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零知识证明的技术路径之争:zk-SNARK 和 zk-STARK 谁更优?

时间:2022-12-27|浏览:1740

短期与长期。

作者:Chloe

Crypto 行业被广泛关注的零知识证明(Zero—Knowledge Proof)技术,并非是这几年刚冒出来的新技术,而是在 1980 年就被数学家 S.Goldwasser、S.Micali 及 C.Rackoff 提出。

零知识证明涉及一系列步骤,可以实现密码学中的「可用而不可知」。

区块链有着公开透明、不可篡改等特征,意味着加密投资者的链上资产及交易记录是没有隐私可言的,于是零知识证明技术被引入了区块链,当中以 zk-SNARK 和 zk-STARK 最为关注。

zk-SNARK 被项目方采用得最多,zk-STARK 则被密码学专家认为优于 ZK-SNARK。那么综合技术与实际应用,二者谁更优?

zk-SNARK:简洁 + 非交互性

Alessandro Chiesa 等人在 2012 年开发了 zk-SNARK 协议,这是一种简洁化、非交互式的零知识证明技术,全称是 zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge,可以拆解成三部分来理解:

zero-knowledge:

零知识证明,在不暴露隐私情况下向对方证明一件事情,让数据「可用而不可知」。

succinct:

简洁性,要证明的东西占用的空间很小,而且可以快速验证(几毫秒)。

non-interactive:

非交互性,意味着证明者和验证者之间不需要有交集即可快速地得到验证结果。

zk-SNARK 的简洁性和非交互性,是相对于传统的零知识证明方案而言的。

简单来说,传统方案是交互式证明,即示证者(宣称某一命题为真)和验证者(确认该命题确实为真)之间反复确认,你可以理解为示证者不断向验证者询问 “是或不是?”,然后验证者不断给出回答,直到最后碰出一个正确答案来,所以效率很低。

zk-SNARK 的解决方案则不需要双方反复确认 “是或不是”,而是提前先搞一个「可信初始化」,从而生成公共参考字符串(CRS),然后所有的示证者都可以直接访问它。

打一个通俗的比方。交互式证明相当于老师要批改每一个考生的每一道考题,效率很低,但正确答案只掌握在老师这边,基本不存在有人偷答案的情况。

但 zk-SNARK 直接上传了正确答案,然后让考生自己对答案(把自己解的某道题发送给后台系统,就会直接得到正确与否的最终结果),非常高效,代价是答案有可能被泄露,虽然这个答案系统是经过加密的。

因此针对 zk-SNARK 容易被泄露的问题,有很多围绕着提高「答案系统」安全性的解决方案,不同采用 zk-SNARK 的项目方的方案各有不同。如 zCloak 钱包是直接把算法以纯文本的形式发给用户,用户下载到本地去做计算(所以即使断网也依旧能完成工作)。

zk-STARK:概率证明+缓冲时间

zk-STARK 是成立于 2017 年 12 月的 StarkWare 团队开发的,它是针对 zk-SNARK 的替代解决方案。研发历时一年多,经过无数次迭代才彻底搞定,已经到 2019 年了。

zk-SNARK 是提前生成公共参考字符串,用非交互式证明的方式提高了证明效率,但也留下了隐患。zk-STARK 虽然是交互式证明,但它是一种巧妙的交互式证明——通过哈希函数碰撞(一种概率证明的方式)来保证安全性,因此也实现了高效证明。

这个思路直接借鉴自 2015 年推出的交互式预言机证明(IOP)技术,简单来说是先把问题用密码学的方式打碎,然后验证者随机向示证者提出几个的问题,如果几轮下来,示证者都给出准确的回答,那么验证就通过了。

所以 zk-STARK 同样也只需要极少的计算资源就可以完成证明,但是它更安全,不存在答案泄露的风险。并且为了进一步确保安全性,还设置了争议时间延迟(DTD)来作为缓冲。

zk-SNARK 和 zk-STARK 的区别

1. 透明度

zk-SNARK 的公共参考字符串通常由一个小团体来保管,因此有泄露的可能性,从而被恶意利用,如创建虚假证明。

zk-STARK 则直接利用生成随机性的参数来验证,不需要任何第三方的「答案系统」,因此透明度大幅提高。

2. 抗量子计算机攻击

zk-SNARK 未来会轻易被量子计算机暴力破解(通过分解计算从公钥中提取私钥)。当然,量子计算何时到来还是个问题。

zk-STARK 采用的是哈希函数碰撞的方法来证明,理论上量子计算机的暴力破解是无效的。

3. 可扩展性

zk-SNARK 的证明在链上更具可扩展性(生成的证明的字节数更小),zk-STARK 在纯链上似乎没有优势。

StarkWare 官网宣称是最快的,可能是因为 zk-STARK 允许链下进行大规模计算和存储,然后在链上完成验证,因此可扩展性显著提升(甚至可以提高 10 倍),而成本显著降低。

总结

zk-SNARK 技术被采用得最多,尤其是在以太坊扩容场景中。zk-SNARK 主要是围绕「隐私保护」去做身份、支付、DeFi、资产证明等各种应用。

zk-STARK 虽然也在发展之中,但技术尚不成熟,至少在通用性上受限,所以我们看到大多是围绕着「可扩展性」去做各种应用。

不过据 StarkWare 团队在 2022 年的说法,已经解决了可扩展性,该把目标瞄准「隐私保护」了,而方式是通过 StarkNet 的 Layer3 以及 Layer4 中以分形分层的方式解决,这似乎与 zk-STARK 证明系统本身没有直接关系。

至少就目前而言,大多数以太坊 Layer2 项目 (zkSync、Aztec、Loopring、Scroll 等) 都采用的是 zk-SNARK 技术路线,除了通用性上受限,还有一个原因是普遍反馈说 zk-STARK 的开发难度过大……

当然长远来看,zk-STARK 可承载的运算量更大,可能更有前景。

总的来说,zk-SNARK 和 zk-STARK 的关系,有些像 Optimistic rollups 和 ZK rollups 的关系,前者短期利好,后者长期利好。

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