理解零知识证明算法之Bulletproofs:Range Proof (2)_PRO:ROO

前言

在本系列的第一篇文章中,我们介绍了Bulletproofs在Rangeproof上的应用,当prover想要证明v值在范围内时,他需要发送2n+7个元素。然而,这种O(n)级的CC并不是我们想要的,希望能寻找一种方法可以把CC降低到O(log(n)级。

所以,本篇我们就主要介绍这个优化过程,主要分为两部分:

以简单的场景去阐述这个优化过程把第一篇的Rangeproof结果嵌入到优化过程注:第一篇文章由于格式的原因,公式显示会有误差,向量的特殊标记也没有显示出来,因此本篇将以图片的形式展示整个过程;另外,本文最后也附上了第一篇文章的图,帮助大家理解^_^

BTC突破35000美元关口 日内涨幅为2.81%:火币全球站数据显示,BTC短线上涨,突破35000美元关口,现报35003.29美元,日内涨幅达到2.81%,行情波动较大,请做好风险控制。[2021/7/7 0:34:37]

ImprovedRangeproof----Asimpleexample

1.预备知识

2.一个简单的场景

BTC在15分钟内涨幅超过1.00%:据火币全球站数据显示,BTC/USDT在15分钟内出现剧烈波动,涨超1.00%,达到1.06%。当前报价为 8739.58 美元,行情波动较大,请注意风险控制。[2020/5/4]

3.复杂度优化到O(log(n))

下图是一张基于上述过程的交互协议

有几点需要说明:

图的右半部分分为两个部分a.黄色部分为文章前面部分讲述的过程。这又分为三个部分:?i.初始化:省略了P的计算和交互的过程,我们假定开始此证明协议前,验证者已经有了一些基本的信息。这并不严谨,仅仅是为了清晰的表示后面的交互过程

行情 | BTC涨破13000美元关口:火币全球站数据显示,BTC涨上13000美元关口,日内涨幅扩大至5.58%,现报价13037美元。行情波动较大,请做好风险控制。[2019/7/10]

?ii.LOOP:一个不断迭代的过程,每次迭代,会:

产生一对(Li,Ri),所有向量长度减半Verifier计算P?i?/g?i?/h?i`?iii.End:最后一步,向量a,b已减半成常量a,b

?b.绿色部分为黄色部分的进一步优化,优化思想主要是多次幂乘操作缩减成单词幂乘操作,具体的是:

?i.上述LOOP中的第3步,延迟到最后一部一次性计算

ArealRangproof

回顾第一篇文章,我们知道,当我们要证明v属于时,验证者最终要验证:

对关系式做个变换:

因此,prover是要证明有向量l,r满足关系:

基于此关系,使用上述协议,就可以使rangeproof的交互复杂度降低到对数级。现在,是不是找到点内味了?

总结

本篇文章主要讲到了,BulletProof是如何把Rangeproof的CC降低到O(log(n)),并且介绍了更近一步的优化。结合第一篇文章,相信你已经对基于Bulletproofs的Rangeproof原理有了整体的了解,在本系列的第三篇文章中,将给大家分享Rangeproof的工程上实现细节。

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