回顧 2015，DFinity 項目提出了令整個社區都為之興奮的隨機信標方案 —— 使用 BLS 門限簽名產生隨機輸出，同時保證輸出的無偏性及不可預測性。然而，時至 2020 年的今天，構建無偏且不可預測的隨機信標仍然困難重重，還在研究的項目少之又少。

其實門限簽名只是構建隨機信標的可行方法之一，我們前面發表過一篇概覽文章，介紹其他可能的解決方法，其中包含本文要重點提到的一種。其他細節 —— 隨機信標是什么？什么是無偏性及不可預測性？除了門限簽名還有什么方法 —— 這些問題都能在上述概覽中得到解答。

經過了多次設計迭代，我們最終提出類似 DFinity 的方案，這也是我們進一步深入理解隨機信標的大好契機。

本文將以淺顯的形式，講述門限簽名生成隨機數的一系列協議。

密碼學基礎知識

為了更好地了解本文中提到的隨機信標，我們需要掌握一些基礎密碼學知識。首先，我們必須區分兩個概念：1. 在本文中以小寫字母（例如 x、y）表示標量，或者說普通常量；2. 用大寫字母表示橢圓曲線上的點（elliptic curve point）。

我們不需要對橢圓曲線點了解得很透徹，只要掌握下面兩點：

1. 橢圓曲線點可以相加，也可以跟標量相乘（本文里用 xG 表示，用 Gx 表示也很常見），然后得到另一個橢圓曲線點。

2. 即使知道 G 和 xG 的值，也不可能計算出 x 的值。

在本文中，我們還將用到 k-1 階多項式 p（x） ；關于 p（x），你不用想太多，只要把它當成一個方程就好，而且：只要你知道在 k 個不同的 x 下 p（x） 的值，你就能推導出所有 x 的 p（x） 值。

以此類推，對于同一個函數 p（x） 和基點 G，如果你知道 p（x）G 代入 k 個不同的 x 值后的值，就可以推導出所有 x 所對應的 p（x）G 值。

只要明白了有關橢圓曲線點的這些屬性，就能深度理解隨機信標的工作原理了。

隨機信標

假設 1：系統中有 n 個參與者，至少需要其中的 k 位才能產生隨機數。就算控制其中的 k-1 人，你也不能預知隨機信標的輸出結果、無法操縱結果。

假設 2：現在有個 k-1 階多項式 p（x），參與者 1 知道 p（1） 的值、參與者 2 知道 p（2） 的值、…… 、參與者 n 知道 p（n） 的值；大家約好使用 G 作為橢圓曲線基點，所有參與者都知道 p（x）G 代入所有 x 的值。我們將 p（i） 視為參與者 i 的 “私人份額（不公開，只有參與者自己知道）” ，而 p（i）G 是其 “公開份額”（所有參與者都能知道這個值）（回想一下前文，我們說過無法從 p（i）G 倒推出 p（i），所以只有參與者 i 知道 p（i） 的值）

要設計好的隨機信標，最困難的部分，就是要找到這么一個多項式，使得每個參與者都能知道自己的私人份額，但是無法知道他人的私人份額——這也被稱為分布式密鑰生成（DKG，Distributed Key Generation）。DKG 會放在下個章節討論，現在就先假設存在這么個多項式，而所有人都知道各自的私人份額。

我們接著討論，如何使用這套假設在區塊鏈協議中產生一個隨機信標？假設網絡產生一個區塊，區塊哈希為 h。現在參與者們想用 h 作為種子以生成隨機數，首先用約定好的函數，將 h 轉換為某條橢圓曲線上的一個點：

H = scalarToPoint（h）

對于參與者 i 來說，因為他知道 p（i） 和 H，所以可以自行計算出 H_i = p（i）H。對外公布 H_i 并不會導致參與者 i 的私人份額 p（i） 暴露，因此在每個區塊中都能重用同樣的私人份額，因此 DKG 只需要進行一次。

根據前面提到的第三點特性，當至少有 k 位參與者公布他們各自的 H_i = p（i）H 之后，其他人就能知道代入任何一個 x 之后，H_x = p（x）H 是什么。然后所有參與者都可以在自己本地計算 H_0 = p（0）H，并以這個結果的哈希值作為隨機信標的輸出；請注意，因為沒有參與者知道 p（0），所以唯一能得到 p（0）H 的方法就是對p（x）H 進行內插法（intepolate）計算，要完成內插計算需要知道至少 k 個p（i）H 的值。如果公布的人不足 k 位，則其他人無法推出 p（0）H 的值。

基于此技術構建的信標延續了這些我們所需的特性：如果攻擊者只掌控了少于 k-1 位參與者，則他無法操控隨機信標的輸出；其他 k 位參與者才能計算出最終輸出，他們的子集或其他更多的參與者，都能得出相同的輸出。

我們還忽略了一件事。為了使用插值法計算 p（0）H，必須保證參與者 i 所公開的 H_i 真的等于 p（i）H。但是因為除了參與者 i，其他參與者都不知道 p（i） 是什么，所以沒法直接驗證參與者 i 公布的 H_i 是否的確等于 p（i）H；如果不要求為 H_i 附上密碼學證明，攻擊者可以直接聲稱某個 H_i 的值，而其他人沒有辦法辨別真偽。

有至少兩種密碼學證明辦法，可以用來判別 H_i 的真偽。我們會在聊完 DKG 之后介紹。

分布式密鑰生成（DKG）

根據前面章節對隨機信標的介紹，我們需要 n 位參與者共同使用某個 k-1 階多項式 p（x），使得每個參與者 i 知道自己的 p（i），而其他人無法得知。下一步，需要所有參與者都知道：給定 G 時，所有的 x 所對應的 p（x）g 值。

在本章節，我們假設每個人都有自己的私鑰 x_i，而且其他人都知道 x_i 對應的公鑰 X_i。

那么運行 DKG 的一種方式如下：

1. 每個參與者 i 在本地運行 k-1 階多項式 p_i（x） 的計算。接著用公鑰 X_j 將每個 p_i（j） 加密（ j≠i ）， 并發送給對應的參與者 j 。如此一來，只有參與者 j 能解密出 p_i（j）；參與者 i 還要公布所有 p_i（j）G ，j∈1~k。

2. 所有參與者要對一個至少由 k 個多項式組成的集合達成共識。因為有些參與者可能掉線，所以他們不可能等到 n 個驗證者都作出如此承諾再進行下一步；只要至少 k 個驗證者都作出 “收到至少 k 個這樣的多項式” 的承諾之后，他們就可以使用某種形式的共識算法（如，Tendermint）對他們所收到多項式的子集 Z 達成共識（Z 包含至少 k 個多項式）。

3. 所有參與者共同驗證加密的 p_i（j） 與公開的 p_i（j）G 是否對應，并從 Z 中移除不合格的多項式。

4. 對于集合 Z 中的每個多項式 p_i（x） ，每個參與者 j 自行計算 p_i（j） 的總和作為私人份額 p（j） ；同樣的，對于集合 Z 中的每個 p_i（x）G ，參與者可以計算 p_i（x）G 的總和作為公開份額 p（x）G。

因為 p（x） 是每個獨立的 p_i（x） 的總和，每個 p_i（x） 都是 k-1 階多項式，所以要觀察 p（x） 是否也是 k-1 階多項式。其次要注意，每個參與者 j 只知道 p（j） 的值，但不知道其他 p（x） （x ≠ j ）的值。實際上，為了知道 p（x）的值，TA 需要知道所有的 p_i（x），只要至少一個被承諾多項式的值屬于未知，TA 就不可能知道 p（x）。

上述步驟組成了完整的 DKG 過程。步驟 1、2、4 相對直觀，但第 3 步就比較復雜了。

具體來解釋第三步 —— 我們需要找個方法，證明每個加密的 p_i（j） 與公開的 p_i（j）G 存在對應關系。如果沒有這種驗證，攻擊者 i 可以向參與者 j 胡亂發送消息，而不是發送正確的加密 p_i（j），導致參與者 j 無法進一步計算自己的私人份額。

雖然有辦法可以制作出加密份額的形式正確性密碼學證明。但是，這樣的證明數據過大，并且要向全網公布這樣的證明，時間復雜度可能高達 O（nk），證明的 size 是嚴重的瓶頸。

在 NEAR 協議中，我們不去證明 p_i（j） 與公開的 p_i（j）G 的關系，而是在 DKG 過程中給予每個參與者充分的時間（也就是對多項式集合 Z 取得共識、到最終聚合出私有份額，兩個事件之間的時間間隔），去證明“他們收到的 p_i（j） 與公開廣播的 p_i（j）G 對不上”。協議中假設每個參與者在窗口期內（大約半天）至少會上線一次，而他們提交的挑戰就能進入區塊鏈。對于區塊生產者來說，這兩個假設都很合理，因為要做區塊生產者，一般來說在整個 epoch 中都要在線；如果大多數區塊生產者密謀不接收這條消息，其實整個系統就已經不安全，攻擊者其實有更好的方式攻擊整個系統（而不僅僅是拒收挑戰消息）。

假如某個區塊生產者收到無效的公開份額，而且沒有及時在 DKG 過程中提出挑戰，則該礦工也無法在該時段中參與隨機數生成。請注意，只要其他 k 個誠實的參與者都能正確計算出份額（通過不接收任何無效份額，或及時挑戰所有無效份額），協議仍將正常運作。

證明

還剩下最后一個問題：我們如何以不透露 p（i） 為前提，證明自己公布的 H_i 等于 p（i）H？

回想一下，每個參與者都知道 H、G 、p（i）G 的值。在給定 p（i）G 和 G 的情況下回推 p（i） 的運算被稱為離散對數問題，又簡稱為 dlog 。那么每個參與者想做的都是：既能向他人證明 dlog（p（i）G， G） = dlog（H_i， H），又不會透露 p（i）。的確存在這么一種方法構建上述證明，其中之一就是 —— Schnorr 協議；通過 Schnorr 協議，參與者能在發布 H_i 時附上 H_i 的正確性證明。

回想一下，隨機信標連的輸出是 H_0 的內插值（interpolated value）。對于沒有參與生成隨機信標輸出的人來說，除了 H_0，還需要哪些信息來驗證這個值的正確性？因為每個人都能自行在本地計算中加入 G_0，所以只要證明 dlog（G_0， G） = dlog（H_0， H） 就行了。但因為信標的特性，我們無法得知 p（0），也就無法通過 Schnorr 協議生成這樣的證明。所以如果你要向其他人證明 H_0 的正確性，就必須保留所有 H_i 的值及其相應的證明。

不過，好消息是，如果有些計算類似于橢圓曲線點乘法，則只需驗證 H_0 × G = G_0 × H 即可證明 H_0 的計算正確無誤。

如果所選的橢圓曲線支持橢圓曲線配對運算（elliptic curve pairings），則這種證明是可行的。在這種情況下，任何知道 G，H 和 G_0 的人都可以核實 H_0（隨機信標的輸出）；而且 H_0 也可視作一個集體的多重簽名，證明區塊 n 的正確性得到至少 k 位參與者的檢查認證。

目前我們還未在 NEAR 中使用橢圓曲線配對運算，但未來我們可能會使用，然后利用上文討論的小技巧取代我們當前使用的單一簽名方法。另一方面，DFinity 使用 BLS 簽名，可以利用配對運算來實現上述簽名。
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