Vitalik Buterin 以太坊(ETH)混淆新帖力推48字节密文

Vitalik Buterin发布以太坊混淆系列第三篇,介绍局部混合技术,目标产生48字节密文的后量子公钥加密。

(UTC 22:06)
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以太坊(Ethereum)联合创始人Vitalik Buterin于8月21日发表其密码学混淆系列文章的第三篇,核心聚焦于他称之为“局部混合”(local mixing)的技术方案。与依赖椭圆曲线群、质因数分解假设或格方案的传统思路不同,这条新路线从对称密码与哈希函数的设计原理中汲取灵感,而这些原理已历经大约五十年的实战检验。Buterin解释称,局部混合始于一个由XOR、AND、NOT等逻辑门构成的电路,随后通过一个包含可逆性、加固、零件化与混合四个阶段的流水线逐步处理。在混合阶段,不被需要的门会被打散、重新排列,并替换为计算同一函数但结构不同的门,从而逐渐抹除电路的指纹特征。但他强调,单靠重排远远不够,其他步骤才承担了大部分“抹痕”工作。对于成功概率,他态度坦诚,将这一策略形容为“疯狂而冒险的赌注”,并指出此前的白盒密码学尝试几乎全军覆没,留下了一座“墓场”。尽管如此,他认为人工智能可能成为关键加速器,帮助将原本需要数十年积累的哈希函数密码分析压缩至短短几年内完成。该系列的更宏大目标在于程序混淆——将一段程序转化为加密版本,使其在普通输入上照常运行并输出正常结果,但同时隐藏内部代码。若与区块链结合,这一技术有望近似打造一个无需信任的“可信第三方”,进而支撑如私人且抗串通的投票系统,而无需依赖特定的可信委员会。该系列前两篇文章分别于6月29日与7月28日发布,第三篇是对研究脉络的延续,并不涉及任何网络升级。需要强调的是,最严格的构造可能要求“天文数字”级别的运行时间,这也表明该领域距离实际落地仍有漫长距离。以太坊作为市值最大的山寨币,今天显然不会发生协议变更,但一位创始人正如此推动着后量子密码学的边界。

这一宏观论点在先前两篇文章中已有提及,但第三篇着重剖析了具体构造及其性能代价。Buterin列出了四个阶段——可逆性、加固、零件化与混合,并特别指出零件化必须安排在最终混合步骤之前,以纠正一种常见的误解。可逆性的目标是让电路能够双向运行,避免不可逆的AND门吞噬熵,从而只留下极少数可能的输出状态,为后续安全处理奠定基础。加固阶段则要封堵两个漏洞:其一是那些必须恒为零的辅助线,攻击者可能利用它们;其二是攻击者可能逆向运行可逆电路,反向推导信息。主要应对手段是采用加固的Toffoli门,其额外开销约为4倍;而2026年提出的“三明治”(sandwiching)变体可将这一开销压缩至大约2倍。零件化被Buterin视为整个方案中最关键的一环,其做法是将每根电路线拆分为多条独立线,使得原始数值虽然逻辑上存在,却从未在任何物理实例中被完整呈现。最廉价的实现方式借用了多方计算中的秘密分享技术;中等复杂度的变体(名为nonlinear291)会将单个门扩展为291个门;而最重的设计则令每个逻辑门膨胀约8万倍。研究团队认为,只要混合环节足够强大,零件化或许可以变得不再必要;但由于混合过程本身具有概率性和不稳定性,现阶段两者缺一不可。Buterin指出,即便这样的膨胀率看起来惊人,与全同态加密相比仍属温和,后者通常会把电路体积放大10亿至1万亿倍。他们设定的近期目标刻意保持小巧:通过混淆随机电路来获得公钥加密方案,从而产出仅48字节的密文,而多数抗量子候选方案所需的密文长度都超过1000字节。不过,这一优势的代价是公钥尺寸膨胀至数兆字节。此外,Buterin还勾勒了一条通向不可区分混淆(indistinguishability obfuscation)的更长期路线,但这条路线依赖于两个全新的安全性假设——RIO以及分割电路伪随机性——并且他坦承目前仍存在多种攻击途径,包括基于高斯消元的线性代数攻击以及随机位翻转攻击。他对时间表的预期相当谨慎,因为新型密码原语通常需要数十年才能走向成熟。他唯一点名认可的加速器,是人工智能驱动的密码分析,而这一自动化趋势也正反映在AI加密钱包与AI交易机器人等产品之中。

对于追踪以太坊研究方向的读者而言,局部混合更像是一场逆势的豪赌,而非近期就能落地的网络功能。Buterin的博客原文明确指出,整套方案中不存在任何椭圆曲线、质因数分解假设或格密码方案,取而代之的是以哈希函数工程与可逆电路为核心的技术栈。借用盲签名的概念,如今的钱包仅能隐藏单笔交易的细节,而混淆技术的目标则是隐藏完整的程序逻辑,因此其应用前景可扩展到私人投票、去信任化中介等更广泛的场景。正是这种宏大的野心与作者亲口承认的风险之间的反差,使这篇文章具有特殊意义:一位以太坊共同创始人正在押注一条可能耗费数十年、甚至最终失败的技术路线,但一旦成功,它将成为整个生态系统新的密码学地基。

Li Xiaoming

Li Xiaoming

COINOTAG 作者

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AI 辅助市场分析师·李晓明是一位专注于加密货币市场技术分析与风险管理的资深市场分析师,拥有五年积极的交易台实战经验。

本文由人工智能辅助生成、经 AI 审核,并在 COINOTAG 编辑监督 下发布。