深入理解TinyRAM-ODAILY_TIN:SCI

TinyRAM是由大名鼎鼎的BCTGTV五人组(EliBen-Sasson,AlessandroChiesa,DanielGenkin,EranTromer,MadarsVirza)和SCIPR实验室提出的一种随机访问器架构,旨在成为表达非确定性计算证明性的便捷工具。具体来说,TinyRAM是一种精简指令集计算机(RISC),具有字节级可寻址的随机存取存储器。它在“拥有足够表达能力”和“足够简约”这两个对立面之间取得平衡:

?当从高级编程语言编译时,有足够的表达能力来支持简短高效的汇编代码,以及

?小指令集,指令通过运算电路简单验证,利用SCIPR的算法和密码机制实现高效验证。

架构

TinyRAM由两个整数参数化:字长W,需要是2的幂且可以被8整除(这点和现代计算机一样,如32,64),以及寄存器的数量K。一般用TinyRAM(W,K)来表示,机器的状态包括以下内容:

1.程序计数器pc(programcounter),由W个bit组成。

2.K个通用寄存器,以r0,r1,...,r(K-1)表示,每个寄存器都是W个bit。

3.条件标志flag,由一个bit组成。

4.内存,2^W个字节的线性数组,使用小端约定排列字节。

上海:深入应用区块链提升在线跨境结算功能:金色财经报道,上海市人民政府今日印发《关于本市加快发展外贸新业态新模式的实施意见》,其中指出将探索区块链技术在贸易细分领域中的应用,建设数字贸易交易促进平台,深入应用区块链、大数据技术,提升在线跨境结算功能。[2021/10/15 20:32:30]

5.2个磁带(tape),每个包含一串Wbit的字。每个磁带都是单向只读的。其中,一个磁带是用于公开输入x,另一个用于私有输入w。其实就是TinyRAM的输入载体。

TinyRAM机的输入是2个磁带以及内存,输出是answer指令,该指令有一个参数A,代表返回值,A=0表示接受。也可以使用该指令终止执行程序。

TinyRAM根据执行指令的位置不同有两种变体:一种变体遵循哈佛架构,另一种遵循冯诺依曼架构。前一种架构的数据和程序存放在不同的地址空间中,且程序是只读的;后一种架构数据和程序存放在同一个可读写的地址空间中。具体用图表的方式来表示这两者的区别:

吉林省法院部署2020年工作:要深入推进区块链技术创新应用:2月28日,吉林省法院召开网络安全和信息化领导小组2020年第一次会议,听取2019年全省法院网络安全和信息化建设情况汇报,研究部署2020年工作。会议要求,要以重点任务为抓手,全面加快智慧法院建设工作。深入推进区块链技术创新应用,全面加快业务场景的创新应用研发。(新浪网)[2020/2/29]

以下两个架构的图示:

在开始更详细的TinyRAM设计细节之前,我们以官方白皮书的例子说明,TinyRAM是如何做到既简洁又全面,能够满足非确定性的计算问题的。

意义

Alice拥有x,Bob拥有w。Alice想知道算法A(x,w)的计算结果的正确性,但是不想自己计算。这样的场景,在零知识证明系统中非常常见,有证明者和验证者,验证者想知道证明者提供的证据的正确性,但不必自己重新计算一次。TinyRAM架构就满足这样的场景,两个磁带可以传入私有输入w和公开输入x,证明计算和验证程序在其中执行。SCIPR实验室实现的libsnark库中,已实现了TinyRAM。具体参见:https://github.com/scipr-lab/libsnark.

声音 | 陈思劼:区块链等技术不断深入应用,推动产业发生深刻变革:12月13日下午,第一财经2019杰出商界领军者高峰论坛在上海举行。上海第一财经传媒有限公司总经理陈思劼在会上致辞。陈思劼表示:新一轮的科技革命正在悄然到来,众多产业被新科技激发活力,比如人工智能、大数据、区块链和云计算等技术,在行业不断深入应用,推动产业发生深刻变革。新技术的发展在新经济时代势不可挡,企业的创新升级势在必行。[2019/12/13]

以CircuitGenerator为例,C程序经过编译器之后,编译成TinyRAM的程序,再经过CircuitGenerator之后,生成电路,最后得到zkSNARK电路。

指令

TinyRAM支持29个指令,每条指令都通过1个操作码和最多3个操作数指定。操作数可以是寄存器名称或者立即数。除非另有说明,否则每条指令都不会修改flag,且将pc增加i,对于哈佛架构来说,i=1,对于冯诺依曼架构来说,i=2W/8。通常,第一个操作数是指令执行计算的目标寄存器,其他操作指定指令的参数。最后,所有指令都需要机器的一个周期来执行。

声音 | 原保监会副主席:区块链等技术通过保险业务流程全面深入,提升了保险行业的业务效率:金色财经报道,近日,全国政协经济委员会委员、国务院参事室特约研究员、原保监会副主席周延礼在“三亚财经国际论坛——全球格局变化下的应对与抉择”上表示,近年来,科技和互联网巨头跨入保险界,大数据与人工智能成为保险科技的主要驱动力,大数据、云计算、区块链、人工智能等技术通过保险业务流程全面地深入,提升了保险行业的业务效率,改变了产品形态与服务的交互方式,新的商业模式和保险生态随之而产生。[2019/12/11]

指令包含几种类型,指令名称和intelx86汇编指令类似,可顾名思义。

●位操作指令:

?and

?or

?xor

?not

●整数操作指令:

?add

?sub

?mull

?umulh

?smulh

?udiv

?umod

●shift操作指令:

?shl

?shr

●比较操作指令

?cmpe

现场 | 姜海:密码学将随着黎曼猜想等理论研究的深入迎来大发展:金色财经现场报道,今日,2018可信区块链峰会在北京召开。在主题为“区块链安全焦点关注”的区块链安全论坛上,丁牛科技有限公司CEO姜海结合最近黎曼猜想被证明引起了密码学界的高度关注,分析了黎曼猜想与区块链密码安全。他提出,尽管黎曼猜想的证明对于传统密码安全有极大的冲击,但是区块链技术的安全建立在SHA-256、椭圆曲线、算法校验等基础之上,在使用过程中能够极大地抵抗密码攻击。尽管最近有很多的安全事件发生,而其根本原因在于程序的违规操作。未来随着随机发生器、量子计算机以及黎曼几个等基础理论的研究,密码学将会有更大的发展空间。[2018/10/10]

?cmpa

?cmpae

?cmpg

?cmpge

●move操作指令

?mov

?cmov

●jump操作指令

?jmp

?cjmp

?cnjmp

●内存操作指令

?store.b

?load.b

?store.w

?load.w

●输入操作指令:

?read

●输出操作指令:

?answer

汇编语言

TinyRAM的程序是由TinyRAM汇编语言编写的,这个语言受Intelx86汇编语言语法启发。程序是包含多行TinyRAM汇编代码的文本文件。程序按照哈佛架构还是冯诺依曼架构的不同,第一行包含的字符串也不同:

?哈佛架构

“;TinyRAMV=2.000M=hvW=WK=K”

?冯诺依曼架构

“;TinyRAMV=2.000M=vnW=WK=K”

其中,W是十进制表示的字长,K是十进制表示的寄存器数量。程序文件中,其他每一行依次包含的内容需要满足:

1.可选的空格。

2.可选的label,用于定义为引用其后的第一条指令。

3.可选的指令,由指令助记符,以及后面的操作数。

4.可选的空格。

5.可选的以分号;开始的注释,到该行尾结束。

一个程序中,最多可以有2^W个指令。一个label只能定义一次,有点像高级语言中的变量。

示例代码(https://github.com/scipr-lab/libsnark/blob/master/tinyram_examples/answer0/answer0.s)

为了满足计算的需要,提高电路可满足性的效率,TinyRAM增加了前导语。如果一个TinyRAM的程序以前导语的方式启动,则说明该程序是个合适的程序。

上述的前导语:

?对于哈佛架构来说,I(i)=1*i,并且inc=1

?对于冯诺依曼架构来说,I(i)=2W/8*i,并且inc=W/8

前面的示例代码,也遵循这样的前导语写法。

两种架构的性能对比

TinyRAM的两种架构,其设计区别在前面的“架构”部分介绍了,此处对比两种架构的性能。

第一个图表展示两种架构产生的门数量。

l是指令数量,n是输入大小,T是执行步数。

可以看出,前者的门数量和指令数量呈线性增加。后者改善很大,指令越多,改善的越大。

第二个图表展示两种架构在不同字长的曲线下,生成Keygenerator/prover/verifier的时间及proof大小。

可以看出,在80bit时,冯诺依曼架构相较于哈佛架构有较大提升,在128bit时,也有少许提升。

由上述表格数据可以看出,冯诺依曼架构的效率更高,这也是为什么冯依诺曼架构TinyRAM是后来在哈佛架构TinyRAM的基础上提出的。

总结

我们讲了TinyRAM的架构,设计,汇编指令等,介绍了它的优势:可以用来便捷的进行非确定性计算。尤其在零知识证明系统中,有更多的发挥空间。最后介绍了两种TinyRAM架构的性能对比,在生成的门数量和时间以及proof大小上,冯诺依曼架构都更胜一筹。

引用

http://www.scipr-lab.org/doc/TinyRAM-spec-2.000.pdf

https://www.cs.tau.ac.il/~tromer/slides/csnark-usenix13rump.pdf

http://eprint.iacr.org/2014/59

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