📜 [專欄新文章] Scaling Ethereum 參賽心得

✍️ 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

Scaling Ethereum 是一場由 ETHGlobal 所舉辦的線上黑客松，也是我第一次參加與以太坊有關的黑客松活動，這篇文章就來分享一人參賽的過程與心得。

源起

一開始是在 telegram 群組中得知這場比賽的消息，因緣際會之下剛好有人想組隊參賽，於是就在報名截止的前一天一起跟著報名了。

報名的方式除了填一些基本資料外，最特別的是還要 stack 以太幣，也就是要傳送 0.01 顆以太幣給主辦方，規則是必須在比賽的最後，有提交作品的人才能贖回 0.01 顆以太幣，之後看到 meme 頻道有人留言：

When your project is incomplete but you submit to get back stake.

一方面，這確實也會激勵你好好把比賽完成，就算沒做完也要有些成果上去，這也是主辦方秉持的精神，他們認為大家來黑客松相互學習成長，競賽獎金則是其次。

獎金

比賽方式是由 25 個左右的贊助者（sponsor）分別提供獎金，每個 sponsor 都有錄製一段影片，說明怎麼獲得他們的獎金，大部分會要你使用他們開發的工具，或者必須跟 sponsor 在做的研究有關，去實作出創新的作品。可參考：Prizes — Scaling Ethereum

你的專案可以選擇要投入哪個 sponsor 的獎金，一個專案可以投入多個 sponsor 底下，這樣獲獎機會也會比較高。

我選擇的 sponsor 是 zkSync，他們的說明如下：

zkSync is a user-centric zkRollup developed by Matter Labs. It uses zero-knowledge proofs to keep data availability on mainnet to achieve exponentially lower transaction costs. You may have seen us powering projects such as payments and Gitcoin Grants. We are currently rapidly developing zkSync 2.0, which will feature EVM-compatibility in testnet May 2021, soon followed by zkPorter, our new exponential scalability solution.

PrizeszkSync will be awarding their Prizes as follows:
- 1 winner — 4,000 USDC
- 2 winners — 2,000 USDC
- 4 winners — 500 USDC

We encourage builders to utilize zkSync SDK’s, implemented in JavaScript/Typescript and Rust. Prizes will be awarded to projects that make it simpler and easier for non-technical users to use zkSync, other ideas include integrations of current tools such as in Gitcoin Grants and tools for easy mass payments and multi-sigs.

社群互動

這個 hackathon 很棒的地方是他把使用者體驗做的很好。每個人都會有自己的 dashboard 顯示目前專案的進度和一些訊息。

Check-In #1 和 Check-In #2 的階段會要你提供專案的構想，你隨時都可以修改。主辦方會看你提交的資訊，幫助你找到適合的 sponsor，或是給你一些建議，就算是一人參賽也能感受到回饋。

整個賽程期間，社群都是使用 discord 在互動，discord 裡頭有很多頻道，像是基本的大會報告的頻道，或是一些不重要的迷因、閒聊頻道都有。

每個 sponsor 也都有自己的頻道，我就會在 sponsor-zksync 的頻道詢問技術的問題，例如我想問問 zkSync 一些關於專案構想的意見：

Hi there, I want to build a gas fee relayer which make my ERC-20 token transfer without transaction fee, to be more precise, delegating gas payment by another party. I think this is done by GSN https://opengsn.org/ , but maybe it could built on L2 with zkSync? I’m not sure, could somebody give me some advice about this topic?

zkSync 團隊的人回應我：

This is an amazing idea! This can totally be built, as we support batching transactions which can be used for all kinds of creative things such as paying for transaction fees in an erc-20 token. Your idea seems like a combination of that and the gitcoin grants integration. To get started, I suggest you watch the short 10 minute presentation I made on using the SDK and batching. Looking forward to your project!!

在 Check-In #2 的時候，我提交新版的專案構想，有一個欄位是問：「目前專案遇到什麼阻礙？」我的問題應該是被主辦方貼給 zkSync 的團隊，於是 zkSync 的團隊成員就用 discord 私訊我，貼了一些程式碼教我怎麼使用他們的 Javascript SDK，這突如其來的救援也幫了大忙。

除此之外，主辦方每個禮拜都會寄 email 通知一些重要的活動，賽程期間舉辦了四個 Summits 研討會，邀請世界各地有名的以太坊開發者分享議題，主辦方還有一個自己的 TV 網頁，直播所有的線上活動。這些活動都有錄影，可以在 youtube 看到過去所有的演講內容：https://www.youtube.com/c/ETHGlobal/videos

因為我的作品是使用 zkSync 的 Javascript SDK 製作的，好像也只能投稿 zkSync 作為獎金的 sponsor，不過主辦方在最後一個禮拜，也寄 email 告訴我說可以多投稿不同的 sponsors 看看，他依據我的專案構想給我一些適合的 sponsors 作為參考。

不過最後我還是只投稿了 zkSync，有點懶著再看其他 sponsors 的文件，也覺得其他 sponsors 的題目需要花比較大的功夫才能完成，一個人能力有限，就做點簡單的東西就好。

關於我的專案 — Gas Relay Service

在以太坊的世界，每一筆交易都需要額外付一筆交易費，也就是以太坊的 gas fee。

我的專案是讓「收款人」能夠幫「付款人」支付以太坊的手續費。

在黑客松之前，我就想研究「第三方支付手續費」的議題，因此我大部分時間其實都在研究一般的 meta-transactions 是怎麼實作的，有興趣的人可以看看 simple meta-transactions 的原始碼：https://github.com/chnejohnson/simple-meta-transaction

之後我才開始玩 zkSync 的 SDK，並研究怎麼在 Layer 2 實現第三方支付手續費的問題，以下就附上作品連結以及簡單的專案介紹給有興趣的人參考：https://showcase.ethglobal.co/scaling/gas-relay-service-on-zksync

The target is that token sender can choose to find another account to pay for fee. The another account can be (1) the token receiver’s account, (2) sender’s another account, (3) third party’s account.

In this project, I finished the demo, which is the (1) above, that receiver pay gas fee for the sender.

有趣的是，我在研究 meta-transactions 時學到很多智能合約的寫法，結果在最後專案上都沒用到（沒寫到合約的程式），zkSync Javascript SDK 其實很簡單，他們的文件寫得很清楚。最後 Demo 還是用 zkSync 團隊的成品修改來的…XD。

所幸在沒有懂太多技術的前提下完成了這場黑客松的專案，成功贖回了 0.01 顆以太幣。

評審與決選

整個賽程來到最後一個禮拜，主辦方安排兩天的時間進行 Judges，使用 zoom 進行線上研討會，一個人基本上是 7 分鐘，前 4 分鐘播放 Demo 簡報，後三分鐘會有評審問問題。

第一個問題是說：「Demo 中你是使用 zkSync 的錢包網頁去操作，那實際上你做得部分是什麼？」

我就回答我在他們的網頁上加了一顆按鈕，使用他們的 SDK 做出 gas relay 的功能，還有一個後端的 server 去作 relay。

第二個問題大概是問：「什麼樣的情境下會需要由 receiver 幫 sender 支付 gas fee？」

我的回答是，在一般超商購物的情境，消費者通常只支付商品的價格，不會支付額外的交易費，我認為以太坊的手續費應該屬於軟體的營運成本，由賣方支付比較適合。那如果賣方希望手續費的成本是由消費者承擔，可以直接調高商品的價格。

當然，我英文講得零零落落，希望評審有聽懂就是了…

最後一場直播就是 Finale 決選，主辦方選出十二個隊伍，公開再 Demo 一次，以及提供線上觀眾詢問問題，至此整個賽程就差不多進入尾聲。

決選後的不久，主辦方就公布了這次有獲得獎金的隊伍，幸運拿到了 zkSync 頒發的小獎～

zkSync — Matter Labs

- Zeneth — 2000 USDC
- ZeroSwap — 1500 USDC
- Kangaroo — 500 USDC
- Gas Relay Service — 500 USDC

後記

這次的參賽隊伍中，Zeneth 跟我的主題非常相似：
Zeneth — Use Flashbots to enable arbitrary meta-transactions so EOAs can enter L2s without ETH

另一個我覺得有趣的專案是 Alexandria：
Alexandria — A dApp using STARKs to verify aspects of your identity without revealing more than you should

沒想到主辦方 ETHGlobal 下個月又要再舉辦一場黑客松，有興趣的人可以看看：https://defi.ethglobal.co/ ，這次的主題是 De-Fi。

最後，只要有到 ETHGlobal 的 TV 網頁參加 Summit 研討會的直播，就能夠獲得 POAP 勳章，它就是一個酷東西～😋

POAP: Proof of Attendance Protocol

Scaling Ethereum 參賽心得 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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想了解 Facebook、Google、Twitter 的財報或業務發展，卻連他們營利大宗的產品線和業務群都搞不清楚嗎？數位廣告世界到底是怎麼運行的？

2020 年全球行動應用廣告支出高達 2,400 億美元；對比於全球半導體營收 4,400 億美元、全球晶圓代工營收 846 億美元，可發現行動廣告市場規模是一個超乎想像的數字（想想這個產業養活了多少社交平台、手遊、蘋果Google應用商店、甚至是騰訊百度網易字節跳動等中國 IT 巨頭…）。

去年剛在美國證交所上市的 Unity 掛牌後市值超過 200 億美元、每股一度高達 76.69 美元，其商業模式除了遊戲引擎還是什麼？答案是 SDK 開發工具包、和行動廣告平台！這塊收入甚至超越其軟體銷售收入。

還看不懂現在廣告在玩什麼、什麼是 CPM, CPC, CPI, CPA, ...CP[X]家族彼此之間的區別嗎？

來吧！保證你是第一次看懂什麼是行動廣告產業和其評估指標。

另，本文字數超過一萬字，也是這系列的第一集，從發想到撰寫超過30小時，也歡迎讀者存下來慢慢細看。

下一集會重點跟大家介紹 iOS 14 政策之後Apple和Facebook鬧的沸沸揚揚的 IDFA 事件，還有被封鎖之後這些廣告商的何去何從。 請大家繼續追蹤啦！

📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
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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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