ZoKrates实战在线旅游业【零知识证明】

在这个教程中我们将学习如何使用零知识证明技术 解决在线旅游行业中服务提供商在不透露太多商业秘密 的情况下如何向OTA平台证明其服务能力的问题。我们 将使用以太坊区块链上的零知识证明应用开发框架 ZoKrates来完成这个应用。

区块链开发教程链接: 以太坊 | 比特币 | EOS | Tendermint | Hyperledger Fabric | Omni/USDT | Ripple

1、在线旅游应用背景简介

我们假设如下的场景:在线旅游OTA平台作为 面向终端消费者的唯一入口提供度假旅游服务,因此它需要 与若干提供具体服务的供应商合作,例如航空、酒店、导游等, 并将这些服务整合为一个完整的产品包出售给客户:

当OTA平台针对特定的目标群体提供度假产品包时,它就从 合作伙伴中根据该产品包的特性筛选满足条件的供应商。因此 如果一个新的供应商例如一个新酒店要加入该网络,就需要向 OTA平台提供其服务能力的证明,例如酒店综合评价不低于3.5,或者房间价格 区间为$100~$150。

这一筛选过程可以视为:OTA平台给出一组KPI,供应商则需要 证明自己符合这一组KPI。例如在上面的描述中就涉及到两个 KPT:

  • 酒店综合评价:rating >= 3.5
  • 房间价格区间: $100 < price < $150

供应商只需要证明其满足特定的KPI要求就可以了,它并不需要 提供自己的具体KPI数值,这个证明过程就是零知识证明。

现在让我们用ZoKrates来实现这个具体的零知识证明应用。

2、安装ZoKrates

ZoKrates是以太坊上第一个zk-SNARK实现,可以直接使用预置的docker镜像:

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docker run -ti zokrates/zokrates /bin/bash

也可以用源代码自己构建:

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git clone https://github.com/JacobEberhardt/ZoKrates

cd ZoKratesdocker

build -t zokrates .

docker run -ti zokrates /bin/bash

cd ZoKrates/target/release

3、ZoKrates建模:使用DSL

我们假设OTA只接收综合评价在4~5的酒店,并且由于OTA设计的 该度假产品目标客户群体是成本敏感型,因此要求房间价格区间 为$100~$150,这些要求转化为Zokrates的DSL(领域专用语言)描述如下:

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def main(private field price, private field rating) -> (field):
field minPrice = 100
field maxPrice = 150
field minRating = 4

field result = if price >= minPrice && price <= maxPrice
&& rating >= minRating then 1 else 0 fi

return result

在上面的代码中,函数接收两个字段:价格/price和评分/rating,这两个 字段都是私有/private的,因此基于该函数构造的任何证据都不会包含可以 重构这两个字段的信息。如果price参数符合指定的最低/最高价格区间,并且 rating参数高于4,那么该函数就返回1,否则返回0。

看起来zokrates的DSL有点像Python,但它不是。Zokrates会编译这个DSL 编写的程序并生成可以进行验证的R1CS(一阶约束系统)表示。

每一个我们希望构造证据的程序都需要从这种高层的DSL转换为数学上可以验证 的表示,例如ZoKrates使用的R1CS表示,从DSL到R1CS的转换过程意味着将上述 程序分解为基本的数学运算:

幸运的是,ZoKrates已经帮我们完成了上述分解工作,只需要将上述代码存入 文件kpibounds.code,然后用ZokRates编译:

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./zokrates compile -i kpibounds.code

输出结果如下:

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...
(1 * ~one) * (1 * ~one + 21888242871839275222246405745257275088548364400416034343698204186575808495616 * _2305) == 1 * _2306
(1 * _2305) * (1 * ~one) == 1 * _2307
(1 * _2306) * () == 1 * _2308
(1 * ~one) * (1 * _2307 + 1 * _2308) == 1 * _2309
(1 * ~one) * (1 * _2309) == 1 * ~out_0
return (1 * ~one) * (1 * ~out_0)
Compiled code written to 'out'
Human readable code to 'out.code'
Number of constraints: 2305

注意上面输出的最后一行,这说明上述代码的R1CS表示中包含了2305个约束。 这么简单的一个问题就产生这么多约束,是不是感觉有点过分了?好消息是 验证的数据大小和约束的数量没有关系!我们只需要上传验证,证据是在链下 计算的。

4、ZoKrates计算见证

为了构造证据,我们需要一个所描述问题的有效解,直接用zokrates命令行:

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./zokrates compute-witness -a 120 4

-a表示我们传入参数,第一个参数是我们的产品价格,第二个参数是评级得分。 上述命令执行后ZoKrates给出了见证的R1CS表示:

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# _2305 = Rust::Identity(1 * _2304)
(1 * ~one) * (1 * ~one + 21888242871839275222246405745257275088548364400416034343698204186575808495616 * _2305) == 1 * _2306
(1 * _2305) * (1 * ~one) == 1 * _2307
(1 * _2306) * () == 1 * _2308
(1 * ~one) * (1 * _2307 + 1 * _2308) == 1 * _2309
(1 * ~one) * (1 * _2309) == 1 * ~out_0
return (1 * ~one) * (1 * ~out_0)
Witness:~out_0 1

最后一行很重要,因为它表明见证是有效的。我们可以试着传另一组参数:

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./zokrates compute-witness -a 120 3

你可以得到如下的输出结果:

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...
Witness:~out_0 0

5、ZoKrates设置:生成密钥对

构造zksnark应用需要一对密钥用于证据生成和验证,这同样是用zokrates 命令行来完成:

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./zokrates setup

上述命令执行后,生成文件proving.key和verification.key分别用于证据 的生成和验证。

6、ZokRates生成证据

有了生成密钥,现在可以用zokrates命令行生成证据了:

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./zokrates generate-proof

输出如下:

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"H":["0x99b2d8f0e11c030ec383d6993a745c6ca6a2d2c96ff968aca54c7f12f1af6b9", "0xee87810b5bafcb94259b5fb18db449e737250d8814f2bd3f6423a04dab91a74"],
"K":["0x2256ad47f190e9da72bee9e6a1b56785dd7c0b4f402effe5dcc9895aff280528", "0x104fc9c7ba4f4a70b2f0c26c76baa014f4ffbaf82a3f49fc60cee407e78c5a17"]
},
"input":[0]
}

"input": [0]指的是公开输入,由于我们将所有输入都定义为私有,因此不需要公开输入。

在ZoKrates内部使用了libsnark,因此在执行上面命令之前我们需要先计算见证、生成 密钥对。生成的证据存入json文件proof.json。随后我们将该文件上传以便进行验证。

7、ZoKrates验证证据

现在我们终于可以利用以太坊区块链了。我们将向Rposten测试链上传一个用于验证 的智能合约。

为了创建 验证代码,我们需要前面生成的验证密钥,然后执行如下命令:

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./zokrates export-verifier

该命令会生成一个新的文件:verifier.sol,这就是一个solidity智能荷叶。 我们利用remix ide将其部署到Ropsten测试链:

注意在这里我们选择了较早的Solidity编译器版本0.4.24。整个验证合约 为559行代码,其中包含了所需的椭圆曲线操作代码。部署结果如下:

我们现在就可以访问这个合约的verifyTx方法了。在remix ide中 我们手工输入proof.json中的数据:

发送交易之后我们需要稍等一会儿,然后检查验证是否成功。验证合约 同时也会触发一个成功事件:

COOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOL.


原文链接:Blockchain in Travel Industry — Zero Knowledge Proofs

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