zk-SNARKs中input和witness size的权衡

博客主要参考相关文章及论文,介绍了SNARK验证相关内容。提到生成的proof元素数量,Verifier需计算pairing等式及E(vin(s)),其时效与input size呈线性关系。验证时witness string size和验证QSP无影响,影响SNARK验证时效的因素有安全级别和输入最大尺寸,还提出降低input size、转移信息至witness的办法。

主要来源 https://blog.ethereum.org/2016/12/05/zksnarks-in-a-nutshell/ 中“Tradeoff between Input and Witness Size”段落

论文GGPR12中,生成的proof只有7个elements of a group.
Verifier主要需要计算pairing等式的成立(如 W := E(w(s)),W’ := E(α w(s)),则e(W’, E(1)) = e(E(α w(s)), E(1)) = e(g,g)αw(s) = e(gw(s),gα) = e(E(w(s)), E(α)) = e(W, E(α)))以及计算E(vin(s))。
计算E(vin(s))的时效与input size的大小呈线性关系。
在verification时,witness string size和验证QSP都不会有任何影响。
也就是说,因为SNARK在做verify时仅仅是check多项式at a single point而不是计算整个多项式,所以SNARK在verify复杂问题和简单问题都需要相同的时效。

影响SNARK verification时效的因素主要有:

  • the level of security(如 the size of the group)
  • the maximum size for the inputs

所以,降低input size的大小,转移input的信息至witness,是一种可行的办法:
在这里插入图片描述

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row col 分别指示方格所在的行列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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