DAOrayakiDAO研究奖金池：
资助地址:DAOrayaki.eth
投票进展：DAOCommittee?2/0通過
赏金总量：60USDC
研究种类：BlockchainZeroKnowledgeProofs
原文作者:KobiGurkan
zkSNARKs是一种创建零知识证明的方法。具体来说，是简洁的、非交互式的创建零知识证明的方法。
zkSNARKs到底是什么可以参考以下内容
1.zkSNARKs在Zcash中是如何构建的--由Zcash团队提供。
https://z.cash/technology/zksnarks/
2.私人数据的无信任计算—QED-it的首席密码学家DanielBenarroch和AvivZohar
ZT创新板即将上线BabyDog:据官网公告，ZT创新板即将上线BabyDog，已开启BabyDog充值，并于6月30日13:00开启BabyDog/USDT交易对。
BabyDog（宝贝小狗）是由爱狗社区共同组成，BabyDog是一种通货紧缩的货币，随着时间的推移，越来越深受广大爱狗人士的喜爱。
ZT数字资产交易平台是一家全球性的数字资产交易服务商，致力于为全球用户打造创新型热门数字资产首发地。[2021/6/29 0:14:27]
教授的博文。
https://qed-it.com/trustless-computing-on-private-data/
3.证明，区块链。ZKPinAction-一个解释ZKP和如何为数独创建一个的会议
视频。
https://qed-it.com/2017/07/04/zkp-in-action/
ZT创新板即将上线SHAB:据官网公告，ZT创新板即将上线SHAB，于6月15日11:00开放充值，6月16日 11:00开启SHAB/USDT交易对。SHAB是Doge精神的继承者，发行量为一千万亿枚。Sharpei做到了100%完全去中心化，将一切权利交予社区行使。
ZT数字资产交易平台是一家全球性的数字资产交易服务商，致力于为用户打造创新型热门数字资产首发地。[2021/6/14 23:35:10]
4.不可思议的机器--QED-it首席科学家AvivZohar教授的博文，解释了可信的设置。
https://qed-it.com/2017-12-20-the-incredible-machine/
5.猎杀SNARK-一系列的谜语，用于实验ZKPs。
https://qed-it.com/2017/07/11/the-hunting-of-the-snark/
隐私协议Aztec将在11月进行网络升级 降低DeFi交易Gas费:10月23日消息，隐私协议Aztec计划将在11月对网络进行升级，以支持对DeFi的可扩展私密访问。此升级可以让用户通过匿名的方式以较低的Gas价格进行DeFi交易，而且无需将 DeFi 协议迁移到 Layer 2 上。（medium）[2020/10/23]
在QED-it，我们使用zkSNARKs和其他工具，为企业创建零知识区块链。
最为人所知的zkSNARKs的生产部署可能是ZCash--一种具有不可链接的交易和隐藏金额的加密货币。ZCash，以及其他一些利用zkSNARKs的产品，都是基于一种叫做Pinnochio的结构，尽管更具体的是BCTV14a。这是一项了不起的技术，正如你可能怀疑的那样。这种结构有一个明显的缺点：可信的设置。
受信任设置
设置是一个生成CRS的过程，或者更公开地称为一对证明和验证密钥。这些"密钥"被证明者和验证者用来分别生成和验证特定问题的证明。
在这个过程中，有一些随机的元素被抽样，但必须保密。因为如果验证者知道这些，他们将能够创造出被成功验证的证明，而在证明过程中不使用问题的实际解决方案。换句话说，就是要伪造证明，破坏健全性。这种随机性也被称为"有废料"。有一些方法可以避免这种担忧，不把信任放在单一实体上。对于公共电路来说，这些方法通常涉及多方计算，在这个过程中，多个参与者捐出自己的随机性，之后再将其销毁。有趣的是，只要有一个参与者是诚实的，并且销毁了他们的随机性，整个过程就会很安全。
使用MPC做可信设置的一些值得注意的例子仍旧是：ZCash。
1."TheCeremony"播客
https://www.wnycstudios.org/podcasts/radiolab/articles/ceremony
2.Tau的幂
https://z.cash.foundation/blog/powers-of-tau/
你可能会注意到这里冒出来的这个"Tau"...Tau的保密性非常重要。一旦Tau被证明人知道，就很容易伪造证明。
创建一个证明
让我们快速看一下BCTV14a中提出的建设。
这是一个数学问题，所以让我们挑出与本篇文章有关的细节部分:
1.Tau是在设置过程中随机抽取的有限场中的一个点，是"有废料"中的一部分。
2.在证明过程中，验证者会计算一些多项式--A(z),B(z)和C(z)，它们来自约束系统和公共及私人输入的解决方案。本质上，这些多项式代表了"a*b=c"形式的约束，或者等同于"a*b-c=0"。
3.验证人还计算H(z)=(A(z)B(z)-C(z))/Z(z)，其中Z(z)是一个公开的多项式，在代表约束系统的点上为零。请注意，由于A、B和C考虑了验证者的输入，只有当分子也在相同的点上归零时才能计算出H，证明验证者实际上知道问题的一个解决方案，即产生A*B-C=0。重要的部分现在发生了--验证者在不知道Tau的情况下，可以计算出在Tau处求值的"指数内"H(z)--H(Tau)。
我们为什么要这样做？因为通过在随机点Tau上求值，证明者有很高的概率表明方程H=(A*B-C)/Z对所有Z都成立。从同一问题的不同角度来看，在不知道Tau的情况下，证明者以高概率，将无法产生一个在该点得到完全相同的值的多项式。
我们如何在技术上做到这一点呢？有这样一个事实：设置过程的一部分产生了包含Tau所有相关幂的元素隐藏在指数中，以pk_Hi的形式给出。如果我们有H的系数，我们可以将这些结合起来并创建H。
更具体地说
验证者计算的H(z)
取自证明的钥匙，在设置过程中计算出来的
对H(Tau)进行“指数内”评估
验证者在收到证明后，可以再次在指数中检查验证者是否确实提供了满足H=(A*BC)/Z关系的H的系数，这只有在验证者确实知道一个解决方案时才能做到。
伪造证明
现在让我们做个假设，如果Tau被知道了会怎样？如果由于某种原因，它在设置过程中被暴露出来，并且被恶意验证者知道了。
显然，伪造一个证明是非常容易的。因为H=(A*B-C)/Z的等价检查是在特定的点Tau进行的，我们可以利用我们对Tau的了解来创建一个完全满足的多项式。也就是说，创建一个常数多项式H(z)，它只是一直返回/Z(Tau)。
核查员的检查会通过，而且没有人知道。这听起来很难...
其实一点也不。我们非常欢迎你查看这段概念验证代码，它基于HowardWu的libsnarktutorial，自己看看对代码所做的修改。
1.该程序设置了一个用于比特分解的电路，尽管它是C。
2.设置过程恶意地将Tau保存到磁盘。
3.验证者从磁盘上加载Tau，并使用错误的输入进行证明。验证者知道Tau，生成常数多项式，不考虑输入。
然后验证者成功地验证了证明！
结论
我希望这篇文章提供了一些见解，让我们了解什么是大家一直在谈论的关于zkSNARKs的"有废物"，以及为什么它的暴露会导致容易被攻击。
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