《A Graduate Course in Applied Cryptography》Chapter 20 Proving properties in zero-knowledge (2)*

本文介绍了非交互式零知识证明系统,特别是通过Fiat-Shamir转换将 Sigma 协议转化为非交互式证明。讨论了非交互式证明系统的存在合理性和零知识性质,并举例说明在电子投票协议中的应用。此外,文章还探讨了如何在随机预言机模型下确保零知识属性,并给出了相关定义和定理。

原文教材 与 参考资料:

        Boneh Dan , Shoup Victor . A Graduate Course in Applied Cryptography[J].

        该书项目地址(可以免费获取):http://toc.cryptobook.us/

        博客内容为对该书的学习笔记(包括但不限于翻译、额外绘图、注解、个人理解等),并非原创知识,仅帮助理解,整理思路.
 

20.3 Non-interactive proof systems

非交互式零知识证明,一个经典的例子就是使用Fiat-Shamir 转换将任意的Sigma协议转化为一个非交互式的证明系统。基本的思路非常简单,将验证者生成随机挑战C用哈希函数H进行替换,即为挑战C由哈希函数以声明statement,承诺commitment生成。如果我们将哈希函数作为随机谕言机,那么我们可以证明如下的两个事实:

    (1)如果sigma协议具备存在合理性(existentially sound) ,那么该NIPS(non-interactive proof system)也具备存在合理性。

    (2)如果sigma协议是sHVZK,那么运行该NIPS不能从中恢复出任何关于证明者持有的证据信息。

显然,第一个属性可以直接从SIgma协议中继承过来。但是,第二个属性需要一个新的定义“Zero Knowledge”来帮助给出合理证明与定义。

20.3.1 Example :a voting  protocol

一个典型的非交互系统为 电子投票系统:

该场景非常简单:参与者向投票中心提交自己的选票即可。

需要满足两个基本的属性:

&n

关于 `sd-webui-prompt-all-in-one` 的加密技术和实现方法的信息,在提供的参考资料中并未直接提及相关内容。然而,可以基于一般性的加密实践以及Python环境中常用的工具来探讨可能涉及的技术。 对于任何Web应用程序而言,保护用户数据的安全至关重要。通常情况下,涉及到敏感信息处理的应用会采用多种安全措施以确保通信过程中的信息安全。这包括但不限于传输层安全性协议(TLS)、哈希算法用于存储密码、对称/非对称密钥加密等[^1]。 在具体的项目如 `sd-webui-prompt-all-in-one` 中,如果确实存在加密需求,则可能会依赖于一些成熟的库来进行开发工作。例如: - **PyCryptodome**: 这是一个自给自足的模块集合,提供了广泛的低级加密原语支持,适用于各种场景下的加解密操作。 - **cryptography**: 提供高级别的API接口,简化了开发者构建安全系统的难度,同时也包含了必要的底层功能。 下面给出一段简单的代码片段展示如何利用 `cryptography` 库执行基本的数据加密流程: ```python from cryptography.fernet import Fernet # 生成密钥并保存到文件 key = Fernet.generate_key() with open("secret.key", "wb") as key_file: key_file.write(key) # 加载密钥 with open("secret.key", "rb") as key_file: key = key_file.read() cipher_suite = Fernet(key) encoded_text = cipher_suite.encrypt(b"A really secret message.") print(f"Encrypted text: {encoded_text}") deciphered_text = cipher_suite.decrypt(encoded_text) print(f"Decrypted text: {deciphered_text.decode()}") ``` 需要注意的是,实际应用时应当遵循最佳实践指南,并考虑更多因素比如秘钥管理策略、访问控制机制等方面的内容。
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