VRF proof极简理解

2024-05-26 05:14:58

VRF proof

术语说明

SK: 私钥

PK: 公钥

M：输入值

R：哈希输出

P：证明

函数

证明人根据输入M和私钥计算出唯一的哈希值R

R = VRF_Hash(SK, M)

证明人根据输入M和私钥计算出唯一的证明P

P = VRF_Proof(SK, M)

验证者将证明转换成哈希值

R = VRF_P2H ( P )

即 VRF_Hash(SK, M) == VRF_P2H(VRF_Proof(SK, M))

验证者校验

True/False = VRF_verify(PK, M, P)

特性

唯一性：对于特定的一对公私钥，任意一个输入都有并且只有一对 R和P

抗碰撞：即使知道私钥也无法构造2个不同输入获得同样的R和P输出

随机性：无私钥者无法通过输入值来判断输出R的值的范围

一种应用

简化的VRF Proof 抽签流程 – 一种POS共识。

权重值w作为节点的抽签次数。

输入值M是给定的，seed+上一轮的抽签信息等。

权重为1的节点，计算一次 VRF_Hash(SK, M) 和VRF_Proof(SK, M)，得到R和P。

广播R和P，所有节点的的R值对比，校验各个节点的P R M，R最接近某个固定值的即为出块节点。

节点不能通过随意设定R值企图接近某个固定值，也不能尝试不同的M值去试图接近它。

对于权重节点为w的节点，输入值M’ = Next(M)，得到w个M，计算出 w个R 和 P，再参与验证和对比。即权重越大，抽签次数越多，中签概率越大。

先公布R，选出区块，再发布区块的时候公布P，同时完成校验和出块，避免攻击。

小结

VRF证明，本质上是对R的证明。

证明我和R的生成关系，并不能证明我和随机数的生成关系。

参考

VRF 密码学抽签原理及其在 Algorand 中的应用

https://blog.iyouchain.com/2019/06/28/algo-vrf-cryto-sortition-analysis/

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