程。試想這樣一個場景:畢竟Bob很有錢,在超市買了1000000樣東西,同樣,他又聲稱:"thetotalsumweshouldpayatthesupermarketwascomputedcorrectly",這時候,Alice真的生氣了,這怎么驗證,按照之前的辦法,得大約要算1000000步,鬧呢?誰愛干誰干。Bob心里也心疼Alice,畢竟那么多年了。心想,有沒有什么牛掰的辦法能讓Alice用很少的步驟,就能確信我說的是對的呢?于是,Bob開動了最強大腦模式。下面,讓我們用上面簡單的例子,跟隨Bob去尋找這個牛掰的辦法。
Zhu Su:oUSD的靈感來自于UST和FTT:金色財經報道,三箭資本創始人Zhu Su在社交媒體上稱,oUSD的靈感來自于UST和FTT,巧取豪奪問題是最大的挑戰,UST是投資者的被動渠道,但這種資本的生產力很低。FTT有很大的欲望被借入,但Genesis和ftx用戶是唯一的自然貸款人2022年的加密貨幣血戰思維意味著Luna/ust和ftx/ftt是死敵,但在某些世界中,FTT和BNB被接受為LFG的儲備金,它本來應該更強大。
由于UST沒有發行足夠多的活躍債務,所以沒有自然的買家來贖回。這與tether如何在depegs上回購usdt以賺取利潤,或陷入困境的銀行如何以折扣價回購自己的債務形成鮮明對比。
在UST和FTT的案例中,為了避免銀行擠兌,都有大量的作秀行為。這就產生了結構性的脆弱和關鍵人物的風險。保證金貨幣應該是記賬單位本身,這就再現了Okex多年來的超級穩定的衍生品結構,也就是不斷將風險社會化到利潤池中。[2023/6/25 21:58:20]
Bob心想,你不就是驗證最終的總和對不對么?那我就把總和的計算過程列出來,我保證每次的累加都對,那么我最終的結果一定也是對的。于是Bob在收據上新增了一列,用來保存計算總和過程中的中間值,這就是執行軌跡。新增的一列值需要滿足,初始化的值為0、最終的值和要付的總和相等、中間的每一個值都要等于上一個值加上上一行物品的單價,這構成了多項式約束。從圖2可以看出:
Michael Saylor:比特幣是貶值的最佳解決方案:金色財經報道。MicroStrategy執行主席Michael Saylor回應了經濟學家 Mohamed El-Erian 關于土耳其經濟問題的推文。Saylor表示,對于那些在像里拉這樣的貨幣崩潰的經濟體中掙扎求存的人來說,比特幣是最好的解決方案。
根據土耳其統計局的數據,5 月份,該國的年通貨膨脹率達到39.59%。由獨立經濟學家組成的通貨膨脹研究小組將這一數字定為 109.01%。[2023/6/11 21:30:17]
多項式約束總共有3個,兩個是邊界約束,一個是循環約束;多項式的大小和執行軌跡的答案小沒有關系,即表格的長度即使擴大到1000000,最終的多項式約束仍是這三個,唯一變化的是變量x的取值范圍而已。在這里,借用V神的話來描述一下Zk-stark:Zk-Stark不是一個確定性的算法,它是一大類密碼??數學結構,對于不同的應用,具有不同的最優設置。可以理解為,對于不同的問題,具有不同的算術化的方案,因此要做到具體問題具體分析。但是有一個共同目標就是,無論是什么問題,得到的執行軌跡最好是用一個LOOP就可以表示,這樣得到的多項式約束也就最為簡潔。多項式約束的個數和形式直接影響到了proof的大小和Zk-stark算法的性能,因此,尋找一個最優的設置對于Zk-stark算法顯得尤為重要。回歸到主題,現在Bob已經得到了多項式約束和執行軌跡,那么如何把它們轉換成一個確定的多項式呢?請看下圖:
Allbridge:正調查BNB Chain資產池現狀,跨鏈橋暫時關閉:4月2日消息,跨鏈橋 Allbridge 發布公告稱,正在調查 BNB Chain 資產池現狀。在調查期間,該橋已暫時關閉。此前派盾提醒 Allbridge 疑似與 Swap 相關的公式或被操縱。[2023/4/2 13:40:04]
Bob首先把關注點切到執行軌跡,可以看到執行軌跡有2列,一列是單項價格,一列是價格總和,我們分別對兩列的元素進行拉格朗日插值,得到兩個函數f(x),w(x),0≤x≤5。分別對兩個函數進行域擴展,得到了在更多的點上的評估,即f(x),w(x),0≤x≤10000。
然后,Bob把f(x),w(x)和多項式約束等式結合,得到一組確切的多項式約束(圖中紅色圈2所示),以循環約束多項式為例:
1≤x≤5w(x)-f(x-1)-w(x-1)=0(1)
令Q(x)=w(x)-f(x-1)-w(x-1),則有Q(1)=0、Q(2)=0、Q(3)=0、Q(4)=0、Q(5)=0。
推特KOL:以太坊上海升級即將延期是誤讀,升級沒有確切時間:2月12日消息,近期,有傳聞稱,以太坊上海升級可能稍微延期,但推特KOL“Jason”發文稱,他進入開發者社區逛了一圈,發現沒人提這件事,而貌似是OK交易平臺指出官網擴大了預計升級時間范圍,然后不少大V解讀為要延期。首先,我目前沒有在以太坊社區看到因為這個Q1/Q2所產生的延期討論,至少證明這事他們不care,而只有中文區在傳。
此外,Jason提及,之前的3月只是核心開發者所預計的時間,本身并不存在deadline這回事。最后,以太坊升級歷史上確實出現了不少延期的情況,所以如果最后上海升級真延期,也屬于正常現象,在上海升級的checklist里也可以看到目前分叉時間戳也還沒有確定。[2023/2/12 12:01:28]
根據已知事實,度為d的多項式H(x)在x=n處為0,則存在一個度為d-1的多項式H(x),滿足d(H(x))=d(H(x))-1&&H(x)=H`(x)*(x-n)
因此對于Q(x),度為5,存在一個多項式Ψ(x),度為0,即常量,滿足Q(x)=Ψ(x)*(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)(x-5),令目標多項式T(x)=(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)(x-5),度為5,則有:
Q(x)=Ψ(x)*T(x)(2)
驗證者Alice從0≤x≤10000隨機選擇一點a,發送給證明者Bob,要求Bob返回相應的值,以公式(2)為例,Bob需要返回w(a)、w(a-1)、f(a-1)、Ψ(a),然后Alice判斷等式是否成立,即:
w(a)-f(a-1)-w(a-1)=Ψ(a)*T(a)(3)
如果等式成立,則Alice大概率相信執行軌跡是正確的,那么原始計算成立。假如驗證者Bob作惡,講表格中的4.98改成5.98把,那么Q(1)=w(1)-w(0)-f(0)=5.98-0-4.98=1,不等于0。在這種情況下,觀察公式(2),等式右邊為Q(x),度為5,x=1不是零點;等式右側Ψ(x)*T(x),令G(x)=Ψ(x)*T(x),度為5,因為T(x)在x=1處是零點,所以G(x)在x=1處也是0點,因此,等式兩邊實際上是度相等的不同多項式,其交點最多為5個,因此在0≤x≤10000范圍內,只有5個值相等,9995值是不等的,因此隨機的從0≤x≤10000中選擇一個值,驗證不通過的概率是99.95%,如果域擴展的范圍更大,則驗證不通過的概率將會更接近于1。按照同樣的邏輯,分別處理邊界約束多項式,得到的結果如圖所示。
下面,我們講討論如何增加零知識屬性。
對于證明者Bob來講,執行軌跡是不希望被驗證者Alice看到的,因為它會包含一些重要的信息,因此,限定驗證者Alice只能從6≤x≤10000范圍內隨機選擇一個值,進行驗證,當然這種限定,雙方都是同意的。
存在這樣一類問題。當驗證者Alice收到證明者Bob反饋的值時,如何保證這些值是合法的,確實是通過多項式的形式計算,并且這些多項式是小于某個度的,而不是證明者Bob僅僅為了驗證通過,而生成的隨機值?比如如何確保w(a)、w(a-1)、f(a-1)、Ψ(a)是多項式w(x)、f(x)、Ψ(x)分別在x=a&&x=a-1上的取值呢,且多項式w(x)、f(x)、Ψ(x)的度小于某個固定值的呢?這些問題將在下一篇文章中給出答案,在此之前,不如先討論一下,為何多項式的度小于某個固定值就能證明原始執行軌跡式正確的呢?
從以上的例子中,可以看出,當且僅當執行軌跡是正確的時候,Q(x)才會在x取值為1、2、3、4、5時,等于0。那么Q(x)才可以被目標多項式T(x)整除,即:Ψ(x)=Q(x)/T(x),d(Ψ(x))=d(Q(x))-5。
從圖3可以看出,需要驗證的多項式的個數時5個(紅色圈4所示),如果對每一個多項式都進行LDT,那么消耗是很巨大的,因此,可以通過將這些多項式進行線性組合(紅色圈5所示),當且僅當每個多項式都滿足小于某個度時,其線性組合后的多項式也是小于某個度的,這個條件時充分的,具體的細節見后續的系列章節。
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