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理解 R1CS 中的列编码与行编码 - 从密码学的角度来看
本文深入探讨了在Rank-1约束系统(R1CS)中列编码与行编码的优缺点,特别是在零知识证明(ZKP)的背景下。列编码通过创建简单的多项式来简化计算,较低的多项式度数使其在计算上更高效,适合加密应用,而行编码则因多项式复杂度高而较少使用。
Rank-1 Constraint Systems
R1CS
zero-knowledge proofs
列编码
行编码
多项式
thogiti
发布于 2024-04-27
阅读 ( 523 )
ZK 加速雅典
Ingonyama 于 2024 年 4 月 11 日举办了 ZK Accelerate Athens,重点关注 ZK 工程和产品。活动包括 16 场技术讲座、演示和 3 场小组讨论。涵盖了 STWO 性能、去中心化证明层、zkEVM、隐私协议、硬件加速等多个主题,展示了 ZK 领域的最新进展。
零知识证明
zk
zkEVM
硬件加速
密码学
隐私
ingonyama
发布于 2024-04-26
阅读 ( 514 )
最新MSM硬件实现方案的深入研究
本文介绍了Ingonyama团队在2023年ZPrize竞赛中获得第一名的基于FPGA的MSM加速方案。该方案首次在加速器平台上实现了批量仿射椭圆曲线加法,显著降低了MSM的计算负担。该设计在AMD Alveo U250 FPGA上实现了高性能,支持BLS12-381和BLS12-377曲线,并在未来异构计算中具有广阔的应用前景。
零知识证明
FPGA
MSM
椭圆曲线
硬件加速
bls12-381
BLS12-377
ingonyama
发布于 2024-04-26
阅读 ( 786 )
ZK的算术电路
in
零知识证明之书
in
零知识证明之书
文章介绍了在零知识证明中使用的算术电路(Arithmetic Circuits)与布尔电路(Boolean Circuits)的对比,并展示了如何将算术电路用于求解NP问题。文章详细解释了算术电路的原理、实现方法,并提供了多个具体示例,如三色图问题和排序列表问题。
零知识证明
算术电路
布尔电路
NP问题
三色图问题
RareSkills
发布于 2024-04-25
阅读 ( 1196 )
关于陈算法的再更新
关于陈算法的再更新
密码学
XPTY
发布于 2024-04-19
阅读 ( 2047 )
( 9 )
关于陈算法的背景以及更新
陈一镭 (Yilei Chen) 撰写的e-print论文《格问题的量子算法》,引起了密码学学术界的轰动。
密码学
XPTY
发布于 2024-04-19
阅读 ( 2741 )
( 10 )
密码学在区块链安全中的作用
本文深入探讨了密码学在区块链安全中的作用,包括哈希函数、公钥密码学、数字签名、共识机制等基础要素。同时,还讨论了零知识证明、Merkle树等高级技术如何增强区块链的安全性。最后,文章分析了量子抵抗代币、隐私保护代币、灵魂绑定代币(SBTs)和央行数字货币(CBDCs)等新兴趋势,展示了区块链密码学领域的不断发展。
密码学
区块链安全
哈希函数
公钥密码学
数字签名
零知识证明
blockapps
发布于 2024-04-18
阅读 ( 493 )
零知识证明:以太坊的未来
in
小猪Web3
in
小猪Web3
本质上,零知识证明技术可以将区块链去信任化,从经济学假设,带入到基于密码学假设中,实现链下数据可用性、原生抽象账户钱包等原生功能进一步扩展,尤其是为以太坊等底层链正面临的扩容和隐私保护相关问题提供了解决方案,甚至是,唯一解决方案。
以太坊
ZK Rollup
隐私保护
Pignard
发布于 2024-04-17
阅读 ( 4884 )
( 33 )
如何安全地购买、存储和交易加密货币
本文介绍了安全购买、存储和交易加密货币的关键步骤。它强调了选择信誉良好的交易所、设置安全钱包、启用双重身份验证、进行风险评估、分散投资以及警惕诈骗的重要性,旨在帮助投资者在加密货币市场中安全地进行操作。
加密货币交易
加密货币存储
加密货币购买
交易所安全
数字钱包
风险管理
blockapps
发布于 2024-04-17
阅读 ( 629 )
椭圆曲线数字签名算法原理及其应用
现实中的签名有很多,简单举个例子:比如你小时候,考试不及格,老师常常会让你带着试卷在回去给你爸妈签名,以表示对你成绩的认可。那么这种签名可能会导致你乱认爸爸,老师也不容易验证你家长的签名。椭圆曲线数字签名是可以验证的。公式,函数图像如下图。4a**3+27b**2!=0,保证了图像上的
Kary
发布于 2024-04-13
阅读 ( 2133 )
( 10 )
Rapidsnark 的 GPU 加速
本文介绍了对 rapidsnark 进行 GPU 加速的动机、背景和性能。通过将硬件加速集成到 rapidsnark 中,性能达到了 CPU 版本的约 4 倍。主要针对 NTT 和 MSM 计算进行优化,Orbiter Finance 团队开源了加速后的 rapidsnark 代码。
零知识证明
GPU加速
rapidsnark
NTT
MSM
Groth16
orbiter-finance
发布于 2024-04-12
阅读 ( 484 )
Zama 产品发布 - 2024 年 4 月
Zama 团队发布了 TFHE-rs (v0.6)、Concrete (v2.6)、Concrete ML (v1.5) 和 fhEVM (v0.4) 的新版本。
同态加密
零知识证明
GPU
TFHE-rs
Concrete
fhEVM
ZamaFHE
发布于 2024-04-10
阅读 ( 465 )
SNARK设计的新纪元:发布Jolt
文章介绍了Jolt,一个新的SNARK设计方法,其在性能和可扩展性上优于现有zkVM,速度提升可达2倍。Jolt通过采用sum-check协议和多变量多项式来解决当前zkVM设计的复杂性和低效问题,旨在提升SNARK的开发体验,降低错误概率,并简化扩展工作。
Jolt
SNARK
zkVM
sum-check协议
Lasso
性能优化
a16z Crypto
发布于 2024-04-10
阅读 ( 1533 )
多项式 - 拉格朗日插值
本文介绍了拉格朗日插值法的原理和方法,通过构建多个子多项式,使得每个子多项式在特定的约束点上为非零值,而在其他约束点上为零,最终将这些子多项式组合成满足所有约束条件的目标多项式。文章通过一个具体例子,详细展示了如何构建这些子多项式,并验证了最终多项式满足所有约束条件。
拉格朗日插值法
多项式
约束
子多项式
系数
插值
manunalepa
发布于 2024-04-09
阅读 ( 253 )
Concrete v2.6:近似PBS、输入压缩、扩展的组合函数、速度提升
Concrete v2.6 版本发布,引入了近似可编程引导启动(PBS)、输入压缩、增强的函数组合以及更快的模拟,以及 ternary-if, Relu, 和 Sign 函数。近似 PBS 通过不精确的舍入加速 TLU 运算;输入压缩通过种子加密进一步优化带宽和磁盘空间;增强的函数组合通过模块实现更灵活的加密数据处理。此外,仿真速度也得到了显著提升。
全同态加密
Concrete
TFHE
可编程引导启动
输入压缩
函数组合
ZamaFHE
发布于 2024-04-09
阅读 ( 458 )
fhEVM v0.4:新的加密类型和异步解密
Zama 发布了 fhEVM v0.4 版本,引入了新的加密类型(ebool、euint4、euint64、eaddress)和异步解密API,通过 oracle 实现解密请求和回调,提升性能和效率。同时发布了fhEVM标准合约库 fhevm-contracts,包含ERC20和DAO等基础合约,简化开发流程。
fhEVM
同态加密
异步解密
加密类型
Solidity
智能合约
ZamaFHE
发布于 2024-04-09
阅读 ( 447 )
使用多项式的纠删码
本文介绍了使用多项式插值的纠删码原理,通过Alice向Bob发送消息的例子,详细解释了消息的编码、扩展、通信和重构过程。其中,Alice使用拉格朗日插值法构建多项式,并通过计算额外点来增加消息的冗余度,Bob在接收到部分数据后,也能利用插值法恢复原始消息。文章还提到了纠删码在QR码、CD和以太坊信标链blob中的实际应用,尽管纠删码增加了数据量,但提高了数据传输的可靠性。
纠删码
多项式插值
拉格朗日插值
数据冗余
前向纠错
有限域
manunalepa
发布于 2024-04-09
阅读 ( 230 )
TFHE-rs v0.6:零知识支持和 GPU 上的有符号整数运算
TFHE-rs v0.6 版本引入了零知识证明技术,增强了 GPU 对有符号整数运算的支持,并引入了加密随机数生成等新的加密功能。该版本现在包含 Marc Joye 提出的公钥方案,并生成零知识证明以验证公钥加密过程的正确性。此外,新版本还支持 GPU 上的有符号整数运算,并改进了 GPU 用户的多位 PBS。
同态加密
零知识证明
GPU加速
TFHE-rs
公钥加密
有符号整数
ZamaFHE
发布于 2024-04-09
阅读 ( 571 )
Concrete ML v1.5:加密数据帧与更快的神经网络
Concrete ML v1.5版本发布,引入了新的DataFrame API,支持在加密存储的数据上工作,并增加了加速神经网络的新选项,速度可提高2-3倍。同时,发布了一个新的演示,展示如何安全地匿名化文本数据,以便在使用ChatGPT查询知识库时不会泄露任何个人身份信息。该版本旨在推动隐私保护的机器学习和加密协作。
全同态加密
Concrete ML
DataFrame
神经网络
匿名化
隐私保护
ZamaFHE
发布于 2024-04-09
阅读 ( 426 )
zkVM的四个特性:如何选择你的ZK工具包
本文介绍了选择zkVM的关键特性以及如何评估不同的ZK工具包。作者讨论了为何zkVM能加快开发速度,列举了必要特性,包括支持导入包、链上验证、无限制计算以及证明组合。此外,文章还详细描述了RISC Zero在实现这些特性方面所采用的方法和技术挑战。
zkVM
RISC Zero
区块链
ZK工具包
证明组合
Rust
RISC ZERO
发布于 2024-04-09
阅读 ( 770 )
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