zk-STARK: 在以太坊上验证复杂的自动对战计算-ODAILY

在以太坊上执行复杂的函数一直是一个大忌，永远不应该这么做。区块链计算是非常昂贵的，因为需要所有节点执行相同的计算来验证其正确性。

StarkWare是以太坊扩展服务之一，它试图使用STARK证明来扩展以太坊。在这篇文章中，我不会太深入于STARK是如何工作的，但我将对它在实践中的应用做一个实际的概述。

有时在STARK前面加上“zk-”前缀，表示“零知识证明”，这使得STARK能够在不透露我们试图证明的事物的所有信息的情况下证明一些东西。StarkWare公司正致力于在以后的管道中加入ZK，但现在他们只关注可扩展性，而要实现这一点并不需要零知识。

Vitalik的博客文章对于zk-SNARK如何呈现在用户面前所绘制的插图。

Vitalik在他的文章中对STARK做了一个简短的概述。STARK第一部分：用多项式进行证明，简要解释了这些加密基元的工作原理。还有SNARK，可以实现与STARK类似的东西，但有点不同。如果对理解zk-SNARK更感兴趣，强烈推荐这篇解释论文：zk-SNARK的原理和实现，MaksymPetkus的权威解释。Petkus解释了zk-SNARK的原理，从非常基本的数学，然后逐步深入更复杂的数学，站在前人的肩膀上眺望。非常棒的阅读体验。

Petkus对zk-SNARK总结如下：

零知识简明非交互式知识论证是真正巧妙的方法，可以证明某件事情是真实的，而不透露任何其他信息。

STARK和自动对战游戏

自动对战游戏是一种游戏类型，玩家在其中做出角色成长的选择，但在战斗当中不能做出任何选择，而是自动进行。如果有这样的游戏在以太坊L1上运行，会很好玩，但目前这样的游戏做不起来。

那么，STARK能给自动对战游戏带来什么好处呢？自动对战游戏的模拟可能是非常复杂的，所以很难跑起来。如果有一种技术可以使它只运行一次，而其他玩家可以只相信这种计算，同时确信没有人在说谎，这将使我们能够拥有一个去中心化的自动对战。

以下是行动计划：

1)用Python编写自动对战逻辑。

2)用StarkNet的Cairo语言建立一个验证器。

3)执行自动战斗的代码，用我们建立的Cairo验证器创建一个关于程序执行的STARK证明。

4)观察我们如何在以太坊的Solidity环境利用自动战斗器的战斗结果。

用Python编写自动战斗系统

为了开始我们的旅程，我们简单地对自动对战的逻辑进行编程，就像我们平时做的那样，这里不需要STARK的魔法。

我们在两个角色之间做一个自动对战的模拟器。这些角色有四种状态：

-健康。等于他们能承受的伤害总量。

接下来，让我们选出谁将会有这场史诗般的战斗：

Vitalik：跨链证明是实现跨链社交恢复钱包的关键，ZK-SNARK等是可行选择:6月20日消息，以太坊联合创始人VitalikButerin在最新文章《更深入探讨钱包和其他用例的跨L2读取》中指出，实现跨链社交恢复钱包的一个可行方案是维护一个存放在特定位置的密钥库，以及多个不同位置的钱包，这些钱包可以读取密钥库来更新自身的验证密钥视图或在每次交易验证过程中。跨链证明是实现这个功能的关键，需要对其进行深度优化，可能的方案包括零知识证明（ZK-SNARK）、等待Verkle证明或自定义KZG解决方案。

从长远看，我们需要实现聚合协议，通过生成聚合证明来打包所有用户提交的操作，以此来降低成本。这可能需要将其集成到ERC-4337生态系统中，可能需要对ERC-4337进行一些修改。同时，为了减少从L2内部读取L1状态的延迟，L2应被优化。

钱包不只可以放在L2上，也可以放在与以太坊连接程度较低的系统上，如L3或只同意包含以太坊状态根的独立链。然而，密钥库应放在L1或高安全性的ZK-rollupL2上。尽管这样会增加复杂性，但从长期来看，可能在L2上设置密钥库才是成本更低的方案。在这个过程中，我们也需要致力于提供保护隐私的解决方案，并确保我们的方案可以与隐私保护方案兼容。[2023/6/21 21:50:47]

我们将有一个食人魔，它有很长的血条，每次攻击造成48点伤害，但每次攻击之间需要等80下。食人魔每回合还能恢复三点健康值。

我们的挑战者英雄的生命值要低得多，只有240血，完全没有生命值恢复，每次攻击的伤害较小，但我们的英雄只需等待2个回合就可以攻击。因此，至少我们的英雄在某种程度上比食人魔要好！这就是我们的英雄。这是一场真正的大卫和歌利亚之间的战斗。

我们可以在代码中定义我们的角色，如下所示

player1=Character(1000,48,80,3)#Ogreplayer2=Character(240,20,2,0)#Hero

然后我们可以通过调用战斗函数来模拟战斗。

simulateFight(player1,player2

我们将得到战斗的结果：

{"player1":{"stats":},"player2":{"stats":},"log":{"endHealths":,"nCombatRounds":272}}ZERO_HP_POINT=1000assertplayer1.damage<ZERO_HP_POINTassertplayer2.damage<ZERO_HP_POINTdata={'player1':{'stats':},'player2':{'stats':},'log':simulateFight(player1,player2。data=]withopen('combat-input.json','w')asoutfile:json.dump(data,outfile)

我们可以从结果中读出，这场战斗持续了272个回合，战斗结束是因为食人魔被打败了。我们的英雄以巨多的96点血取得了胜利！这就是我们的英雄。

欧易OKX通过zk-STARK技术升级POR系统:据公告显示，欧易OKX正式升级储备金证明POR系统，成为行业内首个将zk-STARK (零知识可扩展的透明知识论证)加密证明技术用在储备金证明系统的交易平台，并同步将系统开源。该技术由V神的理论发展而来，旨在通过区块链确保计算的完整性和隐私。OKX在其中加入了余额总和约束、非负约束、包含性约束3项条件，以保证证明平台持有的用户资产数据的准确有效，持续引领行业透明度的标准。

同时，欧易OKX今日正式发布第六次储备金证明（PoR），BTC、ETH、USDT储备金率均超过100%，分别为103%、103%、103%，总计价值达104亿美元，自 2023 年 1 月以来增长了 39%。除原有的BTC、ETH、USDT外，欧易OKX将公示币种数量从3个增至21个，新增USDC、XRP、DOGE、SOL、OKB、APT、DASH、DOT、ELF、EOS、ETC、FIL、LINK、OKT、PEOPLE、TON、TRX、UNI，21个币种的储备金率均超过100%。[2023/4/28 14:33:21]

接下来让我们把所有关于战斗的必要的重要信息存储在一个文件中，这样我们就可以在以后用STARK证明来证明这场战斗。我们所需要的是程序输入和程序输出。我们的验证器根本不需要程序本身！

我们将用Cairo编写验证器。Cairo是一种用于编写可验证程序的编程语言。Cairo的许多要求之一是，所有的输入都必须是非负数。这是我们开发人员的不幸，但是我们英雄的幸事，食人魔的健康值会变负，这就是一个负数:(

为了绕过这个限制，我们将在所有的健康值上加上1000，如果一个角色的健康值低于1000，就认为他已经死亡。为了使这个方法适用于不同的角色伤害值，我们还需要确保一个角色的伤害永远不会超过1000，因为那样的话某人的健康状况可能会再次变成负数。以下是代码：

{"player1":{"stats":},"player2":{"stats":},"log":{"endHealths":,"nCombatRounds":272}}ZERO_HP_POINT=1000assertplayer1.damage<ZERO_HP_POINTassertplayer2.damage<ZERO_HP_POINTdata={'player1':{'stats':},'player2':{'stats':},'log':simulateFight(player1,player2。data=]withopen('combat-input.json','w')asoutfile:json.dump(data,outfile)

这段代码为我们产生了最终的模拟输出，它将被储存在combat-input.json文件中。

{"player1":{"stats":},"player2":{"stats":},"log":{"endHealths":,"nCombatRounds":272}}

Layer2 ZK-ZKVM 项目 Ola 发布第二版技术白皮书:4月9日消息，可编程性隐私和扩容方案 Ola 发布第二版技术白皮书，致力于构建一个集隐私、高性能、可编程性为一体的 Layer2 ZK-ZKVM 平台，让用户真正掌控个人数据所有权与使用权。第二版白皮书强调了如何设计和构建 Ola 中最重要的基础模块，高性能的 ZKVM，OlaVM；ZK 友好的智能合约语言，Ola-lang；以及隐私的设计架构。

另外，Ola 已于近期开启品牌升级计划，将于 2023 年年内上线测试网，2024 年年初上线主网。据悉，Ola 由 Sin7y Labs 团队研发，专注于 Layer2 的 ZK- ZKVM 方案。[2023/4/9 13:53:28]

编写Cairo验证器

接下来，我们需要编写一个验证器程序，以便能够对我们的Python程序的执行进行STARK证明。这个程序需要能够验证，在给定初始玩家属性的情况下，当模拟代码运行时，模拟器会产生显示在log区域的确切输出。为了实现这一点，我们将改用Cairo语言编程。

我们将在Cairo中定义角色结构，其方式与我们在python中看到的非常相似：

structCharacter:memberhealth:feltmemberdamage:feltmemberattackRecoverTime:feltmemberhealthPerTurn:feltend

与Python相比，这里的一个很大的区别是，我们需要将所有的变量指定为某种陌生的数据类型felt。felt数据类型是一个252位的变量类型，定义在(-P/2,P/2)之间，其中P是一个252位的大素数。

虽然看起来很奇怪，但对于我们的目的来说，felt的行为就像一个整数。这种数据类型的意义在于，与我们实际处理整数或浮点变量类型相比，Cairo编译器更容易从我们的代码中做出STARK证明。你可以从Cairo的文档中阅读更多关于felt变量类型的信息。

现在，让我们开始编写Cairo程序，以确保战斗已经按计划进行，而且程序的执行者不能对其他玩家撒谎。除了输入变量的felt类型和非负性之外，Cairo还有一些其他的限制。我们在Python代码中使用了一个while循环，但是动态长度循环在Cairo中是不可能的，我们需要通过递归来实现同样的逻辑。因此，让我们定义一个递归函数，它将验证一个单一回合的战斗，然后再递归验证所有其他回合的战斗：

funcsimulateCombat{range_check_ptr}(player1:Character,player2:Character,currentHealths:(felt,felt),lastAttacks:(felt,felt),currentRound:felt,nCombatRounds:felt)->(simNextHealths:(felt,felt),simNextLastAttacks:(felt,felt))

该函数接收我们的两个角色，他们当前的健康状况和最后一次攻击的计时器，当前的战斗回合和要模拟的战斗回合数。然后，我们将在验证回合后返回更新的健康和最后一次攻击的计时器，以便能够通过递归验证下一个回合。

你可能已经注意到了我们函数开头的range_check_ptr。range_check_ptr是一个指针，我们需要用它来进行范围检查。这些运算在Cairo中也很困难，但幸运的是，我们仍然能够通过使用Cairo的range_check_ptr内置函数来完成这些运算。

Cardano生态ZK-Rollup扩容项目Orbis宣布停止运营:11月24日消息，基于Cardano的二层ZK-Rollup扩容解决方案Orbis发推称，由于资金有限和不确定的条件，Orbis Labs无法继续建设，该项目已经停止。NFT已暂停，直至另行通知，届时将为核心ZK-Rollup解决方案制定后续计划。

Orbis表示正在制定一个长期的项目计划。目前Orbis Labs Github组织将保持开源，并对外部贡献者开放。[2022/11/24 8:04:13]

接下来，让我们开始定义函数的内部内容。我们基本上实现了与我们在Python中的战斗回合完全相同的逻辑：

alloc_localslocalnextHealths:(felt,felt)localnextLastAttacks:(felt,felt)localZERO_HP_POINT=1000iflastAttacks==player2.attackRecoverTime:tempvarafterDamage=currentHealths-player2.damagenextHealths=afterDamage+player1.healthPerTurnnextLastAttacks=0else:nextHealths=currentHealths+player1.healthPerTurnnextLastAttacks=lastAttacks+1endiflastAttacks==player1.attackRecoverTime:tempvarafterDamage=currentHealths-player1.damagenextHealths=afterDamage+player2.healthPerTurnnextLastAttacks=0else:nextHealths=currentHealths+player2.healthPerTurnnextLastAttacks=lastAttacks+1end

与Python相比，Cairo代码的编写方式有些不同。这是因为在Cairo中我们只能利用常数变量。一旦我们为一个变量设置了一个值，我们就不能再改变它的内容。因此，当我们为健康恢复而增加玩家的生命值时，我们在计算伤害的同时也计算了它。

接下来我们将检查我们是否已经模拟了所要求的回合数，如果是，我们就结束模拟。如果模拟还没有结束，我们需要检查两个玩家是否还活着。如果我们没有这个检查，恶意的模拟器运行者可以一直模拟战斗，直到两个玩家都死了，这会让一个已经死了的玩家继续战斗！我们不能允许这样的疯狂行为，我们不能允许不死的战士出现在我们的竞技场上！

ifcurrentRound==nCombatRounds:return(nextHealths,nextLastAttacks)else:#ifthecombathasnotended,nobodycanbedeadassert_nn(nextHealths-ZERO_HP_POINT)assert_nn(nextHealths-ZERO_HP_POINT)end

这里我们使用的是assert_nn函数，它正在检查函数内部的值是否为非负值：nextHealths>ZERO_HP_POINT。如果assert为假，则执行失败，我们知道运行模拟器的人对我们撒谎了。

动态 | 报告：以太坊可通过ZK-Rollup达到Visa的TPS:据U.today消息，以太坊基金会合作初创公司Iden3发布了有关ZK-Rollup功能如何提高以太坊网络速度的报告。报告指出，大规模采用时低吞吐量被认为是最严重的瓶颈，而ZK-Rollup功能将允许在每个以太坊区块中验证更多交易。Visa网络目前平均为2000 TPS，以太坊目前支持大约30 TPS，但是随着ZK-Rollup的实施，这个数字可能会激增6300％。因此，这一突破并非完全不可能。[2019/12/15]

最后，让我们调用我们的函数来获得下一轮的模拟，然后我们将返回最终的模拟结果。

let(simulatedEndHealths,simulatedLastAttacks)=simulateCombat(player1=player1,player2=player2,currentHealths=nextHealths,lastAttacks=nextLastAttacks,currentRound=currentRound+1,nCombatRounds=nCombatRounds)return(simNextHealths=simulatedEndHealths,simNextLastAttacks=simulatedLastAttacks)

一旦我们有了模拟逻辑的代码，我们就需要为我们的Cairo程序编写主函数。该程序需要读取Python程序的输出，然后调用我们刚刚创建的simulateCombat函数。该函数将返回最终的健康值，然后我们需要将其与Python程序的输出进行对比。下面是代码：

funcmain{output_ptr:felt*,range_check_ptr}()->():alloc_localslocalrange_check_ptr=range_check_ptrlocalpl1:Character*localpl2:Character*localendHealths:felt*localnCombatRounds:felt%{log=program_inputdat_endHealths=logdat_nCombatRounds=logids.pl1=pl1=segments.add()fori,valinenumerate(program_input):memory=valids.pl2=pl2=segments.add()fori,valinenumerate(program_input):memory=valids.endHealths=endHealths=segments.add()fori,valinenumerate(dat_endHealths):memory=valids.nCombatRounds=dat_nCombatRoundsassertlen(program_input)==4assertlen(program_input)==4assertlen(dat_endHealths)==2%}localplayer1:Character=pl1localplayer2:Character=pl2localcurrentHealths:(felt,felt)=(player1.health,player2.health)locallastAttacks:(felt,felt)=(0,0)let(simulatedEndHealths,lastSimulatedAttacks)=simulateCombat(player1=player1,player2=player2,currentHealths=currentHealths,lastAttacks=lastAttacks,currentRound=0,nCombatRounds=nCombatRounds)#CheckthatthehealthswillmatchwhatwasclaimedassertsimulatedEndHealths=endHealthsassertsimulatedEndHealths=endHealths#Returntheprograminputandoutputserialize_word(player1.health)serialize_word(player1.damage)serialize_word(player1.attackRecoverTime)serialize_word(player1.healthPerTurn)serialize_word(player2.health)serialize_word(player2.damage)serialize_word(player2.attackRecoverTime)serialize_word(player2.healthPerTurn)serialize_word(simulatedEndHealths)serialize_word(simulatedEndHealths)return()end

除了检查这些战士的nCombatRounds模拟结果是否为给定的健康值外，我们还应该检查在战斗结束时是否有一个或两个角色已经死亡。如果想让战斗持续下去，直到有人死亡。我们没有在这个简单的例子中实现这一点，可以由读者来实现。在目前的代码中，只能模拟运行几轮，并在给定回合后，在任何一个玩家死之前停止战斗。然而，执行者不能对模拟回合的进行情况撒谎，因为这是我们要检查的。

为什么我们需要两个程序？

我们本来可以把Python和Cairo程序写在一起，作为一个单一的Cairo程序，以大大减少代码量。然而，在实践中，我们需要在Python程序中添加更多的功能，这样我们就可以为我们的终端用户制作战斗的动画。例如，我们希望记录每个玩家每轮的健康状况，以及每轮发生的情况。这些逻辑在验证器部分是完全不需要的。我也喜欢想象有两个程序：一个战斗逻辑计算器和一个战斗结果验证器。这类似于我们经常有的程序和测试用例的逻辑分割。

运行！

我们可以运行Python模拟器，用以下命令编译我们的Cairo验证器：

>pythoncombat.py>cairo-compilecombat.cairo--outputcombat-compiled.json

然后我们可以用我们用combat.py生成的输入文件来运行Cairo程序，生成combat.pie文件：

>cairo-run--program=combat-compiled.json--program_input=combat-input.json--layout=small--cairo_pie_output=combat.pie

我们还可以用以下命令验证pie文件是否正确：

>cairo-run--layout=small--run_from_cairo_pie=combat.pie

你可以尝试修改battle-input.json文件的结果健康值，要注意的是，如果不得到Cairo的验证错误，你就不能修改它们。对于每个起始输入，战斗只有一种解决方式。例如，如果我们试图作弊，在战斗结束时给我们的英雄多加一个健康值，验证器会注意到我们在试图作弊。

combat.cairo:120:5:Erroratpc=0:201:AnASSERT_EQinstructionfailed:1096!=1097assertsimulatedEndHealths=endHealths^*******************************************^

.pie文件包含了SHARP为我们进行证明生成所需的所有信息。SHARP是由StarkWare运营的一项服务，它可以生成证明，证明Cairo程序执行的有效性。然后，它将这些证明发送到以太坊测试网，由以太坊智能合约进行验证。

目前，SHARP不能在本地运行，从Cairo程序中生成证明的唯一方法是利用StarkWare的服务器来做证明验证。希望这种情况在未来会有所改变，任何人都可以生成关于任何东西的证明。StarkWare公司计划在稍后阶段发布SHARP的源代码。目前现状来说，去中心化的游戏无法使用Cairo来构建。

让我们向SHARP提交我们的工作吧：

>cairo-sharpsubmit--cairo_piecombat.pieSubmittingtoSHARP...Jobsent.Jobkey:f48c551e-c0c6-4cf5-8a52-a0aa1c43728cFact:0x17ee903dfb54b55e53cc03d5a47602e83ed0ff9e219fe4567b8d59fa2666f682

过了很久，我们应该能看到我们的事实被验证了，而且是有效的：

>cairo-sharpis_verified0x17ee903dfb54b55e53cc03d5a47602e83ed0ff9e219fe4567b8d59fa2666f682--node_url=https://goerli-light.eth.linkpool.io/True

我们也可以从Cairo的游乐场找到这个结果。

https://www.cairo-lang.org/playground/sharp.html?job_key=f48c551e-c0c6-4cf5-8a52-a0aa1c43728c

在以太坊智能合约上利用证明

现在我们知道，对于给定的输入值，给定事实哈希值，程序应该输出最终的健康值，我们能够在链上验证计算，而无需在链上再次执行计算。

实际上，我们还缺少一个信息，那就是程序的哈希值。

>cairo-hash-program-programcombat-compiled.json0x248070cb7b7f20b0b9445a382fdb4faa6b69c1f3653355077ae05b82c636ddf

这是我们之前所有工作的高潮，现代密码学的奇迹，一个简单的Solidity函数可以验证一个事实并检查程序输出programOutput是否有效。所有这些都不需要计算本身。

functionverifyCombatOutput(uint256memoryprogramOutput)publicbytes32cairoProgramHash_=0x248070cb7b7f20b0b9445a382fdb4faa6b69c1f3653355077ae05b82c636ddf//Ensurethatacorrespondingproofwasverified.bytes32outputHash=keccak256(abi.encodePacked(programOutput));bytes32fact=keccak256(abi.encodePacked(cairoProgramHash_,outputHash));require(cairoVerifier_.isValid(fact),"MISSING_CAIRO_PROOF");//Ensuretheoutputconsistencywithcurrentsystemstate.require(programOutput.length==10,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT");require(player1.health==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT0");require(player1.damage==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT1");require(player1.attackRecoverTime==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT2");require(player1.healthPerTurn==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT3");require(player2.health==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT4");require(player2.damage==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT5");require(player2.attackRecoverTime==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT6");require(player2.healthPerTurn==programOutput,"INVALID_PROGRAM_OUTPUT7");//NowweknowthatprogramOutputandprogramOutputrepresenttheresultinghealthvalues,//giventheinitialcombatstatevariablesprogramOutput!.//PureMagic.}

这里cairoVerifier._isValid(fact)是一个Goerli的合约。

https://goerli.etherscan.io/address/0xAB43bA48c9edF4C2C4bB01237348D1D7B28ef168

可以在这里找到文章中文件的源代码：https://github.com/KillariDev/STARK-Combat

标签：LAYERQUOPLAPLAYLayer3QUOTHblocplatformXCAD Network PLAY

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