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理解零知識證明算法之Bulletproofs:Range Proof (2)_ROO

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前言

在本系列的第一篇文章中,我們介紹了Bulletproofs在Rangeproof上的應用,當prover想要證明v值在范圍內時,他需要發送2n+7個元素。然而,這種O(n)級的CC并不是我們想要的,希望能尋找一種方法可以把CC降低到O(log(n)級。

所以,本篇我們就主要介紹這個優化過程,主要分為兩部分:

以簡單的場景去闡述這個優化過程把第一篇的Rangeproof結果嵌入到優化過程注:第一篇文章由于格式的原因,公式顯示會有誤差,向量的特殊標記也沒有顯示出來,因此本篇將以圖片的形式展示整個過程;另外,本文最后也附上了第一篇文章的圖,幫助大家理解^_^

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她還聲稱,掃描眼睛的用戶可以“永久跟蹤”他們的活動,包括運動模式和購買習慣,透明的人類因此成為現實。[2023/8/4 16:19:16]

ImprovedRangeproof----Asimpleexample

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1.預備知識

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2.一個簡單的場景

3.復雜度優化到O(log(n))

下圖是一張基于上述過程的交互協議

有幾點需要說明:

圖的右半部分分為兩個部分a.黃色部分為文章前面部分講述的過程。這又分為三個部分:?i.初始化:省略了P的計算和交互的過程,我們假定開始此證明協議前,驗證者已經有了一些基本的信息。這并不嚴謹,僅僅是為了清晰的表示后面的交互過程

?ii.LOOP:一個不斷迭代的過程,每次迭代,會:

產生一對(Li,Ri),所有向量長度減半Verifier計算P?i?/g?i?/h?i`?iii.End:最后一步,向量a,b已減半成常量a,b

?b.綠色部分為黃色部分的進一步優化,優化思想主要是多次冪乘操作縮減成單詞冪乘操作,具體的是:

?i.上述LOOP中的第3步,延遲到最后一部一次性計算

ArealRangproof

回顧第一篇文章,我們知道,當我們要證明v屬于時,驗證者最終要驗證:

對關系式做個變換:

因此,prover是要證明有向量l,r滿足關系:

基于此關系,使用上述協議,就可以使rangeproof的交互復雜度降低到對數級。現在,是不是找到點內味了?

總結

本篇文章主要講到了,BulletProof是如何把Rangeproof的CC降低到O(log(n)),并且介紹了更近一步的優化。結合第一篇文章,相信你已經對基于Bulletproofs的Rangeproof原理有了整體的了解,在本系列的第三篇文章中,將給大家分享Rangeproof的工程上實現細節。

Tags:PROROOProofRANBetProtocolMushrooms FinanceRugProofQuadrantProtocol

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