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zkVerify：优化大规模 ZK 证明验证

本文深入探讨了零知识证明（ZKP）在区块链中的应用，分析了 ZKP 在可扩展性、隐私和安全性方面的重要价值。重点介绍了 zkVerify，一个旨在成为零知识证明通用验证层的模块化L1，通过降低验证成本、简化开发流程和提高互操作性，zkVerify 有望推动 ZKP 在 Web2 和 Web3 领域的广泛应用。
零知识证明  zkVerify  区块链  密码学  可扩展性  互操作性 

密钥派生的最佳实践

本文深入探讨了密钥派生函数（KDFs）在密码学应用中的重要性，并着重指出了KDFs使用中常见的误用情况，同时阐述了密钥派生的最佳实践，详细讨论了诸如HKDF的使用、盐值处理、以及如何组合多个密钥源等问题。此外，文章还介绍了如何安全地组合多个密钥，以应对量子计算带来的潜在威胁，并强调在选择KDF时应根据具体需求选择合适的工具，避免安全漏洞。
密钥派生函数  HKDF  密钥交换  密码学安全  密钥组合  双重PRF 

推出 Twist 和 Shout

本文介绍了Jolt zkVM的新进展，特别是Twist和Shout两种新的内存检查参数，它们通过快速提交到大型稀疏向量，简化了内存检查，并利用sum-check协议优化了证明过程。这些技术显著提高了Jolt的证明速度，并强调了sum-check协议在构建快速SNARKs中的关键作用，同时挑战了现有SNARK设计的某些流行观点。
zkVM  SNARKs  Jolt  Twist  Shout  sum-check协议 

在Circom中确保正确的整数除法

文章探讨了在素数域 $ ext{F}_p$ 中整数除法的挑战，特别是在零知识证明（ZKP）中的应用。强调了传统除法符号可能导致多个有效解的问题，并提供了两种解决方案：比特位除法算法和约束商的其他方法，以确保唯一性和安全性。讨论了使用 Circom 实现的具体代码示例及其优缺点。
整数除法  零知识证明  circom  素数域  电路约束 
  • thogiti
  • 发布于 2025-01-20
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零知识证明 - RISC0 zkVM源代码入门

RISC0是一个zkVM
零知识证明  R1CS 
  • Star Li
  • 发布于 2025-01-19
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TFHE-rs v0.11：字符串、更快的零知识证明、GPU 上的加密数组

TFHE-rs v0.11 版本发布，主要带来了以下更新： 1. 零知识证明性能显著提升；2. 引入了基于 FheAsciiString 类型的新加密字符串模块；3. 默认加密参数现在遵循调整后的均匀噪声分布；4. GPU 性能提升，64 位加法运算速度提高 30%；5. 可以在 GPU 上轻松执行加密数组的计算。同时，该版本还改进了 GPU 性能，并修复了一些bug。
同态加密  零知识证明  GPU  TFHE-rs  Rust语言  加密字符串 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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fhEVM v0.6：增强的输入机制与证明能力、扩展的类型和更佳的配置能力

fhEVM v0.6 版本引入了更强大的输入机制与证明功能，扩展了类型支持，并增强了 fhEVM 部署的配置能力。同时，Zama 推出了 fhEVM Coprocessor，它允许在任何 EVM 链上构建保密智能合约，目前已在 Sepolia 测试网上提供。
fhEVM  同态加密  智能合约  EVM  Coprocessor  Sepolia 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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为什么我们无法构建完全安全的多方应用程序（等等）

本文探讨了构建完全安全的多方应用程序的挑战，以多方贸易信用清算（MTCS）为例，分析了多方计算（MPC）和全同态加密（FHE）等技术在安全性和活跃性之间的权衡。当前解决方案依赖于委托安全模型，但并不理想，作者认为，最终的解决方案是使用不可区分性混淆（iO）技术。
多方计算  全同态加密  不可区分性混淆  安全多方应用  委托安全模型  贸易信用清算 

Concrete v2.9：增强的 TFHE-rs 互操作性、Python 3.12 支持和后端更新

Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 的互操作性，扩展了对有符号整数的支持并完全支持张量的序列化和反序列化，支持 Python 3.12，包括 CPU 和 GPU wheels，并修复了一些 Bug，优化了 GPU 内核，提高了 FHE 的评估性能。
同态加密  TFHE-rs  Concrete  Python  互操作性  张量 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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TFHE-rs v0.11：字符串、更快的零知识证明、GPU 上的加密数组

TFHE-rs v0.11 版本发布，带来了多项重要改进和新功能，包括Zero Knowledge Proof性能的显著提升，以及通过 FheAsciiString 类型在高级 API 中使用加密字符串的新模块。新版本还引入了 TUniform 噪声分布来代替高斯分布，GPU 性能也得到提升，并支持在 GPU 上轻松执行加密数组的计算。
TFHE-rs  零知识证明  加密字符串  GPU  同态加密  Rust语言 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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Zama 产品发布 - 2025 年 1 月

Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.11)、Concrete (v2.9)、Concrete ML (v1.8) 和 fhEVM (v0.6) 的新版本。
同态加密  Concrete ML  fhEVM  TFHE-rs  零知识证明  EVM 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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Concrete v2.9：增强的 TFHE-rs 互操作性、Python 3.12 支持与后端更新

Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 互操作性，扩展了对有符号整数的支持，并完全支持张量的序列化和反序列化，从而支持更复杂的用例，例如运行线性机器学习模型。此外，该版本还增加了对 Python 3.12 的支持，并包含各种优化和错误修复，以及对 GPU 内核的更新，从而略微提高了大型 FHE 评估的性能。
同态加密  TFHE-rs  Concrete  密码学  Python 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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fhEVM v0.6：增强的输入机制（具有证明能力）、扩展的类型和更好的可配置性

fhEVM v0.6 版本引入了扩展类型支持、具有证明能力的更强大的输入机制以及增强的 fhEVM 部署可配置性。其中最令人兴奋的创新是 fhEVM Coprocessor，开发者现在可以在任何 EVM 链上构建机密智能合约，目前已在 Sepolia 测试网上启动。此外，还提供了一些链接，可以帮助大家更好地了解 fhEVM Github存储库、fhEVM 文档等。
fhEVM  同态加密  智能合约  EVM  Coprocessor  Sepolia测试网 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-01-15
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密码学基础：环论(Rings)

in  密码学101
本文深入探讨了密码学中的环（ring）这一抽象代数结构，介绍了环的定义、基本性质及其在密码学中的应用，特别是后量子密码学（PQC）中的重要性。文章还详细讲解了理想（ideal）和商环（quotient ring）的概念，并通过多项式环的示例展示了如何将多项式映射到有限的环中。
环  后量子密码学  抽象代数  理想  商环  多项式环 

STARK 证明系统时序图

本文介绍了RISC Zero STARK协议的实现细节及其工作原理，涵盖了从设置阶段到主要执行跟踪、辅助执行跟踪，以及DEEP-ALI和FRI协议的细节。文章结构清晰，有助于理解这个基于零知识证明的系统的复杂性。
RISC Zero  STARK协议  零知识证明  执行跟踪  FRI协议  辅助执行跟踪 

Nillion (NIL)：Web3隐私的安全处理层

Nillion是一个去中心化的隐私计算网络，旨在安全地管理高价值数据(HVD)，而无需暴露敏感信息。它采用“盲计算”，利用多方计算(MPC)、全同态加密(FHE)和零知识证明(ZKPs)等隐私增强技术(PETs)对加密数据进行操作，无需解密。Nillion构建于Cosmos SDK之上，确保与各种区块链生态系统的互操作性，促进安全的数据存储、AI模型训练和需要保密的其他应用。
Nillion  盲计算  隐私增强技术  多方计算  全同态加密  零知识证明 
  • DAIC
  • 发布于 2025-01-10
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非平衡油和醋，第三部分

本文是 UOV（Unbalanced Oil and Vinegar）系列文章的第三部分，主要讨论了为什么使用 Unbalanced Oil and Vinegar，并分析了 Kipnis-Shamir 对原始 Oil and Vinegar 方案的攻击。文章从代数几何的角度，使用双线性形式的语言来描述攻击，以便更深入地理解其原理，并探讨了平衡与非平衡 UOV 方案在几何上的差异。
UOV  Unbalanced Oil and Vinegar  Kipnis-Shamir攻击  双线性形式  代数几何  密钥恢复攻击 

AI代理个性化最重要的基础设施：Nillion

文章主要介绍了Nillion网络，一个支持在加密数据上进行计算而不解密的盲计算网络，它由PETnet和Nil Chain两层结构组成。Nillion通过多方计算（MPC）技术，实现了在保护隐私的前提下进行数据处理，并探讨了Nillion在AI代理、医疗保健、数据市场等领域的应用场景。文章认为数据隐私是Web3大规模采用的关键，而Nillion的盲计算技术有望解决这一问题。
Nillion  盲计算  多方计算  MPC  PETnet  Nil Chain 

非平衡油和醋 第二部分

本文是关于非平衡油和醋(UOV)签名算法的第二部分，详细解释了UOV算法的验证和签名过程。验证过程基于“哈希并签名”范式，利用了陷门单向函数和二次型。签名过程涉及到构造特殊的二次方程组，并通过基变换将其转换为公钥。文章还探讨了UOV公钥的自验证特性以及公钥压缩的可能性，展示了如何利用UOV的特性来创建有趣的公钥，如嵌入可执行的Python脚本。
UOV签名算法  非平衡油和醋  二次型  陷门单向函数  多变量二次方程  公钥压缩 

Mina的测试框架

目录介绍我们在测试什么1.网络连接和节点管理网络连接单节点节点发现测试Rust接受OCaml的入站连接OCaml连接到广告的Rust节点通过OCaml种子节点发现Rust和OCaml节点OCaml节点发现测试OCaml到RustRust到OCaml通过种子
Mina  OpenBuild 
  • King
  • 发布于 2024-12-29
  • 阅读 ( 2466 )
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