如何利用门限签名来生成随机信标？

作者:?ALEXANDERSKIDANOV

翻译&校对:?IANLIU?&阿剑

来源：以太坊爱好者

回顾2015，DFinity项目提出了令整个社区都为之兴奋的随机信标方案——使用BLS门限签名产生随机输出，同时保证输出的无偏性及不可预测性。然而，时至2020年的今天，构建无偏且不可预测的随机信标仍然困难重重，还在研究的项目少之又少。

其实门限签名只是构建随机信标的可行方法之一，我们前面发表过一篇概览文章，介绍其他可能的解决方法，其中包含本文要重点提到的一种。其他细节——随机信标是什么？什么是无偏性及不可预测性？除了门限签名还有什么方法——这些问题都能在上述概览中得到解答。

经过了多次设计迭代，我们最终提出类似DFinity的方案，这也是我们进一步深入理解随机信标的大好契机。

本文将以浅显的形式，讲述门限签名生成随机数的一系列协议。

密码学基础知识

为了更好地了解本文中提到的随机信标，我们需要掌握一些基础密码学知识。首先，我们必须区分两个概念：1.在本文中以小写字母表示标量，或者说普通常量；2.用大写字母表示椭圆曲线上的点。

我们不需要对椭圆曲线点了解得很透彻，只要掌握下面两点：

1、椭圆曲线点可以相加，也可以跟标量相乘，然后得到另一个椭圆曲线点。

2、即使知道G和xG的值，也不可能计算出x的值。

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在本文中，我们还将用到k-1阶多项式p(x)；关于p(x），你不用想太多，只要把它当成一个方程就好，而且：只要你知道在k个不同的x下p(x)的值，你就能推导出所有x的p(x)值。

以此类推，对于同一个函数p(x)和基点G，如果你知道p(x)G代入k个不同的x值后的值，就可以推导出所有x所对应的p(x)G值。

只要明白了有关椭圆曲线点的这些属性，就能深度理解随机信标的工作原理了。

随机信标

假设1：系统中有n个参与者，至少需要其中的k位才能产生随机数。就算控制其中的k-1人，你也不能预知随机信标的输出结果、无法操纵结果。

假设2：现在有个k-1阶多项式p(x)，参与者1知道p(1)的值、参与者2知道p(2)的值、……、参与者n知道p(n)的值；大家约好使用G作为椭圆曲线基点，所有参与者都知道p(x)G代入所有x的值。我们将p(i)视为参与者i的“私人份额”，而p(i)G是其“公开份额”

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要设计好的随机信标，最困难的部分，就是要找到这么一个多项式，使得每个参与者都能知道自己的私人份额，但是无法知道他人的私人份额——这也被称为分布式密钥生成。DKG会放在下个章节讨论，现在就先假设存在这么个多项式，而所有人都知道各自的私人份额。

我们接着讨论，如何使用这套假设在区块链协议中产生一个随机信标？假设网络产生一个区块，区块哈希为h。现在参与者们想用h作为种子以生成随机数，首先用约定好的函数，将h转换为某条椭圆曲线上的一个点：

H=scalarToPoint(h)

对于参与者i来说，因为他知道p(i)和H，所以可以自行计算出H_i=p(i)H。对外公布H_i并不会导致参与者i的私人份额p(i)暴露，因此在每个区块中都能重用同样的私人份额，因此DKG只需要进行一次。

根据前面提到的第三点特性，当至少有k位参与者公布他们各自的H_i=p(i)H之后，其他人就能知道代入任何一个x之后，H_x=p(x)H是什么。然后所有参与者都可以在自己本地计算H_0=p(0)H，并以这个结果的哈希值作为随机信标的输出；请注意，因为没有参与者知道p(0)，所以唯一能得到p(0)H的方法就是对p(x)H进行内插法计算，要完成内插计算需要知道至少k个p(i)H的值。如果公布的人不足k位，则其他人无法推出p(0)H的值。

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基于此技术构建的信标延续了这些我们所需的特性：如果攻击者只掌控了少于k-1位参与者，则他无法操控随机信标的输出；其他k位参与者才能计算出最终输出，他们的子集或其他更多的参与者，都能得出相同的输出。

我们还忽略了一件事。为了使用插值法计算p(0)H，必须保证参与者i所公开的H_i真的等于p(i)H。但是因为除了参与者i，其他参与者都不知道p(i)是什么，所以没法直接验证参与者i公布的H_i是否的确等于p(i)H；如果不要求为H_i附上密码学证明，攻击者可以直接声称某个H_i的值，而其他人没有办法辨别真伪。

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有至少两种密码学证明办法，可以用来判别H_i的真伪。我们会在聊完DKG之后介绍。

分布式密钥生成

根据前面章节对随机信标的介绍，我们需要n位参与者共同使用某个k-1阶多项式p(x)，使得每个参与者i知道自己的p(i)，而其他人无法得知。下一步，需要所有参与者都知道：给定G时，所有的x所对应的p(x)g值。

在本章节，我们假设每个人都有自己的私钥x_i，而且其他人都知道x_i对应的公钥X_i。

那么运行DKG的一种方式如下：

声音 | 陈建奇：区块链应用还在于如何构建让区块链技术有效运行的机制:据人民日报无线新媒体报道，中共中央党校国际战略研究所世界经济室副主任陈建奇指出，区块链最核心的创新在于解决信任问题，非对称加密是区块链技术基础。区块链应用不仅在于技术，还在于如何构建让区块链技术有效运行的机制。他强调，区块链技术进步面临的挑战也不容低估：一是量子计算的发展对加密技术的冲击；二是区块链技术在货币金融领域的应用与有效监管的问题；三是用户规模的问题，不同应用的用户不足以认证；四是不同应用区块链平台之间的对接问题。[2019/12/29]

1、每个参与者i在本地运行k-1阶多项式p_i(x)的计算。接着用公钥X_j将每个p_i(j)加密，并发送给对应的参与者j。如此一来，只有参与者j能解密出p_i(j)；参与者i还要公布所有p_i(j)G，j∈1~k。

2、所有参与者要对一个至少由k个多项式组成的集合达成共识。因为有些参与者可能掉线，所以他们不可能等到n个验证者都作出如此承诺再进行下一步；只要至少k个验证者都作出“收到至少k个这样的多项式”的承诺之后，他们就可以使用某种形式的共识算法对他们所收到多项式的子集Z达成共识。

3、所有参与者共同验证加密的p_i(j)与公开的p_i(j)G是否对应，并从Z中移除不合格的多项式。

4、对于集合Z中的每个多项式p_i(x)，每个参与者j自行计算p_i(j)的总和作为私人份额p(j)；同样的，对于集合Z中的每个p_i(x)G?，参与者可以计算p_i(x)G的总和作为公开份额p(x)G。

因为p(x)是每个独立的p_i(x)的总和，每个p_i(x)都是k-1阶多项式，所以要观察p(x)是否也是k-1阶多项式。其次要注意，每个参与者j只知道p(j)的值，但不知道其他p(x)的值。实际上，为了知道p(x）的值，TA需要知道所有的p_i(x），只要至少一个被承诺多项式的值属于未知，TA就不可能知道p(x)。

上述步骤组成了完整的DKG过程。步骤1、2、4相对直观，但第3步就比较复杂了。

具体来解释第三步——我们需要找个方法，证明每个加密的p_i(j)与公开的p_i(j)G存在对应关系。如果没有这种验证，攻击者i可以向参与者j胡乱发送消息，而不是发送正确的加密p_i(j)，导致参与者j无法进一步计算自己的私人份额。

虽然有办法可以制作出加密份额的形式正确性密码学证明。但是，这样的证明数据过大，并且要向全网公布这样的证明，时间复杂度可能高达O(nk)，证明的size是严重的瓶颈。

在NEAR协议中，我们不去证明p_i(j)与公开的p_i(j)G的关系，而是在DKG过程中给予每个参与者充分的时间，去证明“他们收到的p_i(j)与公开广播的p_i(j)G对不上”。协议中假设每个参与者在窗口期内至少会上线一次，而他们提交的挑战就能进入区块链。对于区块生产者来说，这两个假设都很合理，因为要做区块生产者，一般来说在整个epoch中都要在线；如果大多数区块生产者密谋不接收这条消息，其实整个系统就已经不安全，攻击者其实有更好的方式攻击整个系统。

假如某个区块生产者收到无效的公开份额，而且没有及时在DKG过程中提出挑战，则该矿工也无法在该时段中参与随机数生成。请注意，只要其他k个诚实的参与者都能正确计算出份额，协议仍将正常运作。

证明

还剩下最后一个问题：我们如何以不透露p(i)为前提，证明自己公布的H_i等于p(i)H？

回想一下，每个参与者都知道H、G、p(i)G的值。在给定p(i)G和G的情况下回推p(i)的运算被称为离散对数问题，又简称为dlog。那么每个参与者想做的都是：既能向他人证明?dlog(p(i)G,G)=dlog(H_i,H)，又不会透露p(i)。的确存在这么一种方法构建上述证明，其中之一就是——Schnorr协议；通过Schnorr协议，参与者能在发布H_i时附上H_i的正确性证明。

回想一下，随机信标连的输出是H_0的内插值。对于没有参与生成随机信标输出的人来说，除了H_0，还需要哪些信息来验证这个值的正确性？因为每个人都能自行在本地计算中加入G_0，所以只要证明?dlog(G_0,G)=dlog(H_0,H)?就行了。但因为信标的特性，我们无法得知p(0)，也就无法通过Schnorr协议生成这样的证明。所以如果你要向其他人证明H_0的正确性，就必须保留所有H_i的值及其相应的证明。

不过，好消息是，如果有些计算类似于椭圆曲线点乘法，则只需验证?H_0×G=G_0×H?即可证明H_0的计算正确无误。

如果所选的椭圆曲线支持椭圆曲线配对运算，则这种证明是可行的。在这种情况下，任何知道G，H和G_0的人都可以核实H_0；而且H_0也可视作一个集体的多重签名，证明区块n的正确性得到至少k位参与者的检查认证。

目前我们还未在NEAR中使用椭圆曲线配对运算，但未来我们可能会使用，然后利用上文讨论的小技巧取代我们当前使用的单一签名方法。另一方面，DFinity使用BLS签名，可以利用配对运算来实现上述签名。

原文链接：https://nearprotocol.com/blog/randomness-threshold-signatures/

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