【一些關於AR6的心得】
關於IPCC最新出版的報告,正確來說他不是AR6,只是其中一部份(共有三個主軸與工作小組),看來看去還是紐約時報的內容寫得比較準確,也沒有太多煽動性的詞彙,剛好又有中文版本,所以推薦大家閱讀紐時所撰寫的內容,畢竟他們不向台灣媒體只能事後翻譯翻譯外電或是別人的新聞稿... 紐時也是IPCC報告長期的核稿成員。
https://cn.nytimes.com/science/20210810/climate-change-report-ipcc-un/
很高興台灣學術單位也在第一時間就有回應,也公布台灣相關數據,大家有興趣可以參考「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫」(TCCIP)所公布的「IPCC氣候變遷第六次評估報告之科學重點摘錄與臺灣氣候變遷評析更新報告」,完全推薦大家直接閱讀
https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/km_abstract_one.aspx?kid=20210810134743#Pic4
上述內容為部分研究成果的重點節錄,但應該足夠一般大眾閱讀,TCCIP會在取得IPCC相關模型網格數據後,進行再分析製作台灣自己的氣候變遷科學報告,上一次出版是2017。
https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/publish_01_one.aspx?bid=20171220135820
從AR6目前的研究當中看不太出台灣所受到的影響,因為他們的模型網格對於台灣來說太大了。而從TCCIP的資料中可以看到,台灣目前相較於過去氣候呈現
🔴氣溫已經上升1.6℃
🔴降雨強度增加
🔴夏季增長、冬季減短的趨勢
而未來可能出現
🔴世紀末前氣溫持續上升最多至4℃
🔴年降雨量增加、但降雨日數減少(降雨更集中)
🔴冬天快不見
🔴颱風減少、強颱變多
至於上面結果對台灣(人)而言或好或壞?並無法從這次的科學報告中得出答案,因為這次發布的僅是氣候變遷的科學,僅是AR6的一部份,整體衝擊或是應對方法都需要等待明年度完整報告出爐~
而這次AR6 WGI其實在科學現象解析的部分與上一次IPCC發布的1.5℃特別報告沒有差太多,其釋出的訊息主要為,基於更好的研究方法以及過去幾年發現的證據,我們可以幾乎(very likely)確定目前氣候變遷是人為因素所致,而我們的氣溫、海洋、降雨、冰融的變化都與人為氣候變遷強相關。#若要抑制這樣的變化,#世紀中達成淨零碳排是必經之路
有些人把他炒作的很悲觀啦,但我不這樣認為,本次報告對於氣候變遷科學家來說其實都會覺得很開心,因為有一大堆的不確定性被排除,氣候敏感度的範圍也縮小(排碳多少造成氣溫上升多少),許多理論與關係也都成為共識,這有助於之後氣候相關研究發展。同樣的,對於一般人來說,本次報告也排除了一些最悲觀的狀況,例如海平面不會上升6公尺,最暖的情境大概就是1-2公尺的幅度(但還是很可怕啦)。
而本次報告中也改採SSP(Shared Socioeconomic Pathways)而非RCP(典型濃度路徑)來模擬未來氣候狀況,有助於氣候模型更貼近人類真實生活狀況,相關的減緩路徑解析也都依賴此模型才能建立(明年報告)。企業若要導入TCFD(氣候財務風險揭漏),以此為依據也更為貼切。對了... 不要以為報告中所使用的SSP5-8.5模型是溫室氣體濃度最高的模型就覺得我們要避免這個情境,其實不然,因為在這個模型中人類活的超級好,每個人都活得像擁有豐富石油資源的杜拜人。
最後引用這份紐時中專家學者評論:「不是說我們可以劃出一條明確的界線,如果變暖保持在1.5度,我們就安全,如果上升到2或3度的話,一切都完了,”幫助撰寫這份報告的羅格斯大學(Rutgers University)氣候科學家羅伯特·柯普(Robert Kopp)說。 “但變暖每額外增加一點,都會增加風險。」#站在減緩風險的角度來看淨零碳排是我們的努力方向
▼有興趣了解更多可參考
■決策者摘要https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SPM.pdf
■完整AR6WG1報告
https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_Full_Report.pdf
■互動專區(可直接滑地圖資訊)
https://interactive-atlas.ipcc.ch/
■推薦學生或相關從業者都看
https://www.carbonbrief.org/in-depth-qa-the-ipccs-sixth-assessment-report-on-climate-science
圖片取自: IPCC
同時也有27部Youtube影片,追蹤數超過9,850的網紅Root's Game Store,也在其Youtube影片中提到,#Root的遊戲心得小舖 #洛克人7 #Rockman7 這部影片是我花了很大的心力製作而成的 上次之所以會放網友投稿的R6,那是因為我這次決定要放R7的影片了 之前直播R7是去年的7/7,很快地又過一年了 因為這天對我來說很特別,所以無論如何都是要趕在今天上映的 原本已經做得差不多了,後...
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0127紐約時報
*【聚焦美國政壇】
#大多數共和黨參議員反對川普彈劾審判。儘管參議院中55票贊成、45票反對的最終結果為川普的第二次彈劾審判掃清了道路,但僅有五名共和黨人投票支持審判。這意味著那些不願與川普決裂的忠誠的共和黨人放過了他,川普或將再度在參議院的彈劾審判中被判無罪。
#拜登移民議程受挫,德州聯邦法官阻止了為期100天的暫緩驅逐。
#拜登計劃終止司法部與私人監獄的合同,以此作為解決種族不平等問題的重點之一。
#拜登稱,政府正積極與輝瑞公司和莫德納達成協議,在夏季結束前再增加2億劑。目前看來可能無法加速疫苗接種。
#拜登正在努力恢復美國與巴勒斯坦的關係。在川普政府對以色列嚴重傾斜的政策之後,該行動標誌著對以巴衝突採取了更為傳統和公平的方式。
#參議院週二確認布林肯為美國第七十一任國務卿,現年58歲的布林肯已經表示,他準備撤消川普總統制定的國務院多項政策。
#葉倫週二在副總統賀錦麗的監交下宣誓就任財政部部長,這是一個具有歷史意義的時刻,因為他們都是首位擔任美國政府最重要職位的女性。
#美國司法部表示,隨著官員們努力處理更複雜的案件,國會大廈騷亂調查將放緩。
#白宮新聞發布會將包括一名美國手語翻譯。
#由川普總統發布的近240項赦免和減刑中,只有25項通過嚴格的程序,是確定和審查有價值特赦的案件。
https://www.nytimes.com/live/2021/01/26/us/biden-trump-impeachment?_ga=2.124140802.905509058.1611628129-1305779676.1608620621#trump-impeachment-charge-republicans
*【拜登提名的商務部長對華立場強硬】
Gina M. Raimondo在提名確認聽證會上表示,中國的行為違反競爭規則,「傷害了美國工人和企業」,並稱其「應為嚴重侵犯人權的行為負責」。她表示,如果提名得到確認,她將積極執行貿易規則,打擊中國的不公平做法。不過,雷蒙多不願明確承諾將某些中國公司列入實體名單,這引發了一些共和黨人的強烈譴責。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/business/economy/gina-raimondo-commerce.html
*【拜登、普丁首度通話 同意延長新戰略武器裁減條約】
白宮官員表示,拜登還就俄羅斯反對派領導人Aleksei A. Navalny中毒事件,以及美國政府和私人計算機遭到駭客攻擊事件表示了關切。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/world/europe/biden-putin-nuclear-treaty.html
*【觀點:聲援Aleksei A. Navalny,俄羅斯的特殊時刻】
不顧政府警告而開展的抗議活動表明,鎮壓和強迫已難以阻止俄羅斯人表達對普丁治下生活的不滿。多年的相對平靜後,俄羅斯再次躁動不安。
https://cn.nytimes.com/opinion/20210126/aleksei-navalny-russia-protests/
*【全球已知新冠確診病例超過1億】
據紐約時報數據庫,這一歷史性數字在週二出現,其中約215萬人染病死亡。由於病例持續增加和變異毒株的威脅,法國和英國正在考慮採取更嚴格的邊境限制措施;紐西蘭表示,在其民眾接種疫苗之前,邊境將繼續保持關閉。
https://www.nytimes.com/interactive/2020/world/coronavirus-maps.html
*【香港防疫「禁足令」暴露社會鴻溝】
香港是世界上貧富懸殊最大的地方之一。平時,這種差距常常被其光鮮的外表所掩蓋,但疫情期間,這種不平等的代價已暴露無疑。面對封區措施,那些住在「棺材房」裡的人感到尤其痛苦:無法上班會使他們失去收入,而被困在狹窄和通風很差的環境可能加劇病毒傳播。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/world/asia/hong-kong-coronavirus-lockdown-inequality.html
*【以色列疫苗接種運動帶來希望】
早期結果顯示,首劑疫苗接種後的感染率顯著下降,兩劑疫苗都接種後的結果也好於預期。當地一項報告稱,在接種第一劑疫苗後的13到21天裡,首批接種輝瑞疫苗的43萬人感染率下降了約60%。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/world/israels-early-vaccine-data-offers-hope.html
*【英國報告死亡人數超過十萬,將準備加強旅行限制】
英國的死亡人數,長期是歐洲最嚴重的,變異病毒快速傳播,導致該國的每日死亡率達到了自4月份流感大流行最高,儘管英國已經實行了全國性的封鎖。上周,英國的人均死亡率是世界上最多的。英國首相強森表示,很難計算出這個可怕的統計數字所包含的悲傷,死亡人數達到100162人。“你會用盡痛苦的詞庫。這是一個令人震驚的悲慘生命。”
https://www.nytimes.com/2021/01/26/world/europe/britain-covid-deaths-quarantine.html
*【美國國會警察局就應對暴亂失職道歉】
國會警察局代理局長承認,該機構在應對1月6日的暴徒攻擊中出現了重大安全失職,並表示她的部門知道民兵組織和白人至上主義者會突襲華盛頓,但沒有做足夠的準備。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/us/politics/capitol-police-national-guard.html
*【麻省理工教員抗議華裔科學家陳剛被捕】
該校機械工程系教授陳剛在川普任職的最後一週被捕,他被指控為獲取1900萬美元聯邦撥款而隱瞞與中國政府機構的聯繫。160多名麻省理工學院教員聯署公開信,稱被控隱瞞的關係是常規學術活動。該校也對檢察官的一項主張提出質疑,表示指控陳剛從中方獲取的資金實際上是授予一個MIT和中國研究機構的合作機構,而非授予陳剛本人的。陳剛案是美國司法部「中國計劃」的最新一起案件,該計劃旨在查清向中國輸送敏感技術的科研人員。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/us/mit-scientist-charges.html
*【太空之爭,下一場美中「大國競賽」】
拜登面臨的最重要的國安問題之一就是如何應對中國在太空的軍事威脅,包括反衛星武器和網路攻擊。同時,美政府內部就是否應該加快建設太空軍、增加武器開支也存在爭論。
https://cn.nytimes.com/usa/20210126/trump-biden-pentagon-space-missiles-satellite/
*【觀點:拜登上台後,中美「媒體戰」能否走出陰影?】
被川普政府驅逐後,中國記者多保持了沉默。但隨著兩國交流空間持續縮小,前CGTN記者楊探驪開始公開講述這次危機,並呼籲中美向對方媒體重新開放。
https://cn.nytimes.com/opinion/20210127/expelled-from-us-a-chinese-journalist-has-hope/
*【印度農民抗議活動升溫】
週二,成千上萬的農民湧入新德里,用拖拉機拉開路障,抗議旨在向農業部門注入私人投資的法律。警方發射了催淚瓦斯,將這場對政府構成直接挑戰的抗議活動推向混亂與暴力。至少有一人在衝突中死亡。農民們表示,除非撤回法律,否則不會讓步。
https://www.nytimes.com/2021/01/25/world/asia/india-farmers-protests-delhi.html
*【韓國人權委調查確認首爾已故前市長行為構成性騷擾】
韓國最高人權監督機構發布調查報告,稱其認為受害者的指控是可信的,確認去年7月被發現死亡的首爾前市長朴元淳曾對一名秘書進行性騷擾和言語侮辱。
https://www.nytimes.com/2021/01/26/world/asia/korea-mayor-seoul-sexual-harassment-secretary.html
*【拜登的勞力士】
在川普之前,近幾十年來的美國總統往往選擇配戴平價腕錶,拜登在就職典禮上打破了這一慣例,戴了一塊售價超過7000美元的勞力士。我們該如何看待拜登的腕錶?
https://cn.nytimes.com/style/20210126/rolex-biden/
interactive翻譯 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳解答
📜 [專欄新文章] [ZKP 讀書會] Trust Token Browser API
✍️ Yuren Ju
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
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.
👏 歡迎轉載分享鼓掌
interactive翻譯 在 Root's Game Store Youtube 的精選貼文
#Root的遊戲心得小舖 #洛克人7 #Rockman7
這部影片是我花了很大的心力製作而成的
上次之所以會放網友投稿的R6,那是因為我這次決定要放R7的影片了
之前直播R7是去年的7/7,很快地又過一年了
因為這天對我來說很特別,所以無論如何都是要趕在今天上映的
原本已經做得差不多了,後來又臨時加料,去更改兩邊的圖案
應該有超過40個小時以上的製作時間
雖然很辛苦,但R7是我相當喜歡的一作
就算是這樣也是甘之如飴
這部絕對是台灣地區製作得最認真,最強的R7影片
我有十足的信心,請各位好好觀賞吧!
對了,陰影人那關切換後應該是「大魔界村」的音樂
這邊來修正一下
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**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫
#Deadpool #Marvel #漫威
*8:10原文是墨西哥餅之夜,但是台灣並沒有這個文化,故翻譯成烤肉晚會。
interactive翻譯 在 SuperThai Youtube 的精選貼文
今天突發奇想,想到,如果我們把脫衣舞俱樂部內的女郎模型
特過OPENIV修改男警察模型,會發生什麼事情呢?
雖然其中一個模型無論如何修改都會變成像異形一樣!
但盡最大努力將男警模型與女郎互換,我們來看看
當脫衣舞俱樂部內都是男警察時...會有什麼反應呢?
#GTAV #GTA5
BGM:
Kidding-Around-
Austerity-Measures-
Belly-Dancer
Clubhouse-Password
誠摯感謝您的觀看(Thank you for watching)
希望給我您小小的鼓勵訂閱:https://www.youtube.com/channel/UCzyHERhaWn-WYP8sWsxgiQg?sub_confirmation=1
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