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電子電路設計教學 在 Sherlock Instagram 的最讚貼文
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電子電路設計教學 在 那個誰SOMEone【新奇科技】 Youtube 的最佳解答
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電子電路設計教學 在 國立臺灣科學教育館 Youtube 的精選貼文
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或是想體驗聲音版的大人科學?
即使沒有互動設計背景、從未操作過電路焊接,
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電子電路設計教學 在 InnoVEX Facebook 的最讚貼文
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電子電路設計教學 在 Facebook 的最讚貼文
7/5 大盤與明日盤勢解析
今日指數一如過往的符合前一天所分析的指數持續上漲,現在要過18000點不難,但過了之後會再面臨一次振盪,尤其在融資金額再度大增,添加了籌碼的不安定性,資金連續二天流向電子,持續三天則趨勢就會成形,利於指數後續的多方格局
今日(7/5)台股如前一天大盤分析文所寫的,指數續漲,但也如所提到的上漲到一定的幅度就遇到壓力,每到高點不是回檔(如指數開盤大約到9:40開始下跌),就是無法持續的上漲(到了10:20之後指數開始走平,無法再持續攀升),最後加權指數上漲209.18點,漲幅1.18%,收在17919.33點,成交量約為6112.39億元。櫃買指數同樣大漲,上漲1.36%,成交量則是增加到911億元。
在今天的盤前操作策略文提到,若今天的成交量與前二天的成交量差異不大,則指數在開盤的上漲之後,後續的上漲比較不會有問題,今日的成交量就與前二天的量能相當,也有利於後續的上漲。
技術面上,今天指數如預期的上漲並再度創下歷史新高價,延續著多方格局不變。惟一要注意的是風險的考量,目前指數距離月線的乖離率約3.11%,要留意因乖離率大而出現拉回修正的情況出現。
籌碼上,在今天開盤時東亞股市上漲,美股期貨電子盤也小漲,讓籌碼偏多,指數開盤也就上漲;而今天的籌碼如前一天相同多空力道平衡,今天的融資又大幅增加了89.31億元,佔比約3%,不利於籌碼的安定,也要留意明日上漲過後賣壓的出現。
今晚美股休市,美股期貨電子盤的漲跌也不會有太大的變動,外資的動作應該不會太大,明日指數多少受內資的影響較大,這二天內資著墨在電子股較多,尤其在電動車、記憶體與印刷電路板上,半導體的IC設計與晶圓代工,也會是接下來的重頭戲。
今天(7/5)指數雖然上漲,前一個交易日(7/2)盤後選出的每日強勢股列表的股票,依舊強勢,有23檔漲停,表現依然不錯,同樣選出的精選也表現不錯。而之前7/1選出的精選好股,延續幾天表現也依然不錯。
公開今日法人籌碼表紀錄,請點閱以下連結閱讀(含操作教學):
https://www.pressplay.cc/link/B90C98EB41?oid=AE5E0E9AB0
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電子電路設計教學 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的精選貼文
📜 [專欄新文章] ZKP 與智能合約的開發入門
✍️ Johnson
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
這篇文章將以程式碼範例,說明 Zero Knowledge Proofs 與智能合約的結合,能夠為以太坊的生態系帶來什麼創新的應用。
本文為 Tornado Cash 研究系列的 Part 2,本系列以 tornado-core 為教材,學習開發 ZKP 的應用,另兩篇為:
Part 1:Merkle Tree in JavaScript
Part 3:Tornado Cash 實例解析
Special thanks to C.C. Liang for review and enlightenment.
近十年來最強大的密碼學科技可能就是零知識證明,或稱 zk-SNARKs (zero knowledge succinct arguments of knowledge)。
zk-SNARKs 可以將某個能得出特定結果 (output) 的計算過程 (computation),產出一個證明,而儘管計算過程可能非常耗時,這個證明卻可以快速的被驗證。
此外,零知識證明的額外特色是:你可以在不告訴對方輸入值 (input) 的情況下,證明你確實經過了某個計算過程並得到了結果。
上述來自 Vitalik’s An approximate introduction to how zk-SNARKs are possible 文章的首段,該文說是給具有 “medium level” 數學程度的人解釋 zk-SNARKs 的運作原理。(可惜我還是看不懂 QQ)
本文則是從零知識證明 (ZKP) 應用開發的角度,結合電路 (circuit) 與智能合約的程式碼來說明 ZKP 可以為既有的以太坊智能合約帶來什麼創新的突破。
基本上可以謹記兩點 ZKP 帶來的效果:
1. 擴容:鏈下計算的功能。
2. 隱私:隱藏秘密的功能。
WithoutZK.sol
首先,讓我們先來看一段沒有任何 ZKP 的智能合約:
這份合約的主軸在 process(),我們向它輸入一個秘密值 secret,經過一段計算過程後會與 answer 比對,如果驗證成功就會改寫變數 greeting 為 “answer to the ultimate question of life, the universe, and everything”。
Computation
而計算過程是一個簡單的函式:f(x) = x**2 + 6。
我們可以輕易推出秘密就是 42。
這個計算過程有很多可能的輸入值 (input) 與輸出值 (output):
f(2) = 10
f(3) = 15
f(4) = 22
…
但是能通過驗證的只有當輸出值和我們存放在合約的資料 answer 一樣時,才會驗證成功,並執行 process 的動作。
可以看到有一個 calculate 函式,說明這份合約在鏈上進行的計算,以及 process 需要輸入參數 _secret,而我們知道合約上所有交易都是公開的,所以這個 _secret 可以輕易在 etherscan 上被看到。
從這個簡單的合約中我們看到 ZKP 可以解決的兩個痛點:鏈下計算與隱藏秘密。
Circuits
接下來我們就改寫這份合約,加入 ZKP 的電路語言 circom,使用者就能用他的 secret 在鏈下進行計算後產生一個 proof,這 proof 就不會揭露有關 secret 的資訊,同時證明了當 secret 丟入 f(x) = x**2 + 6 的計算過程後會得出 1770 的結果 (output),把這個 proof 丟入 process 的參數中,經過 Verifier 的驗證即可執行 process 的內容。
有關電路 circuits 的環境配置,可以參考 ZKP Hello World,這裡我們就先跳過去,直接來看 circom 的程式碼:
template Square() { signal input in; signal output out; out <== in * in;}template Add() { signal input in; signal output out; out <== in + 6;}template Calculator() { signal private input secret; signal output out; component square = Square(); component add = Add(); square.in <== secret; add.in <== square.out; out <== add.out;}component main = Calculator();
這段就是 f(x) = x**2 + 6 在 circom 上的寫法,可能需要時間去感受一下。
ZK.sol
circom 寫好後,可以產生一個 Verifier.sol 的合約,這個合約會有一個函式 verifyProof,於是我們把上方的合約改寫成使用 ZKP 的樣子:
我們可以發現 ZK 合約少了 calculate 函式,顯然 f(x) = x**2 + 6 已經被我們寫到電路上了。
snarkjs
產生證明的程式碼以 javascript 寫成如下:
let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);
於是提交 proof 給合約,完成驗證,達到所謂鏈下計算的功能。
最後讓我們完整看一段 javascript 的單元測試,使用 snarkjs 來產生證明,對合約的 process 進行測試:
對合約來說, secret = 42 是完全不知情的,因此隱藏了秘密。
publicSignals
之前不太清楚 publicSignals 的用意,因此在這裡特別說明一下。
基本上在產生證明的同時,也會隨帶產生這個 circom 所有的 public 值,也就是 publicSignals,如下:
let { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, wasmPath, zkeyPath);
在我們的例子中 publicSignals 只有一個,就是 1770。
而 verifyProof 要輸入的參數除了 proof 之外,也要填入 public 值,簡單來說會是:
const isValid = verifyProof(proof, publicSignals);
問題來了,我們在設計應用邏輯時,當使用者要提交參數進行驗證的時候,publicSignals 會是由「使用者」填入嗎?或者是說,儘管是使用者填入,那它需不需要先經過檢查,才可以填入 verifyProof?
關鍵在於我們的合約上存有一筆資料:answer = 1770
回頭看合約上的 process 在進行 verifyProof 之前,必須要檢查 isAnswer(publicSignals[0]):
想想要是沒有檢查 isAnswer,這份合約會發生什麼事情?
我們的應用邏輯就會變得毫無意義,因為少了要驗證的答案,就只是完成計算 f(42) = 1770,那麼不論是 f(1) = 7 或 f(2) = 10,使用者都可以自己產生證明與結果,自己把 proof 和 publicSignals 填入 verifyProof 的參數中,都會通過驗證。
至此可以看出,ZKP 只有把「計算過程」抽離到鏈下的電路,計算後的結果仍需要與鏈上既有的資料進行比對與確認後,才能算是有效的應用 ZKP。
應用邏輯的開發
本文主要談到的是 zk-SNARKs 上層應用邏輯的開發,關於 ZKP 的底層邏輯如上述使用的 groth16 或其他如 plonk 是本文打算忽略掉的部分。
從上述的例子可以看到,即使我們努力用 circom 實作藏住 secret,但由於計算過程太過簡單,只有 f(x) = x**2+6,輕易就能從 answer 反推出我們的 secret 是 42,因此在應用邏輯的開發上,也必須注意 circom 的設計可能出了問題,導致私密訊息容易外洩,那儘管使用再強的 ZKP 底層邏輯,在應用邏輯上有漏洞,也沒辦法達到隱藏秘密的效果。
此外,在看 circom 的程式碼時,可以關注最後一個 template 的 private 與 public 值分別是什麼。以本文的 Calculator 為例,private 值有 secret,public 值有 out。
另外補充:
如果有個 signal input 但它不是 private input,就會被歸類為 public。
一個 circuit 至少會有一個 public,因為計算過程一定會有一個結果。
最後,在開發的過程中我會用 javascript 先實作計算過程,也可以順便產出 input.json,然後再用 circom 語言把計算過程實現,產生 proof 和 public 後,再去對照所有 public 值和 private 值,確認是不是符合電路計算後所要的結果,也就是比較 javascript 算出來的和 circom 算出來的一不一樣,如果不一樣就能確定程式碼是有 bug 的。
參考範例:https://github.com/chnejohnson/circom-playground
總結
本文的程式碼展現 ZKP 可以做到鏈下計算與隱藏秘密的功能,在真實專案中,可想而知電路的計算過程不會這麼單純。
會出現在真實專案中的計算像是 hash function,複雜一點會加入 Merkle Tree,或是電子簽章 EdDSA,於是就能產生更完整的應用如 Layer 2 擴容方案之一的 ZK Rollup,或是做到匿名交易的 Tornado Cash。
本文原始碼:https://github.com/chnejohnson/mini-zkp
下篇文章就來分享 Tornado Cash 是如何利用 ZKP 達成匿名交易的!
參考資料
概念介紹
Cryptography Playground
zk-SNARKs-Explainer
神奇的零知識證明!既能保守秘密,又讓別人信你!
認識零知識證明 — COSCUP 2019 | Youtube
應用零知識證明 — COSCUP 2020 | Youtube
ZK Rollup
動手實做零知識 — circom — Kimi
ZK-Rollup 开发经验分享 Part I — Fluidex
ZkRollup Tutorial
ZK Rollup & Optimistic Rollup — Kimi Wu | Medium
Circom
circom/TUTORIAL.md at master · iden3/circom · GitHub
ZKP Hello World
其他
深入瞭解 zk-SNARKs
瞭解神秘的 ZK-STARKs
zk-SNARKs和zk-STARKs解釋 | Binance Academy
[ZKP 讀書會] MACI
Semaphore
Zero-knowledge Virtual Machines, the Polaris License, and Vendor Lock-in | by Koh Wei Jie
Introduction & Evolution of ZK Ecosystem — YouTube
The Limitations of Privacy — Barry Whitehat — YouTube
Introduction to Zero Knowledge Proofs — Elena Nadolinski
ZKP 與智能合約的開發入門 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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