零知识证明 - 从 QSP 到 QAP

2019-05-01 23:49:00 +08:00
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前一段时间,介绍了零知识证明的入门知识,通过 QSP 问题证明来验证另外一个 NP 问题的解。最近在看 QAP 问题相关的文章和资料,这篇文章分享一下 QAP 问题的理解。

0 背景介绍

QSP/QAP 问题的思想都是出自 2012 年一篇论文:Quadratic Span Programs and Succinct NIZKs without PCPs。论文的下载地址: https://eprint.iacr.org/2012/215.pdf

图 1

这篇论文提出了使用 QSP/QAP 问题,而不使用 PCP 方式,实现零知识证明。

1 术语介绍

SP - Span Program ,采用多项式形式实现计算的验证。

QSP - Quadratic Span Program,QSP 问题,实现基于布尔电路的 NP 问题的证明和验证。

QAP - Quadratic Arithmetic Program,QAP 问题,实现基于算术电路的 NP 问题的证明和验证,相对于 QSP,QAP 有更好的普适性。

PCP - Probabilistically Checkable Proof ,在 QSP 和 QAP 理论之前,学术界主要通过 PCP 理论实现计算验证。PCP 是一种基于交互的,随机抽查的计算验证系统。

NIZK - Non-Interactive Zero-Knowledge,统称,无交互零知识验证系统。NIZK 需要满足三个条件:1/ 完备性(Completeness),对于正确的解,肯定存在相应证明。2/可靠性 (Soundness) ,对于错误的解,能通过验证的概率极低。3/ 零知识。

SNARG - Succinct Non-interactive ARGuments,简洁的无须交互的证明过程。

SNARK - Succinct Non-interactive ARgumentss of Knowledge,相比 SNARG,SNARK 多了 Knowledge,也就是说,SNARK 不光能证明计算过程,还能确认证明者“拥有”计算需要的 Knowledge (只要证明者能给出证明就证明证明者拥有相应的解)。

zkSNARK - zero-knowledge SNARK,在 SNARK 的基础上,证明和验证双方除了能验证计算外,验证者对其他信息一无所知。

Statement - 对于 QSP/QAP 而言,某个计算电路的输入。Statement 对证明者和验证者都是公开的。

Witness - Witness 只有验证者知道。可以理解成,某个计算电路的输出( output )。

2 QAP 问题和算术电路

QAP 的定义和 QSP 的定义有些相似(毕竟都是一个思想理论的两种形式)。论文中给出了 QAP 的一般定义和强定义。QAP 的强定义如下:

QAP 问题是这样一个 NP 问题:给定一系列的多项式,以及给定一个目标多项式,找出多项式的组合能整除目标多项式。输入为 n 位的 QAP 问题定义如下:

给定一个证据 u (由 Statement,Witness 以及中间门电路的输出组成),满足如下条件,即可验证 u 是 QAP 问题的解:

对一个证据 u,多项式之间的系数($a_1, ..., a_m, 和 b_1, ... , b_m, 以及 c_1, ..., c_m$ 相等)。

算术电路可以简单看成由如下的三种门组成:加门,系数乘法门以及通用乘法门(减法可以转化为加法,除法可以转化为乘法)。Vitalik 在 2016 年写过的 QAP 介绍,深入浅出的解释 NP 问题的算术电路生成和 QAP 问题的转化。推荐大家都读一读。

https://medium.com/@VitalikButerin/quadratic-arithmetic-programs-from-zero-to-hero-f6d558cea649

以 Vitalik 文章中的例子为例,算术逻辑($x^3 + x + 5$)对应的电路如下图所示:

图 2

3 算术问题转化为 QAP 问题

把一个算术电路转化为 QAP 问题的过程,其实就是将电路中的每个门描述限定的过程,也就是所谓的 R1CS ( Rank-1 constraint system )。

3.1 算术电路拍平

算术电路拍平,就是用一组向量定义算术电路中的所有的变量(包括一个常量变量)。比如 2 中所示的电路,拍平之后的向量表示为$[one, x, out, sym_1, y, sym_2 ]$,其中 one 代表常量变量,x 代表输入,out 代表输出,其他是中间门电路的输出。

假设一个合理的电路向量值为$s - [s_0, s_1, s_2, s_3, s_4, s_5]$。

3.2 门描述

对于每个电路中的门进行描述,说清输入以及输出,采用$s \cdot a* s \cdot b - s \cdot c = 0$的形式,其中$a,b,c$都是和电路向量长度一致的向量值。$s \cdot a, s \cdot b, s \cdot c$都是点乘。这种形式表达的是“乘法门”。可以简单的理解,$a, b, c 和 s$的点乘就是“挑选”向量中的变量,查看挑选出的变量是否满足$A * B = C$。

各个门对应的$a, b, c$的向量值如下:

门 1 (查看$x * x 是否等于 sym_1$):

$a = [0, 1, 0, 0, 0, 0]​$

$b = [0, 1, 0, 0, 0, 0]$

$c = [0, 0, 0, 1, 0, 0]$

门 2 (查看$sym_1 * x 是否等于 y$):

$a = [0, 0, 0, 1, 0, 0]$

$b = [0, 1, 0, 0, 0, 0]$

$c = [0, 0, 0, 0, 1, 0]$

门 3 (查看$(x + y)*1 是否等于 sym_2$):

$a = [0, 1, 0, 0, 1, 0]$

$b = [1, 0, 0, 0, 0, 0]$

$c = [0, 0, 0, 0, 0, 1]$

门 4 (查看$(5x + sym_2) * 1 是否等于 out$):

$a = [5, 0, 0, 0, 0, 1]$

$b = [1, 0, 0, 0, 0, 0]$

$c = [0, 0, 1, 0, 0, 0]$

3.3 多项式表达

在门电路描述的基础上,将所有的门电路,转化为多项式表达。将$a, b, c$中的每个系数,看成一个多项式的结果(以 a 为例):$a = [f_0(x), f_1(x), f_2(x), f_3(x), f_4(x), f_5(x)]$。

针对门 1/门 2/门 3/门 4,$f_0(x), f_1(x), f_2(x), f_3(x), f_4(x), f_5(x)$的取值不同。比如说,门 1 的 a 的$f_0(x)$为 0。门 2 的 a 的$f_0(x)$为 0。门 3 的 a 的$f_0(x)$为 0。门 4 的 a 的$f_0(x)$为 5。

设定门 1 对应的 x 为 1,门 2 对应的 x 为 2,门 3 对应的 x 为 3,门 4 对应的 x 为 4 的话(这些值可以任意指定),会得到如下的等式:

$f_0(1) = 0, f_0(2) = 0, f_0(3)=0, f_0(4)=5$

在获知一系列的输入和输出的前提下,可以通过朗格朗日定理,获取多项式表达式。小伙伴可以通过如下的工具计算多项式: http://skisickness.com/2010/04/28/。

图 3

图 4

也就是说,a 的$f_0(x) = -5 + 9.167x + -5x^2 + 0.833x^3$。同样的方式,可以算其他参数的$f_0(x), f_1(x), f_2(x), f_3(x), f_4(x), f_5(x)$。再把这些多项式代入$s \cdot a* s \cdot b - s \cdot c = 0$,在正确的$s 向量值$的情况下,1/2/3/4 能让等式成立,也就是说,多项式$s \cdot a* s \cdot b - s \cdot c$能整除$(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)$。这样,一个算术电路就转化为了 QAP 问题。

4 QAP 问题的 zkSNARK 证明

QAP 问题的 zkSNARK 证明过程和 QSP 有点类似。skSNARK 证明过程分为两部分:a) setup 阶段 b )证明阶段。QAP 问题就是给定一系列的多项式$v_0, ..., v_m, w_0, ..., w_m, y_0, ... , y_m$以及目标多项式$t$,证明存在一个证据$u$。这些多项式中的最高阶为$d$。

4.1 setup 和 CRS

CRS - Common Reference String,也就是预先 setup 的公开信息。在选定$s$和$\alpha$的情况下,发布如下信息:

4.2 证明者提供证据

在 QAP 的映射函数中,$1, ..., m$中有些数字没有映射到,也就是除了输入之外的序号。这些没有映射到的序号(中间门电路和输出)组成$I_{free}$,并定义($k$为未映射到的序号):

$$v_{free}(x) = \sum_k a_kv_k(x)$$

证明者需提供的证据如下

$V_{free}/V_{free}', W/W', Y/Y', H/H'$是$\alpha$对,用以验证$v_{free},w,y,h$是否是多项式形式。$t$是已知,公开的,毋需验证。$P$用来确保$v_{free}(s), w(s) 和 y(s)$的计算采用一致的参数。

4.3 验证者验证

在 QAP 的映射函数中,$1, ..., m$中所有映射到的序号(输入序号)作为组成系数组成的二项式定义为(和$v_{free}$互补):

$$v_{in}(x) = \sum_k a_kv_k(x)$$

验证者需要验证如下的等式是否成立:

第一个(系列)等式验证$V_{free}/V'_{free}, W/W', Y/Y', H/H'$是否是$\alpha$对。

第二个等式验证$V_{free}, W, Y$的计算采用一致的参数。因为$v_{free}, w, y$都是二项式,它们的和也同样是一个多项式,所以采用$\gamma$ 参数进行确认。证明过程如下:

$$e(E(\gamma), P) = e(E(\gamma), E(\beta_vv_{free}(s) + \beta_ww(s) + \beta_yy(s))) = e(g, g)^{\gamma(\beta_vv_{free}(s) + \beta_ww(s) + \beta_yy(s))}$$

$e(E(\beta_v\gamma), V_{free})e(E(\beta_w\gamma), W)e(E(\beta_y\gamma), Y) = e(E(\beta_v\gamma), E(v_{free}(s)))e(E(\beta_w\gamma), E(w(s)))e(E(\beta_y\gamma), E(y(s)))$

$= e(g,g)^{(\beta_v\gamma)v_{free}(s)}e(g,g)^{(\beta_w\gamma)w(s)}e(g,g)^{(\beta_y\gamma)y(s)}= e(g, g)^{\gamma(\beta_vv_{free}(s) + \beta_ww(s) + \beta_yy(s))}$

第三个等式验证$v(s)w(s) - y(s) = h(s)t(s)$,其中$v_0(s)+v_{in}(s)+v_{free}(s) = v(s)$。

简单的说,逻辑是确认$v, w, y, h$是多项式,并且$v,w,y$采用同样的参数,满足$v(s)w(s)- y(s)= h(s)t(s)$。

到目前为止,整个 QAP 的 zkSNARK 的证明过程逻辑已见雏形。

4.4 $\delta $ 偏移

为了进一步“隐藏” $V_{free}, W, Y$,额外需要采用两个偏移: $\delta_{free}, \delta_w 和 \delta_y$。 $v_{free}(s)/w(s)/y(s)/h(s)$进行如下的变形,验证者用同样的逻辑验证。

$$v_{free}(s) \rightarrow v_{free}(s) + \delta_{free}t(s)$$ $$w(s) \rightarrow w(s) + \delta_wt(s)$$ $$y(s) \rightarrow y(s) + \delta_yt(s)$$ $$h(s) \rightarrow h(s)+\delta_{free}(w_0(s) + w(s)) + \delta_w(v_0(s) + v_{in}(s) + v_{free}(s)) + (\delta_{free}\delta_w)t(s) - \delta_y$$

总结:QAP 和 QSP 问题类似。QSP 问题主要用于布尔电路计算表达,QAP 问题主要用于算术电路计算表达。将一个算术电路计算转化为 QAP 问题的过程,其实就是对电路中每个门电路进行描述限制的过程。通过朗格朗日定理,实现算术电路的多项式表达。QAP 问题的 zkSNARK 的证明验证过程和 QSP 非常相似。

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