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宣布在 FPGA 上推出 HPU：首个用于 FHE 的开源硬件加速器

Zama 团队发布了首个完全开源的 FHE 硬件加速器 HPU，以及 TFHE-rs v1.2，该版本包含一个新的后端，用于支持在 FPGA 上运行的 HPU。
同态加密  硬件加速器  FPGA  HPU  TFHE  SystemVerilog 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-05-22
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椭圆曲线深入研究（第七部分）

in  密码学101
本文是关于配对（Pairings）的深入探讨文章的第一部分，介绍了配对的基本概念，即一种将两个群的元素作为输入并输出另一个群元素的双线性映射。
配对  双线性映射  椭圆曲线  挠群  域扩展  迹映射  Frobenius自同态  Galois群 

TFHE-hpu-mockup - HPU硬件的仿真

本文介绍了TFHE-hpu-mockup，一个HPU硬件的仿真替代实现，它可以与没有硬件支持的`tfhe-hpu-backend`无缝配对。该mockup旨在透明地集成到用户应用程序中，生成与真实硬件匹配的跟踪，并为RTL仿真生成精确的golden stimuli。它还支持固件开发，提供准确的性能估算和跟踪功能。
TFHE  HPU  模拟  硬件加速  同态加密  RTL仿真 
  • zama-ai
  • 发布于 2025-05-20
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有限域算术优化

本文介绍了在零知识证明系统中优化有限域算术运算的重要性，并提出了一些新的有限域计算算法。实验结果表明，这些算法在扩展域K中的乘法运算和基础域F中从整数到Montgomery表示的Montgomery变换方面，分别实现了至少20%和30%的性能提升。
有限域算术  Montgomery reduction  Barrett reduction  零知识证明  密码学  优化算法 

基于哈希的签名聚合

本文档描述了基于哈希的签名聚合的不同方法，包括使用zkVM（如succinctlabs/sp1和openvm-org/openvm）以及直接使用电路（plonky3）。重点介绍了每种方法的源代码位置，以及电路方法的AIR traces的划分和作用。通过将电路分解为多个AIR traces，并使用lookup连接输入/输出，有效地处理非均匀计算，并提供了基准测试结果用于评估性能。
哈希签名  zkVM  Plonky3  电路  签名聚合  Poseidon2 
  • han___
  • 发布于 2025-05-19
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零知识证明：证明，而无需泄露数据

零知识证明(ZKP)允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的，而无需泄露证明它的基础秘密或数据。在区块链中，ZKP通过zk-rollups等方法增强了网络的隐私和可扩展性。ZKP的核心原则包括完整性、可靠性和零知识性。ZKP有两种类型：交互式ZKP和非交互式ZKP(NIZK)。
零知识证明  ZKP  zk-SNARKs  ZK-Rollups  区块链  密码学 

使用全同态加密构建加密的 iOS 应用

Zama 团队发布了一系列开源的 iOS 应用演示程序和一个客户端 SDK，用于构建支持全同态加密（FHE）的移动应用。
全同态加密  FHE  iOS  Concrete ML  数据隐私  移动应用 
  • ZamaFHE
  • 发布于 2025-05-16
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Passkey背后的密码学原理

本文深入探讨了Passkey背后的密码学原理，包括WebAuthn规范如何增强安全性以抵抗网络钓鱼，以及Authenticator的类型。同时讨论了Passkey的威胁模型、局限性，以及用于密钥生成和证书存储的扩展功能。最后，文章为用户和开发者提供了采用Passkey的建议，并展望了其在现代身份验证系统中的未来。
Passkey  WebAuthn  密码学  身份验证  Authenticator  密钥管理 

Web 3 的世界近在咫尺 - 浏览器中的 ZKP

本文介绍了如何使用 Rust 编写零知识证明（ZKP）并在 WebAssembly (WASM) 中集成，从而在浏览器中运行 ZKP。文章展示了如何使用 wasm-pack 构建 WASM 文件，并在 HTML 中通过 JavaScript 桥接调用 Rust 代码实现 ZKP 的生成、证明和验证过程，使得在 Web 应用中实现隐私保护和可信计算成为可能。
零知识证明  WebAssembly  Rust语言  zkSNARK 

与 Michael Klein 的炉边谈话：深入了解 Noir——Aztec 的 ZK 语言、安全性和工具详解

Aztec 团队的 Michael Klein 和 Veridise 的 Jon Stephens 展开了一场炉边谈话，深入探讨了 Aztec 网络的关键组成部分——Noir 编程语言。讨论涵盖了 Noir 的设计决策、开发者体验、工具生态以及安全相关主题，还讨论了 Noir 与其他 ZK DSL 的比较、隐私考虑、元编程、Noir 和 zkVM 的区别以及形式化验证的作用。
Noir语言  Aztec网络  零知识证明  ZK DSL  元编程  形式化验证 

加密钱包如何工作？（以及我是如何构建一个的）

本文介绍了加密钱包的工作原理，重点解释了助记词（mnemonic phrases）、种子（seed）以及分层确定性钱包（HD Wallets）的概念。文章还展示了如何使用JavaScript来生成加密钱包，并强调了钱包的可移植性，即可以在不同的钱包应用之间导入和使用。
加密钱包  助记词  种子  分层确定性钱包  BIP-39  BIP-44  密钥 

密码学 - 奇妙的FN-DSA

本文介绍了FN-DSA（FIPS 206）这一新的数字签名标准，它使用快速傅里叶变换（FFT）优化了晶格结构中的变换过程，从而在后量子密码学（PQC）中实现了比ML-DSA更小、更高效的签名。文章提供了JavaScript代码示例和性能对比，展示了FN-DSA在密钥大小和签名大小方面的优势，并建议在区块链等应用中考虑使用。
FN-DSA  FIPS 206  后量子密码学  数字签名  FFT  晶格 

不可重用证明1

本文档记录了一系列关于可验证凭证（Verifiable Credentials）撤销（Revocation）问题的讨论和研究，重点关注在不同场景下（在线/离线 Prover/Verifier）如何实现隐私保护的可撤销凭证。
可验证凭证  撤销  隐私保护  零知识证明  默克尔树  数字身份 

整数运算(IOp)

本文档介绍了同态处理单元(HPU)上的整数运算(IOp)的高级代码语法，HPU通过使用整数的基数表示来处理整数上的任何运算。IOp代码定义了整数操作签名，该签名用作链接到数字操作(DOp)代码的标识符。文章详细描述了IOp代码的结构、关键字、预定义IOp以及自定义IOp的示例。
同态加密  HPU  整数运算  IOp  DOp  HIS v2.0  TFHE 
  • zama-ai
  • 发布于 2025-05-10
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备战后量子：格密码学初学者指南

保护网路安全的密码学技术正不断发展，是时候赶上进度了。这篇文章是关于格密码学的教程，格密码学是后量子（PQ）转变的核心范式。
量子加密  格密码 
  • XPTY
  • 发布于 2025-05-10
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同态处理单元 (HPU) 的底层代码 - 数字操作 (DOp)

本文档介绍了同态处理单元 (HPU) 的底层代码语法，称为数字操作 (DOp)。DOp 程序类似于传统 CPU 汇编代码，但它操作的是编码数字的初级密文。文章详细描述了 DOp 指令的语法、寻址方式、以及各种指令类型（ALU、MEM、PBS 和 Control），并提供了示例。
同态加密  TFHE  数字操作  HPU  可编程自举  密文 
  • zama-ai
  • 发布于 2025-05-10
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TFHE 调试 IOp

本文主要介绍了在TFHE中使用HPU加速时，如何调试IOps以优化性能和保证正确性。文章详细介绍了HPU mockup的使用方法，以及如何通过分析mockup的输出、指令调度器追踪等工具来解决IOps中出现的问题，并提供实际的性能改进案例。
TFHE  HPU  IOps  调试  性能优化  指令调度器 
  • zama-ai
  • 发布于 2025-05-10
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基于格的签名聚合

本文分析了基于格的签名聚合方案，特别是LaBRADOR在聚合Falcon签名方面的应用，并与基于哈希的签名聚合方法进行了比较。文章重点关注LaBRADOR的性能瓶颈，特别是验证时间，并探讨了潜在的优化方向，同时讨论了Lazer与原始LaBRADOR方案的异同，认为两者方法相似，最后总结了LaBRADOR方案在签名聚合方面的优势与挑战。
格签名  签名聚合  LaBRADOR  Falcon签名  零知识证明  STARK 

基于格的签名聚合 - 密码学

本文深入探讨了基于格的签名聚合技术，特别关注了LaBRADOR方案在聚合Falcon签名方面的应用。通过基准测试，展示了该方案在证明大小方面的优势，同时也指出了验证时间是其面临的主要挑战。文章还对比了LaBRADOR与基于哈希的签名聚合方法，并讨论了未来可能的优化方向，例如多线程技术和委托技术。
格签名  签名聚合  LaBRADOR  Falcon签名  零知识证明  后量子密码学 

隐私守护者：隐私计算时代的委员会

本文探讨了Web3未来隐私计算的关键技术，包括同态加密（FHE）、多方计算（MPC）和不可区分性混淆（iO），这些技术通常需要信任分布式委员会。文章分析了这些技术的优缺点，并讨论了可信执行环境（TEE）的作用，最后提出了未来Web3隐私计算可能采用的委员会、TEE或混合方法。
同态加密  多方计算  不可区分性混淆  可信执行环境  分布式委员会  隐私计算 
  • shutter
  • 发布于 2025-05-07
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