探索未来计算的新边界：Lasso

探索未来计算的新边界：Lasso

LassoThe lookup singularity. Based on Spartan; built on Arkworks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lasso

在探索密码学和区块链技术的深度集成中，我们发现了一个名为Lasso的开源项目。这个项目源自Spartan，由微软开发，并由a16z进行进一步改进，它提供了一种新颖的方法来处理大数据表中的查询验证，通过Sum-check和稀疏多项式承诺实现高效且安全的数据操作。

项目介绍

Lasso的核心是使用高效的零知识证明系统，允许用户在不暴露敏感信息的情况下证明数据库查询的正确性。它的设计灵感来源于Lasso和Jolt两篇学术论文，旨在解决超大规模数据表的隐私保护和效率问题。项目支持Lookup Arguments，即使在处理大型表格时也能保持高效性能，这使得Lasso成为隐私计算和去中心化应用的理想选择。

技术分析

Lasso基于Densified Representation和Sparse Polynomial Evaluation Proof两个关键概念。前者将非零值数据压缩到一个密集表示中，后者则构建了用于验证查询正确性的证明系统。此外，项目利用了多变量短基乘法（Multivariate Short-Base Multiplication, MSM）的优化，可以在Rust的nightly版本中开启或关闭，以适应不同的性能需求。

let mut dense: DensifiedRepresentation<F, C> = DensifiedRepresentation::from(&nz, log_M);
let commitment = dense.commit::<G>(&gens);

let proof =
    SparsePolynomialEvaluationProof::<G, C, M, SubtableStrategy>::prove(
        &mut dense,
        &r,
        &gens,
        &mut prover_transcript,
        &mut random_tape,
    );

这段代码展示了如何创建一个承诺并生成证明，体现了Lasso简洁明了的API设计。

应用场景

Lasso的技术可以广泛应用于需要处理大量数据并保证隐私的应用中，包括但不限于：

• 去中心化金融：用户在进行交易时可验证账户余额而不泄露具体金额。
• 隐私计算：使数据分析公司在聚合用户数据的同时，保持用户的个人信息不被泄露。
• 供应链管理：确保货物追踪信息的完整性和不可篡改性，而无需公开所有详细记录。

项目特点

• 安全性：Lasso利用先进的零知识证明技术，允许验证者检查查询结果的准确性，但无法获取原始数据。
• 高性能：专为大规模数据表优化，能在处理超大表时保持高效。
• 灵活性：支持自定义表格类型，方便开发者根据需求调整。
• 社区驱动：作为一个开放源代码项目，Lasso受益于持续的改进和更新，以及全球开发者社区的贡献。

为了深入了解Lasso及其背后的理论与实践，你可以阅读官方提供的Introducing Lasso and Jolt 和Understanding Lasso and Jolt, from theory to code 文章。现在就加入Lasso，一起开启隐私计算的新篇章吧！

LassoThe lookup singularity. Based on Spartan; built on Arkworks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lasso