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优化Sumcheck协议

本文深入探讨了SUMCHECK协议的优化，特别关注由Bagad、Dao、Domb和Thaler提出的针对字段乘法不成比例成本的问题。通过分解多线性多项式的评估过程，将与验证者交互相关的昂贵操作与可预先计算的基域操作分离，从而显著提高效率。文章详细介绍了如何使用拉格朗日插值和idx4算法来优化预计算阶段，从而减少计算量并提高性能。
Sumcheck协议  多线性多项式  拉格朗日插值  SNARK  密码学  零知识证明 

密码学 - SM2曲线 - Asecuritysite

本文介绍了中国商用密码算法SM2，它定义了公钥密码，并与SM3（哈希函数）和SM4（加密算法）一起使用。文章通过代码示例展示了如何在OpenSSL中使用SM2曲线生成密钥对和进行签名，并解释了SM2曲线的参数以及签名输出的DER格式。
SM2  公钥密码  椭圆曲线密码学  OpenSSL  数字签名  国密算法 

一种非格 PQC 签名方法：SLH-DSA (SPHINCS+) 和 OpenSSL 3.5

本文介绍了NIST标准化的哈希签名算法SLH-DSA (SPHINCS+)，它是ML-DSA（Dilithium）和FN-DSA（Falcon）的替代方案，文章讨论了它的密钥大小、签名过程，以及在OpenSSL 3.5中的代码实现示例, 并与 ML-DSA 和 Falcon 等方案在密钥长度和安全性上进行了对比。
SLH-DSA  SPHINCS+  哈希签名  后量子密码学  OpenSSL  密钥大小 

多线性多项式：生存工具包

本文介绍了多线性多项式的基本性质，包括定义、插值、坐标和求值、张量化以及多线性多项式乘积等。重点介绍了如何通过在超立方体上进行求值来计算多线性多项式在多线性插值基下的坐标，并提出了用于判断多线性多项式是否包含特定变量的算法，包括分治法和最低有效位优先（LSB First）的步长方法。
多线性多项式  插值  超立方体  Sumcheck协议  密码学  张量积 

Shutter MCP Alpha：指挥你的加密工作流

Shutter 网络发布了 Shutter MCP 的测试网 alpha 版本，该工具通过 Shutter API，允许 AI 发起时间锁定的加密工作流。Shutter MCP 可以创建各种加密应用场景，例如保密的方案请求、密封的漏洞赏金、定时发布公告等。用户可以通过 Claude AI 或其他 MCP 客户端轻松创建时间锁定的加密工作流。
时间锁加密  阈值密码学  去中心化  密钥管理  Shutter API  AI 
  • shutter
  • 发布于 2025-08-27
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构建安全Noir电路的开发者指南

本文介绍了使用Noir构建零知识证明（ZKP）应用时可能存在的安全漏洞。主要讨论了有限域算术的陷阱、意图与实现不符以及隐私泄露等常见问题，并提供了审计关注点和示例代码，强调了在设计零知识电路时进行严格约束和持续审查的重要性。
零知识证明  Noir  安全漏洞  有限域算术  隐私泄露  密码学 

基于RLWE的多方同态加密：当多方计算遇见同态加密

本文介绍了多方同态加密（MHE）的概念及其与传统多方计算（MPC）的区别，MHE通过共享解密能力而非数据本身，实现了非交互式的计算过程，显著降低了通信开销和同步需求。文章深入探讨了基于MBFV的MHE协议，包括密钥生成、重线性化、密钥切换和自举等关键技术，并提供了一个使用Lattigo实现的具体示例，展示了MHE在实际应用中的潜力。
多方同态加密  MPC  RLWE  BFV  密钥切换  同态加密  Lattigo 
  • hexens
  • 发布于 2025-08-27
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基于格的哈希函数

介绍了基于 **SIS** 与 **LWE** 的单向哈希函数构造。SIS 构造保证了抗碰撞性并连接平均与最坏情况困难性，而 LWE 构造更为简洁，具备唯一解及良好的平均情况安全性。
格密码 
  • ZKM
  • 发布于 2025-08-25
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隐私货币：第三部分

本文深入探讨了Zcash中用于防止双重支付并保护隐私的机制，重点介绍了Zcash如何通过zk-SNARKs和nullifier集来验证交易，同时探讨了Merkle树在处理Zcash交易中的局限性，并提出了使用集合非包含累加器（set non-inclusion accumulator）的解决方案，以实现更高效、可扩展的隐私保护。
Zcash  zk-SNARKs  零知识证明  双重支付  Merkle树  累加器 
  • bhargav
  • 发布于 2025-08-22
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BitChat 协议白皮书

BitChat 是一种去中心化的点对点消息传递应用，旨在通过临时、专用网络实现安全、私密和抗审查的通信。它采用分层架构，结合了现代加密技术和灵活的应用协议，利用 Noise 协议框架建立相互认证的端到端加密会话，实现了身份管理、会话生命周期、消息帧和安全。
Noise 协议  点对点通信  加密  身份验证  安全  去中心化 

ZK数学详解：同态

本文介绍了同态的概念，即在代数结构之间保持结构的映射，允许在转换后的数据上进行操作，同时维护与原始数据的关系。同态对于零知识证明至关重要，因为它允许在不泄露原始值的情况下对加密或承诺的数据执行计算。文章还提供了群同态和环同态的例子，并解释了同态在零知识证明中的应用，如PLONK中使用的同态承诺方案。
同态  零知识证明  代数结构  群同态  环同态  PLONK 
  • Cyfrin
  • 发布于 2025-08-22
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AES-GCM-SIV：一个更好的AES-GCM版本？

本文介绍了AES-GCM-SIV，这是一种改进的AES-GCM版本，它通过从nonce值派生密钥来克服nonce重用问题，从而提供更高的安全性。文章对比了AES-GCM和AES-GCM-SIV的性能，并提供了Python代码示例，展示了如何在实际中使用AES-GCM-SIV进行加密和解密。
AES-GCM  AES-GCM-SIV  对称密钥加密  nonce重用  POLYVAL  AEAD 

哪种密钥封装方法（KEM）最快？ML-KEM 的性能如何？

本文分析了不同密钥封装方法（KEM）的性能，包括密钥生成、封装和解封装的速度。实验结果显示，ML-KEM 在各个方面表现良好，是现有 KEM 方法的优秀替代品。RSA 在密钥生成和解封装方面较慢，而 P256 曲线在密钥生成方面最快。
密钥封装方法  KEM  ML-KEM  RSA  P256  X25519 

带附加数据的认证加密（AEAD）：了解AES GCM、ChaCha20/Poly1305、AES CCM…

本文介绍了AEAD（Authenticated Encryption with Associated Data）认证加密技术，它通过在加密过程中加入额外的认证数据，在保证数据机密性的同时，也保证了数据的完整性和真实性。文章还介绍了目前主流的AEAD实现方案，包括AES GCM、AES SIV、AES CCM、ChaCha20/Poly1305和AES OCB3，并给出了相应的代码示例。
AEAD  AES GCM  AES SIV  AES CCM  ChaCha20/Poly1305  AES OCB3 

GARUDA: Faster SNARKs via Equifficient Polynomial Commitments

GARUDA: Faster SNARKs via Equifficient Polynomial Commitments
zk  ZKP 
  • longerd
  • 发布于 2025-08-20
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GARUDA and PARI: Faster and Smaller SNARKs via Equifficient Polynomial Commitments

PARI: Smaller SNARKs via Equifficient Polynomial Commitments
zk  ZKP 
  • longerd
  • 发布于 2025-08-20
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EUDI钱包中零知识证明的实施

该文档概述了EUDI钱包中零知识证明（ZKP）实施的技术规范和要求，评估了现有ZKP技术在EUDI钱包架构参考框架（ARF）中的适用性，并识别了现有的差距或限制。讨论了多消息签名方案和算术电路证明两大类ZKP方案，并对每种方案的原理、性能和优缺点进行了分析。
零知识证明  EUDI钱包  BBS签名  算术电路  ECDSA  数字签名 

NUT-11：支付到公钥（P2PK）

该文档（NUT-11）描述了Pay-to-Public-Key（P2PK）方案，它是一种基于NUT-10的Secret的支付条件。
Pay-to-Public-Key  P2PK  Schnorr签名  多重签名  锁定时间  退款 
  • cashubtc
  • 发布于 2025-08-20
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Jolt 速度提升 6 倍——而我们才刚刚开始

Jolt 已经完全集成了 Twist and Shout 内存检查参数，从而显著提升了性能，在 32 核 CPU 上实现了超过 100 万 RISC-V 周期/秒的速度，同时将证明大小降低到约 50 KB。这种集成还简化了代码库，并为未来的优化（例如流式证明器）铺平了道路，从而可以在资源受限的设备上进行证明，而无需复杂的递归。
zkVM  RISC-V  证明  Twist and Shout  Jolt  SNARK 

零知识证明中的循环群

本文介绍了零知识证明中所需的循环群的数学概念。循环群由生成元通过重复应用群操作生成所有元素，同时解释了离散对数问题(DLP)的困难性，以及它如何在密码学中用于隐藏秘密信息，并以具体的数学例子说明了如何验证生成元以及求解离散对数问题。
循环群  生成元  离散对数问题  模运算  子群  零知识证明 
  • Cyfrin
  • 发布于 2025-08-15
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