#令人醉心的餐盤顏色與線條

【 ＃賦予餐桌生命力的原創手作碗盤 電影”瘋狂麥斯“女演員兼藝術家的創作 知名主廚、餐廳都臣服 】Batch#

就像ㄧ些非常有獨特性的產品, 看到就能理解.....
Batch#
＃手工製作 Made in Australia, 呈現最自然的質感

老樣子 主婦喜歡的現貨團
等了近五個月, 快閃四天6/23-6/27 ＃現貨開團

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這次的新品,🆕 cheese原板/ 🆕 大口杯,除了分享文裡, 在後面文字有特別分享, 很值得繼續收集的新品

Batch# 來自澳洲雪梨的Batch#，創辦人喬．史密瑟斯(Joy Smithers) ，是澳洲當地相當知名的演員、模特兒，主演過許多影集、迷你影集、電影，還在得獎電影瘋狂麥斯．憤怒道(Mad Max, Fury Road)飾演過一名女戰士。

非常具有藝術氣息的喬．史密瑟斯，很早就開始展開演藝之路，
也從13歲就開始愛上陶製產品的製作，
對喬．史密瑟斯來說製陶的過程是一個平靜且享受的過程

🔷[ Batch#名稱來由]

因為完全手作，每一批都是獨一無二的，
所以特別以Batch(批號)為名創立品牌。

🔷[ Batch#理念]
＃好看、＃自然、＃多功能的碗盤
Joy喜歡好看的碗盤，但不喜歡太正式碗盤的單調沒有個性，
還要拘泥於太多的盤子只能裝菜、碗只能裝飯，
所以設計出好看、自然、又多功能的碗盤就是她的理想

所謂令人心動的餐點，
除了好吃，”好看”對我來說也是同等重要
現在大家普遍都吃得頗好、頗豐盛，
越來越覺得享受一份餐點，除了味覺，錯過了視覺的部分是可惜的。

能兼顧色、香、味才是全面的去感受一份餐點。
其中，碗盤絕對扮演關鍵角色
Batch# 藝術家的手作產品，
它的”顏色“與”線條“讓我只能說是完全的臣服

當然，
Batch# 擄獲的可不只我這種主觀認知很強，家居使用為主的媽媽而已，
很多很棒的餐廳、知名主廚、居家雜誌在擺設時也指名使用Batch#的產品。
可能是大家開始對高級餐盤、碗具有些膩了吧。
但千萬別誤會，很多質感很好的餐盤、碗具仍然很吸引人，
只是大家太習慣於對於光亮的表面、完美的圓弧...，漸漸不再那麼有趣，
而Batch#像是打開一扇窗一般，
把新鮮的空氣源源不絕地灌入這些指定使用的餐廳、主廚、居家雜誌，大家的餐桌頓時像呼吸到新鮮空氣般的活了起來！
而這也是Batch#特別的地方！
一般家居使用固然合適，
無論是全家人的桌菜，中式、西式、日式等等都可以。

但當你把它放在高級餐廳，
光亮銀白的餐具旁也一點都沒有違和感，絲毫不遜色，反而讓整個餐桌活絡了起來，充滿了生命力

這讓我聯想到村上春樹曾經在一本書裡定義過” ＃原創性”。

村上春樹的定義是：
”所謂原創性很難解釋，就像第一次聽到披頭四，你只能說很震驚，因為披頭四唱出了別人不曾聽過的高品質音樂，

它的原創性你能立即”啪”一下就理解的明顯事實，非常簡單。”
沒錯，說得真好，Batch#的獨特性、原創性，對我而言就像”啪”一下就理解的明顯事實，非常簡單

一開始就注意到的是 Batch # 的 ＃墨水藍，用了這麼久天天用, 依舊保有第一眼見到它的心動
幾乎可以說是直接擊中我心底深處對於顏色的需求，

＃墨水藍 ＃穩重深厚的藍融合手作微微淡淡的白，再搭上舒服寬寬大大的形狀，手做自然的線條，不但好看，實際使用起來也因為寬大、稍微有深度，讓人極度自在。

就這樣在被”＃顏色”與”＃線條”的雙重重擊到心坎底後，
我只能說完全臣服於Batch#了。

特殊的墨水藍加上霧面的質感, 第一眼就令人醉心
除了墨水藍, ＃白色 的餐盤ㄧ直是自己的愛
因為白色的餐盤 好擺盤, 有下廚的人ㄧ定都知道
由其 ＃霧面的純白它簡單優雅得很有氣質 又實用, 與任何餐具餐點的百搭,就如圖畫紙ㄧ樣 永遠將重點襯托出來

除了墨水藍、白色之外，Batch#另一個經典色：＃藻青白
很多知名餐廳、廚師喜歡的”藻青白”

藻青白是以乳白色為底，刷上海藻般的墨綠色，
由於每個作品都是親手創造出來，所以每個產品也稍有不同，
有的刷色比較有線條感，有的刷色是偏向大片的刷面，各自有各自的美感
這也是為什麼這麼愛Batch#的原因，Batch# ＃絕對不單調無聊，
每次拿起來的碗盤都稍有不同，都有自己的個性外貌

每次用Batch#，用著用著就會看著不同的刷色樣式發呆，感受那渲染式的生命力

＃藻青白可以彰顯華麗與眾不同也可以說它內斂低調
藻青白 很獨特
想要與眾不同時
你可以把它看成在乳白色上 刷上層層線條與色塊
想要內斂低調時
你可以說它是安靜的大地色系 靜靜的融入餐桌不彰顯

Batch# 的確有很多迷人之處..
>每個盤 每個碗, 都是手作線條下的獨ㄧ無二....

>可能白色的上面有ㄧ點點小黑點 小孔, 是陶土本身的雜質或是成形時的小氣孔

>可能墨水色的餐盤上會看得見白色的線條 深淺粗細不規則,
有些還會像煉乳般從側邊留下的感覺, 這是手刷上色的自然感

>手工刷色 不是機器, 都不是呆板工整平平的, 充滿手感溫度下波浪凹凸的紋路

>每ㄧ個餐盤餐碗底下, 更是會有幾個小孔, 那是手作上色時 需要把餐盤架高才能上色 留下的痕跡
......
只要不是破裂 都是100% 手工製作,留下最自然美麗的線條 不是瑕痴喔
相信大家會跟我ㄧ樣 ,愛上這樣最自然簡約的美！

🌟
🆕
🌟
不能錯過的新品

🆕 Back to Basic 簡單極美 ＃起司圓板....當然不是只有放cheese, 擺盤好好擺

＃起司原版
尺寸：30 x 30 x 1.0 公分 (長x寬x高)

第一次見到起司原板
感受是 絕對的驚艷 又帶著些許的疑惑
驚艷於它的簡單到了一個 ＃極致 ＃搭配厚實溫潤的線條 很美！
但些微不確定 是否太過簡單........

Batch#創作者： “用用看 這是我覺得最完美的model” （她已經嘗試數百種形狀、線條、材質、厚度....）
真的 這是很有"氣質"的一個作品 越用越愛
不愧是藝術家的眼光 那種美不顯露於形 靜靜醞釀於形體之下
靜心相處 越能體會

有別於一般的碗盤
＃獨特的無深度圓板造型
＃仿中古世代的自然圓圈弧線
擺放各類起司、點心是絕配
各種菜餚日式、中式、西式也有自己獨特的風味
擺盤就像畫一幅畫 原板盡情揮灑 各式風格 由然成型

＃獨特的厚切大面積圓板
看似簡單 製作過程卻相當繁複 要維持大面積一體成型的扎實
Batch#創作者可說是兼具藝術與科學精神
她自己都說這就像達文西 是科學家也是藝術家
才會有這樣的作品！

🆕 #大口杯
尺寸：8.5 x 8.5 x 9.5 公分 (長x寬x高)

＃恰到好處的容量大小 適當的厚度 溫和的線條
熱飲不燙手 冷飲不冰手
咖啡、花茶、東方茶、飲料皆合適
搭配咖啡奶泡、花茶葉片 怎麼搭配都好看
＃是個功能與造型都兼具的選擇

整理一系列 Batch#的商品尺寸
🔷[ 產品個別尺寸 ]

幾乎所有商品都有墨水藍/ 白 /藻青白 三色~

➿橢圓蛋小碟
尺寸：10 x 8 x 3 公分

➿圓形小碟
品尺寸：11.5 x 11.5 x 2 公分

➿肥皂小碟
尺寸：14.5 x 11.5 x 2 公分

➿球弧盤
尺寸：15x15x3 公分

➿經典前菜盤
尺寸：23 x 15 x 2 公分 (長x寬x高)

➿皮球碗
尺寸：13 x 13 x 6 公分

➿日出圓碗
尺寸：16 x 16 x 6.5 公分

➿農人大碗
尺寸：23.5 x 23.5 x 7 公分

➿橢圓蛋分享碗
尺寸：24 x 18 x 7 公分

➿經典大碗盤
尺寸：27 x 27 x 5 公分

➿超級大碗盤
尺寸：31 x 31 x 6 公分

➿淺扁大拼盤
尺寸：38 x 20 x 3 公分

➿🆕 起司圓板
尺寸：30 x 30 x 10 公分 (長x寬x高)

➿🆕 大口杯

尺寸：8.5 x 8.5 x 9.5 公分 (長x寬x高)

➿快樂胖花瓶 --2020 08新品

尺寸：13.5 x 13.5 x 17 公分 (瓶口長x瓶子寬x高)

➿蛋糕高腳盤
尺寸：39 x 39 x 8 公分 (長x寬x高)

因為天天使用....文章當然又過長過長啦
只是很想與大家好好分享, 大家購買前, 也有更多的參考
每個餐碗盤都是多用途, 在每天的餐桌上 都有標示使用哪些餐盤和尺寸喔～

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📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
📥 歡迎投稿： https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium

Trust Token API 是一個正在標準化的瀏覽器 API，主要的目的是在保護隱私的前提下提供跨站授權 (Cross-domain authorization) 的功能，以前如果需要跨站追蹤或授權通常都使用有隱私疑慮的 Cookies 機制，而 Trust Token 則是希望在保護隱私的前提下完成相同的功能。

會在 ZKP (Zero-knowledge proof) 讀書會研究 Trust Token 主要是這個 API 採用了零知識證明來保護隱私，這也是這次讀書會中少見跟區塊鏈無關的零知識證明應用。

問題

大家應該都有點了一個產品的網頁後，很快的就在 Facebook 或是 Google 上面看到相關的廣告。但是產品網頁並不是在 Facebook 上面，他怎麼會知道我看了這個產品的頁面？

通常這都是透過 Cookie 來做跨網站追蹤來記錄你在網路上的瀏覽行為。以 Facebook 為例。

當使用者登入 Facebook 之後，Facebook 會透過 Cookie 放一段識別碼在瀏覽器裡面，當使用者造訪了有安裝 Facebook SDK 來提供「讚」功能的網頁時，瀏覽器在載入 SDK 時會再度夾帶這個識別碼，此時 Facebook 就會知道你造訪了特定的網頁並且記錄下來了。如此一來再搭配其他不同管道的追蹤方式，Facebook 就可以建構出特定使用者在網路上瀏覽的軌跡，從你的瀏覽紀錄推敲喜好，餵給你 Facebook 最想給你看的廣告了。

不過跨站追蹤也不是只能用在廣告這樣的應用上，像是 CDN (Content Delivery Network) 也是一個應用場景。CDN 服務 Cloudflare 提供服務的同時會利用 Captcha 先來確定進入網站的是不是真人或是機器人。而他希望使用者如果是真人時下次造訪同時也是採用 Cloudflare 服務的網站不要再跳出 Captcha 驗證訊息。

雖然 Cloudflare 也需要跨站驗證的功能來完成他們的服務，但是相較於 Google 或 Facebook 來說他們是比較沒那麼想知道使用者的隱私。有沒有什麼辦法可以保護使用者隱私的狀況下還能完成跨站驗證呢？

這就是今天要講的新 API: Trust Token。

Trust Token API - The Chromium Projects

Trust Token / Privacy Pass 簡介

Trust Token 其實是由 Privacy Pass 延伸而來。Privacy Pass 就是由 Cloudflare 所開發的實驗性瀏覽器延伸套件實作一個驗證機制，可以在不透漏過多使用者隱私的前提下實作跨站驗證。而 Trust Token 則是標準化的 Privacy Pass，所以兩個運作機制類似，但是實作方式稍有不同。

先看一下 Privacy Pass 是如何使用。因為這是實驗性的瀏覽器延伸套件所以看起來有點陽春，不過大致上還是可以了解整個概念。

以 hCaptcha 跟 Cloudflare 的應用為例，使用者第一次進到由 Cloudflare 提供服務的網站時，網站會跳出一些人類才可以解答的問題比如說「挑出以下是汽車的圖片」。

當使用者答對問題後，Cloudflare 會回傳若干組 blind token，這些 blind token 還會需要經過 unblind 後才會變成真正可以使用的 token，這個過程為 issue token。如上圖所示假設使用者這次驗證拿到了 30 個 token，在每次造訪由 Cloudflare 服務的網站時就會用掉一個 token，這個步驟稱為 redeem token。

但這個機制最重要的地方在於 Cloudflare 並無法把 issue token 跟 redeem token 這兩個階段的使用者連結在一起，也就是說如果 Alice, Bob 跟 Chris 都曾經通過 Captcha 測試並且獲得了 Token，但是在後續瀏覽不同網站時把 token 兌換掉時，Clouldflare 並無法區分哪個 token 是來自 Bob，哪個 token 是來自 Alice，但是只要持有這種 token 就代表持有者已經通過了 Captcha 的挑戰證明為真人。

但這樣的機制要怎麼完成呢？以下我們會透過多個步驟的例子來解釋如何達成這個目的。不過在那之前我們要先講一下 Privacy Pass 所用到的零知識證明。

零知識證明 (Zero-knowledge proof)

零知識證明是一種方法在不揭露某個祕密的狀態下，證明他自己知道那個秘密。

Rahil Arora 在 stackexchange 上寫的比喻我覺得是相對好理解的，下面簡單的翻譯一下：

假設 Alice 有超能力可以幾秒內算出樹木上面有幾片樹葉，如何在不告訴 Bob 超能力是怎麼運作並且也不告訴 Bob 有多少片葉子的狀況下證明 Alice 有超能力？我們可以設計一個流程來證明這件事情。

Alice 先把眼睛閉起來，請 Bob 選擇拿掉樹上的一片葉子或不拿掉。當 Alice 睜開眼睛的時候，告訴 Bob 他有沒有拿掉葉子。如果一次正確的話確實有可能是 Alice 幸運猜到，但是如果這個過程連續很多次時 Alice 真的擁有數葉子的超能力的機率就愈來愈高。

而零知識證明的原理大致上就是這樣，你可以用一個流程來證明你知道某個秘密，即使你不真的揭露這個秘密到底是什麼，以上面的例子來說，這個秘密就是超能力運作的方式。

以上就是零知識證明的概念，不過要完成零知識證明有很多各式各樣的方式，今天我們要介紹的是 Trust Token 所使用的零知識證明：DLEQ。

DLEQ (Discrete Logarithm Equivalence Proof)

說明一下以下如果小寫的變數如 c, s 都是純量 (Scalar)，如果是大寫如 G, H則是橢圓曲線上面的點 (Point)，如果是 vG 則一樣是點，計算方式則是 G 連續相加 v 次，這跟一般的乘法不同，有興趣可以程式前沿的《橢圓曲線加密演算法》一文解釋得比較詳細。

DLEQ 有一個前提，在系統中的所有人都知道公開的 G 跟 H 兩個點，此時以下等式會成立：

假設 Peggy 擁有一個秘密 s 要向 Victor 證明他知道 s 為何，並且在這個過程中不揭露 s 真正的數值，此時 Victor 可以產生一個隨機數 c 傳送給 Peggy，而 Peggy 則會再產生一個隨機數 v 並且產生 r，並且附上 vG, vH, sG, sH：

r = v - cs

所以 Victor 會得到 r, sG, sH, vG, vH 再加上他已經知道的 G, H。這個時候如果 Victor 計算出以下兩個等式就代表 Peggy 知道 s 的真正數值：

vG = rG + c(sG)vH = rH + c(sH)

我們舉第二個等式作為例子化簡：

vH = rH + c(sH) // 把 r 展開成 v - csvH = (v - cs)H + c(sH) // (v - cs)H 展開成 vH - csHvH = vH - c(sH) + c(sH) // 正負 c(sH) 消掉vH = vH

這樣只有 Peggy 知道 s 的狀況下才能給出 r，所以這樣就可以證明 Peggy 確實知道 s。

從簡易到實際的情境

Privacy Pass 網站上透過了循序漸進的七種情境從最簡單的假設到最後面實際使用的情境來講解整個機制是怎麼運作的。本文也用相同的方式來解釋各種情境，不過前面的例子就會相對比較天真一點，就請大家一步步的往下看。

基本上整個過程是透過一種叫做 Blind Signature 的方式搭配上零知識證明完成的，以下參與的角色分為 Client 與 Server，並且都會有兩個階段 issue 與 redeem token。

Scenario 1

如果我們要設計一個這樣可以兌換 token 來確認身分的系統，其中有一個方法是透過橢圓曲線 (elliptic curve) 完成。Client 挑選一個在橢圓曲線上的點 T 並且傳送給 Server，Server 收到後透過一個只有 Server 知道的純量 (scalar) s 對 T 運算後得到 sT 並且回傳給 Client，這個產生 sT 的過程稱為 Sign Point，不過實際上運作的原理就是橢圓曲線上的連續加法運算。

SignPoint(T, s) => sT

等到 Client 需要兌換時只要把 T 跟 sT 給 Server，Server 可以收到 T 的時候再 Sign Point 一次看看是不是 sT 就知道是否曾經 issue 過這個 token。

Issue

以下的範例，左邊都是 Client, 右邊都是 Server。 -> 代表 Client 發送給 Server，反之亦然。

// Client 發送 T 給 Server, 然後得到 sT

T -> <- sT

Redeem

// Client 要 redeem token 時，傳出 T 與 sT

T, sT ->

問題：Linkability

因為 Server 在 issue 的時候已經知道了 T，所以基本上 Server 可以透過這項資訊可以把 issue 階段跟 redeem 階段的人連結起來進而知道 Client 的行為。

Scenario 2

要解決上面的問題，其中一個方法是透過 Blind Signature 達成。Client 不送出 T，而是先透過 BlindPoint 的方式產生 bT 跟 b，接下來再送給 Server bT。Server 收到 bT 之後，同樣的透過 Sign Point 的方式產生結果，不一樣的地方是情境 1 是用 T，而這邊則用 bT 來作 Sign Point，所以得出來的結果是 s(bT)。

Client:BlindPoint(T) => (bT, b)

Server:SignPoint(bT, s) => sbT

而 Blind Signature 跟 Sign Point 具備了交換律的特性，所以得到 s(bT) 後可以透過原本 Client 已知的 b 進行 Unblind：

UnblindPoint(sbT, b) => sT

這樣一來在 Redeem 的時候就可以送出 T, sT 給 Server 了，而且透過 SignPoint(T, s) 得出結果 sT’ 如果符合 Client 傳來的 sT 就代表確實 Server 曾經簽過這個被 blind 的點，同時因為 T 從來都沒有送到 Server 過，所以 Server 也無法將 issue 與 redeem 階段的 Client 連結在一起。

Issue

bT -> <- s(bT)

Redeem

T, sT ->

問題：Malleability

以上的流程其實也有另外一個大問題，因為有交換律的關係，當 Client 透過一個任意值 a 放入 BlindPoint 時產生的 a(sT) 就會等於 s(aT)：

BlindPoint(sT) => a(sT), a// a(sT) === s(aT)

此時如果將 aT 跟 s(aT) 送給 Server Redeem，此時因為

SignPoint(aT, s) => s(aT)

所以就可以兌換了，這樣造成 Client 可以無限地用任意數值兌換 token。

Scenario 3

這次我們讓 Client 先選擇一個純數 t，並且透過一種單向的 hash 方式來產生一個在橢圓曲線上的點 T，並且在 redeem 階段時原本是送出 T, sT 改成送出 t, sT。

因為 redeem 要送出的是 t，上個情境時透過任意數 a 來產生 s(aT) 的方法就沒辦法用了，因為 t 跟 sT 兩個參數之間並不是單純的再透過一次 BlindPoint() 就可以得到，所以就沒辦法無限兌換了。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT

Redeem

t, sT ->

問題：Redemption hijacking

在這個例子裏面，Client 其實是沒有必要傳送 sT 的，因為 Server 僅需要 t 就可以計算出 sT，額外傳送 sT 可能會導致潛在的 Redemption hijacking 問題，如果在不安全的通道上傳輸 t, sT 就有可能這個 redemption 被劫持作為其他的用途。

不過在網站上沒講出實際上要怎麼利用這個問題，但是少傳一個可以計算出來的資料總是好的。Client 只要證明他知道 sT 就好，而這可以透過 HMAC (Hash-based Message Authentication Code) 達成。

Scenario 4

步驟跟前面都一樣，唯一不一樣的地方是 redeem 的時候原本是傳 t, sT，現在則改傳 t, M, HMAC(sT, M)，如果再介紹 HMAC 篇幅會太大，這邊就不解釋了，但可以是作是一個標準的 salt 方式讓 Hash 出來的結果不容易受到暴力破解。

這樣的特性在這個情境用很適合，因為 Server 透過 t 就可以計算出 sT，透過公開傳遞的 M 可以輕易地驗證 client 端是否持有 sT。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT

Redeem

t, M, HMAC(sT, M) ->

問題：Tagging

這邊的問題在於 Server 可以在 issue 階段的時候用不一樣的 s1, s2, s3 等來發出不一樣的 sT’，這樣 Server 在 Redeem 階段就可以得知 client 是哪一個 s。所以 Server 需要證明自己每次都用同樣的 s 同時又不透漏 s 這個純亮。

要解決這個問題就需要用到前面我們講解的零知識證明 DLEQ 了。

Scenario 5

前面的 DLEQ 講解有提到，如果有 Peggy 有一個 s 秘密純量，我們可以透過 DLEQ 來證明 Peggy 知道 s，但是又不透漏 s 真正的數值，而在 Privacy Pass 的機制裡面，Server 需要證明自己每次都用 s，但是卻又不用揭露真正的數值。

在 Issue 階段 Client 做的事情還是一樣傳 bT 給 Server 端，但 Server 端的回應就不一樣了，這次 Server 會回傳 sbT 與一個 DLEQ 證明，證明自己正在用同一個 s。

首先根據 DLEQ 的假設，Server 會需要先公開一組 G, H 給所有的 Client。而在 Privacy Pass 的實作中則是公開了 G 給所有 Client，而 H 則改用 bT 代替。

回傳的時候 Server 要證明自己仍然使用同一個 s 發出 token，所以附上了一個 DLEQ 的證明 r = v - cs，Client 只要算出以下算式相等就可證明 Server 仍然用同一個 s (記住了 H 已經改用 bT 代替，此時 client 也有 sbT 也就是 sH)：

vH = rH + c(sH) // H 換成 bTvbT = rbT + c(sbT) // 把 r 展開成 v - csvbT = (v - cs)bT + c(sbT) // (v - cs)bT 展開成 vbT - csbTvbT = vbT - c(sbT) + c(sbT) // 正負 c(sbT) 消掉vbT = vbT

這樣就可以證明 Server 依然用同一個 s。

Issue

T = Hash(t) bT -> <- sbT, DLEQ(bT:sbT == G:sG)

Redeem

t, M, HMAC(sT, M) ->

問題：only one redemption per issuance

到這邊基本上 Privacy Pass 的原理已經解釋得差不多了，不過這邊有個問題是一次只發一個 token 太少，應該要一次可以發多個 token。這邊我要跳過源文中提到的 Scenario 6 解釋最後的結果。

Scenario 7

由於一次僅產生一個 redeem token 太沒效率了，如果同時發很多次，每次都產生一個 proof 也不是非常有效率，而 DLEQ 有一個延伸的用法 “batch” 可以一次產生多個 token, 並且只有使用一個 Proof 就可以驗證所有 token 是否合法，這樣就可以大大的降低頻寬需求。

不過這邊我們就不贅述 Batch DLEQ 的原理了，文末我會提及一些比較有用的連結跟確切的源碼片段讓有興趣的人可以更快速的追蹤到源碼片段。

Issue

T1 = Hash(t1) T2 = Hash(t2)T3 = Hash(t3)b1T1 ->b2T2 ->b3T3 -> c1,c2,c3 = H(G,sG,b1T1,b2T2,b3T3,s(b1T1),s(b2T2),s(b3T3)) <- sb1T1 <- sb2T2 <- sb3T3 <- DLEQ(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3:s(c1b1T1+c2b2T2+c3b3T3) == G: sG)

Redeem

t1, M, HMAC(sT1, M) ->

結論

Privacy Token / Trust Token API 透過零知識證明的方式來建立了一個不需要透漏太多隱私也可以達成跟 cookie 相同效果的驗證方式，期待可以改變目前許多廣告巨頭透過 cookie 過分的追蹤使用者隱私的作法。

不過我在 Trust Token API Explainer 裡面看到這個協議裡面的延伸作法還可以夾帶 Metadata 進去，而協議制定的過程中其實廣告龍頭 Google 也參與其中，希望這份協議還是可以保持中立，盡可能地讓最後版本可以有效的在保護隱私的情況下完成 Cross-domain authorization 的功能。

參考資料

IETF Privacy Pass docs

Privacy Pass: The Protocol

Privacy Pass: Architectural Framework

Privacy Pass: HTTP API

Cloudflare

Supporting the latest version of the Privacy Pass Protocol (cloudflare.com)

Chinese: Cloudflare支持最新的Privacy Pass扩展_推动协议标准化

Other

Privacy Pass official website

Getting started with Trust Tokens (web.dev)

WICG Trust Token API Explainer

Non-interactive zero-knowledge (NIZK) proofs for the equality (EQ) of discrete logarithms (DL) (asecuritysite.com) 這個網站非常實用，列了很多零知識證明的源碼參考，但可惜的是 DLEQ 這個演算法講解有錯，讓我在理解演算法的時候撞牆很久。所以使用的時候請多加小心，源碼應該是可以參考的，解釋的話需要斟酌一下。

關鍵源碼

這邊我貼幾段覺得很有用的源碼。

privacy pass 提供的伺服器端產生 Proof 的源碼

privacy pass 提供的瀏覽器端產生 BlindPoint 的源碼

github dedis/kyber 產生 Proof 的源碼

[ZKP 讀書會] Trust Token Browser API was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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令人醉心的餐盤

【 賦予餐桌生命力的原創手作碗盤 電影”瘋狂麥斯“女演員兼藝術家的創作 知名主廚、餐廳都臣服 】

就像ㄧ些非常有獨特性的產品, 看到就能理解.....
令人醉心的碗盤顏色與線條, 連知名主廚、餐廳都臣服
Batch#
Made in Australia
手工製作 , 呈現最自然的質感
100% 澳洲設計生產

來自澳洲雪梨的Batch#，
創辦人喬．史密瑟斯(Joy Smithers) 其實大有來頭，
是澳洲當地相當知名的演員、模特兒，
主演過許多影集、迷你影集、電影，
還在得獎電影瘋狂麥斯．憤怒道(Mad Max, Fury Road)飾演過一名女戰士。

非常具有藝術氣息的喬．史密瑟斯，很早就開始展開演藝之路，
也從13歲就開始愛上陶製產品的製作，
對喬．史密瑟斯來說製陶的過程是一個平靜且享受的過程。

[ Batch#名稱來由]

因為完全手作，每一批都是獨一無二的，
所以特別以Batch(批號)為名創立品牌。

[ Batch#理念]

好看、自然、多功能的碗盤

Joy一直喜歡好看的碗盤，但又不喜歡太正式碗盤的單調沒有個性，
還要拘泥於太多的盤子只能裝菜、碗只能裝飯，
所以設計出好看、自然、又多功能的碗盤就是她的理想。

看到Batch#的碗盤時，第一個感覺就是，終於讓我找到了！

所謂令人心動的餐點，
除了好吃，”好看”對我來說也是同等重要，

而且隨著年紀增長，似乎越來越重要。
現在大家普遍都吃得頗好、頗豐盛，
越來越覺得享受一份餐點，除了味覺，錯過了視覺的部分是可惜的。

能兼顧色、香、味才是全面的去感受一份餐點。
其中，碗盤絕對扮演關鍵角色。

Batch#
來自於澳洲雪梨一位知名藝術家的手作產品，
它的”顏色“與”線條“讓我只能說是完全的臣服。😍😍😍

一開始就注意到的墨水藍-INK，
幾乎可以說是直接擊中我心底深處對於顏色的需求，

穩重深厚的藍、融合手作微微淡淡的白，
再搭上舒服寬寬大大的形狀，
手做自然的線條，
不但好看，
實際使用起來也因為寬大、稍微有深度，讓人極度自在。

就這樣在被”顏色”與”線條”的雙重重擊到心坎底後，
我只能說完全臣服於Batch#了。

很迷人的 “墨水藍“（ink)....
特殊的墨水藍加上霧面的質感,
第一眼就令人醉心

除了墨水藍, 白色的餐盤ㄧ直是自己的愛
因為白色的餐盤 好擺盤, 有下廚的人ㄧ定都知道
但霧面的純白 加上“不會染色”, 它簡單優雅得很有氣質 又實用👍🏻👍🏻
（不會染色很重要, 我自己已經使用了很長ㄧ段時間 , 也經過 黃色 紅色 綠色...各種顏色醬料的測試...）

然而，
Batch# 擄獲的可不只我這種主觀認知很強，家居使用為主的媽媽而已，
很多高檔的餐廳、知名主廚、居家雜誌在擺設時也指名使用Batch#的產品。

可能是大家開始對高級餐盤、碗具有些膩了吧。
但千萬別誤會，很多質感很好的餐盤、碗具仍然很吸引人，
只是大家太習慣於對於光亮的表面、完美的圓弧...，
漸漸不再那麼有趣，
😘😘😘

而Batch#像是打開一扇窗一般，
把新鮮的空氣源源不絕地灌入這些指定使用的餐廳、主廚、居家雜誌，大家的餐桌頓時像呼吸到新鮮空氣般的活了起來！

而這也是Batch#特別的地方，
一般家居使用固然合適，
無論是全家人的桌菜，中式、西式、日式等等都可以。

全家人之外，
我跟Ｑ常常一人一碗優格、水果、麥片，
而Ｑ爸就是一碗泡麵，一人一碗也很合適。

但當你把它放在高級餐廳，
光亮銀白的餐具旁也一點都沒有違和感，絲毫不遜色，反而讓整個餐桌活絡了起來，充滿了生命力。

這讓我聯想到村上春樹曾經在一本書裡定義過”原創性”。

村上春樹的定義是：
”所謂原創性很難解釋，就像第一次聽到披頭四，
你只能說很震驚，因為披頭四唱出了別人不曾聽過的高品質音樂，

它的原創性你能立即”啪”一下就理解的明顯事實，非常簡單。”

沒錯，說得真好，
Batch#的獨特性、原創性，對我而言就像”啪”一下就理解的明顯事實，非常簡單。

Batch# , 許多的迷人之處...💕💕💕

>每個盤 每個碗, 都是手作線條下的獨ㄧ無二....

>可能白色的上面有ㄧ點點小黑點 小孔, 是陶土本身的雜質或是成形時的小氣孔

>可能墨水色的餐盤上會看得見白色的線條 深淺粗細不規則,
有些還會像煉乳般從側邊留下的感覺, 這是手刷上色的自然感

>手工刷色 不是機器, 都不是呆板工整平平的, 充滿手感溫度下波浪凹凸的紋路

>每ㄧ個餐盤餐碗底下, 更是會有幾個小孔, 那是手作上色時 需要把餐盤架高才能上色 留下的痕跡
......
只要不是破裂 都是100% 手工製作,留下最自然美麗的線條 不是瑕痴喔

🌟
相信大家會跟我ㄧ樣 ,愛上這樣最自然簡約的美！

[ 特點 ]
1. 多功能的碗盤，因為有一定的深度又寬大，無論中式的炒菜、湯、麵，西式的排餐、義大利麵、燉飯都非常合適

2. 重量輕

3. 隔熱效果好，即使很燙的熱湯都要過很久才會穿透

4. 快乾，每次洗完碗盤沒過一會就乾了

5.可以用洗碗機洗

6.可以進微波爐

[ 產品個別尺寸 ]

所有商品都有墨水藍/ 白 兩色~

橢圓蛋小碟
尺寸：10 x 8 x 3 公分 (長x寬x高)

經典前菜盤
尺寸：23 x 15 x 2 公分 (長x寬x高)

日出圓碗
尺寸：16 x 16 x 6.5 公分 (長x寬x高)

橢圓蛋分享碗
尺寸：24 x 18 x 7 公分 (長x寬x高)

農人大碗
尺寸：23.5 x 23.5 x 7 公分 (長x寬x高)

經典大碗盤
尺寸：27 x 27 x 5 公分 (長x寬x高)

淺扁大拼盤
尺寸：38 x 20 x 3 公分 (長x寬x高)

月亮圓盤
尺寸：29 x 29 x 2.5 公分 (長x寬x高)

🆕蛋糕高腳盤
尺寸：39 x 39 x 8 公分 (長x寬x高)

用途：創意的墊高，呈現蛋糕固然完美，擺放其他餐點也是鎂光燈聚焦的美感。

當然除了蛋糕 ,其他餐點的擺盤也大加分

🆕肥皂小碟
尺寸：14.5 x 11.5 x 2 公分 (長x寬x高)

用途：各種小菜、水果、醬料最完美的呈現。
肥皂小碟, 刻意找尋的大小

因為很喜歡橢圓蛋小碟和 經典前菜盤,
也因為喜歡 所以很常用
卻也常常覺得 有時候 橢圓蛋小碟太小 ,
經典前菜盤又太大.....
就是需要這肥皂小碟這尺寸

🆕Expresso小杯
尺寸：6 x 6 x 6 公分 (長x寬x高)

用途：Expresso咖啡最完美的尺寸，喝茶、優格、任何飲品也別有一番風味。

雖然它叫expresso小杯,
但我最不常的就是拿它來裝咖啡

和小閨蜜ㄧ人ㄧ壺茶 ㄧ人ㄧ杯
裝水果優格、蔬菜棒.......都剛剛好 ,
尤其孩子好好拿的大小, 又很輕, 是個讓人越用越喜歡的小杯

🌟😍
< 令人醉心的餐盤 >

素面餐盤,
特別的墨水藍 潔淨的純白,
總能盡情發揮擺盤的藝術

天天使用....ㄧ不小心文章又過長啦
只是很想與大家好好分享, 大家購買前, 也有更多的參考
每個餐碗盤都是多用途, 在每天的餐桌上 都有標示使用哪些餐盤和尺寸喔～

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全新開發的 B&W（Bowers & Wilkins）「Formation Suite」系列為其品牌最新的無線音響系統系列。新系列對應 B&W 音響工程設計及最新 Formation Wireless Technology 的無線專利技術，能對應 96kHz/24bit 高清音樂串流傳輸傳真度，擁有足夠硬件規格呈現無損音樂體驗。而此專利的自組網絡最厲害之處是能將各喇叭的傳輸延遲維持在 1 微秒内，令音色不受時滯干擾，也不會對家用網絡構成任何頻寬壓力。當下的「Formation Suite」成員包括：一體化喇叭「Bar」、書架式喇叭「Duo」、迷你喇叭「Flex」、半橢圓形喇叭「Wedge」 、超低音喇叭「Bass」 及訊號轉換用裝置「Audio」，各有其特色及針對用途。

⚡️圖文 : https://post76.hk/news/2020/03/bw-formation-suite-review/

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