FRI (Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proof of Proximity) Erklärt

Definition

Stellen Sie sich vor, Sie backen einen Kuchen und möchten absolut sicherstellen, dass der Ofen die richtige Temperatur hält. FRI ist ein bisschen wie ein hochentwickeltes Thermometer und ein Inspektor für komplexe Berechnungen. Es ist ein kryptografisches Protokoll, das verwendet wird, um zu überprüfen, ob eine in einer Berechnung verwendete Funktion sich wie erwartet verhält. Genauer gesagt, überprüft es, ob eine Funktion nah an einem Polynom niedrigen Grades ist. Dies ist entscheidend für Systeme wie STARKs (Scalable Transparent Arguments of Knowledge), die verwendet werden, um die Gültigkeit von Berechnungen zu beweisen, ohne die zugrunde liegenden Daten preiszugeben. Es geht darum, die Integrität der Berechnung sicherzustellen.

Key Takeaway

FRI ist eine zentrale kryptografische Komponente, die in Zero-Knowledge-Proof-Systemen verwendet wird, um effizient zu überprüfen, ob eine in einer Berechnung verwendete Funktion in der Nähe eines Polynoms niedrigen Grades liegt und somit die Integrität der Berechnung sicherstellt.

Mechanics

Das FRI-Protokoll funktioniert, indem es den Grad eines Polynoms und die Größe der Daten, die es repräsentiert, wiederholt reduziert. Dies wird durch einen Prozess erreicht, der Folding, Committing und Querying umfasst. Lassen Sie uns die wichtigsten Schritte aufschlüsseln:

Polynomial Commitment (Polynom-Commitment): Der Prover beginnt mit einem Polynom, das die Berechnung darstellt, die er beweisen möchte. Er committet dann auf dieses Polynom, typischerweise indem er es an einer Reihe von Punkten auswertet und einen Merkle-Baum aus den Ergebnissen erstellt. Die Wurzel dieses Merkle-Baums wird dann mit dem Verifier geteilt. Dieses Commitment wirkt wie ein digitaler Fingerabdruck des Polynoms.
Folding (Falten): Dies ist das Herzstück der Effizienz von FRI. Der Prover faltet das ursprüngliche Polynom in ein Polynom niedrigeren Grades. Dies geschieht, indem Werte aus dem ursprünglichen Polynom auf clevere Weise kombiniert werden. Stellen Sie sich das wie das Komprimieren einer großen Datei vor; Sie reduzieren die Menge an Daten, die benötigt werden, um die Informationen darzustellen, während Sie ihre Essenz bewahren. In RISC Zero wird der Grad des FRI-Polynoms in jeder commit Runde um einen Faktor von 16 reduziert.
Commit Rounds (Commit-Runden): Der Prover wiederholt den Folding-Prozess mehrmals. In jeder Runde erzeugt er ein neues Polynom niedrigeren Grades und committet darauf, wodurch ein neuer Merkle-Baum erstellt und dessen Wurzel mit dem Verifier geteilt wird. Dies wird fortgesetzt, bis der Grad des Polynoms ausreichend klein ist. Die Anzahl der Runden hängt vom gewünschten Sicherheitsniveau und der Komplexität der ursprünglichen Berechnung ab.
Query Rounds (Query-Runden): Sobald die Commit-Runden abgeschlossen sind, initiiert der Verifier Query-Runden. Der Verifier wählt zufällig Punkte aus den Merkle-Bäumen aus, die während der Commit-Runden erstellt wurden. Der Prover muss dann die Werte der Polynome an diesen ausgewählten Punkten zusammen mit den erforderlichen Merkle-Pfaden (den Informationen, die benötigt werden, um zu überprüfen, ob die Punkte tatsächlich Teil der committeten Daten sind) offenlegen. Der Verifier verwendet diese Werte und Pfade, um die Konsistenz der Polynome zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie bestimmte mathematische Beziehungen erfüllen.
Verification (Verifizierung): Der Verifier überprüft, ob die offengelegten Werte mit den Commitments übereinstimmen und ob die Polynome die erwarteten Eigenschaften erfüllen. Wenn die Überprüfungen bestanden werden, kann sich der Verifier sicher sein, dass die ursprüngliche Funktion tatsächlich in der Nähe eines Polynoms niedrigen Grades liegt. Der Verifier kann sich dann sicher sein, dass die ursprüngliche Berechnung korrekt durchgeführt wurde.

Proximity Testing (Nähetest): FRI führt im Wesentlichen einen Nähetest durch. Es überprüft, ob eine Funktion "nah" an einem Polynom niedrigen Grades ist. Diese "Nähe" wird anhand der Anzahl der Punkte gemessen, an denen sich die Funktion und das Polynom unterscheiden. Wenn die Funktion weit von einem Polynom niedrigen Grades entfernt ist, wird FRI den Beweis wahrscheinlich ablehnen.

Trading Relevanz

Obwohl FRI nicht direkt gehandelt wird, ist es eine grundlegende Technologie, die die Sicherheit und Skalierbarkeit mehrerer Blockchain-Anwendungen untermauert. Die Leistung dieser Anwendungen kann sich indirekt auf den Wert verwandter Kryptowährungen auswirken.

Skalierbarkeit: FRI ermöglicht die Erstellung effizienter Zero-Knowledge-Proofs, die die Skalierbarkeit von Blockchains erheblich verbessern können. Dies liegt daran, dass Beweise viel schneller generiert und verifiziert werden können als die Durchführung der ursprünglichen Berechnung. Beispielsweise können STARKs, die FRI verwenden, verwendet werden, um komplexe Berechnungen in prägnante Beweise zu komprimieren, die schnell on-chain verifiziert werden können. Dies kann zu schnelleren Transaktionszeiten und niedrigeren Gasgebühren führen.
Datenschutz: FRI unterstützt die Entwicklung von datenschutzorientierten Anwendungen. Zero-Knowledge-Proofs können verwendet werden, um die Gültigkeit einer Transaktion zu beweisen, ohne die sensiblen Details der Transaktion selbst preiszugeben. Dies kann die Privatsphäre der Benutzer schützen und die Sicherheit von Finanztransaktionen erhöhen.
Interoperabilität: FRI kann auch zur Entwicklung interoperabler Blockchain-Systeme beitragen. Durch die Ermöglichung einer effizienten Proof-Verifizierung kann FRI die kettenübergreifende Kommunikation und den Austausch von Vermögenswerten zwischen verschiedenen Blockchains erleichtern.

Risiken

Komplexität: FRI ist ein technisch komplexes Protokoll. Seine korrekte Implementierung erfordert ein tiefes Verständnis von Kryptografie und Mathematik. Fehler in der Implementierung können zu Schwachstellen führen.
Rechenaufwand: Obwohl FRI im Vergleich zu anderen Proof-Systemen effizient ist, erfordert es dennoch erhebliche Rechenressourcen, um Proofs zu generieren und zu verifizieren. Dies kann für einige Anwendungen eine Eintrittsbarriere darstellen.
Abhängigkeit von Annahmen: Die Sicherheit von FRI beruht auf bestimmten kryptografischen Annahmen, wie z. B. der Schwierigkeit, Kollisionen in Hash-Funktionen zu finden. Wenn diese Annahmen gebrochen werden, könnte die Sicherheit von FRI-basierten Systemen gefährdet werden.
Quantencomputer-Bedrohung: Quantencomputer könnten, wenn sie leistungsfähig genug werden, potenziell einige der kryptografischen Primitiven, die in FRI verwendet werden, wie z. B. Hash-Funktionen, knacken. Dies ist ein langfristiges Risiko, das aktiv erforscht wird.

History/Examples

FRI wurde ursprünglich als Teil des STARK-Proof-Systems entwickelt. STARKs waren ein bedeutender Fortschritt in Zero-Knowledge-Proofs, da sie skalierbar sind und keine vertrauenswürdige Einrichtung erfordern. Sie wurden entwickelt, um effizienter zu sein als ältere Systeme wie SNARKs, die eine vertrauenswürdige Einrichtung erfordern (ein Prozess, bei dem ein geheimer Schlüssel verwendet wird, um Parameter für das Proof-System zu generieren, und wenn dieser Schlüssel kompromittiert wird, wird die Sicherheit des Systems gebrochen).

StarkWare: Das Unternehmen StarkWare hat die Verwendung von STARKs und FRI in seinen Layer-2-Skalierungslösungen für Ethereum, wie z. B. StarkNet und zk-Rollups, vorangetrieben. Diese Lösungen verwenden FRI, um Beweise zu generieren, die die Richtigkeit von Transaktionen überprüfen und schnellere und günstigere Transaktionen auf Ethereum ermöglichen.
RISC Zero: RISC Zero entwickelt eine zkVM (Zero-Knowledge Virtual Machine), die FRI als Schlüsselkomponente verwendet. Diese zkVM ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, die die Richtigkeit ihrer Berechnungen beweisen können, ohne die zugrunde liegenden Daten preiszugeben.
Andere Anwendungen: FRI wird auch in anderen Anwendungen über die Blockchain hinaus verwendet, z. B. für die überprüfbare Berechnung von Datenschutz und Sicherheit. Beispielsweise kann es verwendet werden, um die Integrität von Berechnungen zu überprüfen, die für sensible Daten wie Krankenakten oder Finanztransaktionen durchgeführt werden, und gleichzeitig die Privatsphäre der Daten zu schützen.