Verifiable Delay Function (VDF) is a cryptographic concept that ensures a minimum delay before output through sequential processing, which is resistant to parallel computing. Among the two well-known VDF protocols, Wesolowski and Pietrzak VDF, we focus on the Pietrzak VDF due to its computational efficiency and suitability for blockchain environments. Pietrzak's approach uses a recursive proof verification with the halving protocol, offering a practical alternative despite the longer proof length than Wesolowski's approach. Given the scarcity of research on practical VDF verification implementation, especially within smart contracts, this paper aims to implement cost-effective verification for the Pietrzak VDF in an Ethereum-based environment without compromising the VDF verification's integrity and reliability. Firstly, we propose generalized proof generation and verification algorithms for potential efficiency improvement. Secondly, we categorize and measure the gas cost of each part in a transaction for VDF verification. Thirdly, based on the analysis, we theoretically predict the optimized proof construction. Finally, we demonstrate the theoretical prediction matches the implementation results. Furthermore, our research shows that the proof length of the Pietrzak VDF is generated under 8 KB with the security level of 2048 bits, much smaller than the previous expectation. This implies that the Pietrzak VDF can be practically used for cryptographic applications on blockchains.


翻译:可验证延迟函数(VDF)是一种密码学概念,通过顺序处理确保输出前存在最小延迟,且具有抗并行计算能力。在Wesolowski与Pietrzak两种主流VDF协议中,本文聚焦于Pietrzak VDF,因其计算效率高且适用于区块链环境。Pietrzak方法采用基于减半协议的递归证明验证,尽管证明长度长于Wesolowski方案,但提供了实用的替代选择。鉴于现有关于VDF验证的实践实现研究(尤其在智能合约领域)较为稀缺,本文旨在以太坊环境下以不损害VDF验证完整性与可靠性为前提,实现Pietrzak VDF的经济高效验证。首先,我们提出具有潜在效率提升空间的通用化证明生成与验证算法;其次,对VDF验证交易中每个部分的燃料成本进行分类与度量;再次,基于分析结果,从理论上预测优化的证明构造方式;最后,证明理论预测与实现结果的一致性。此外,研究表明,在2048位安全等级下,Pietrzak VDF的证明长度可控制在8 KB以下,远低于先前预期。这意味着Pietrzak VDF可实际应用于区块链密码学场景。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
VIP会员
最新内容
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
1+阅读 · 24分钟前
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
1+阅读 · 42分钟前
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
0+阅读 · 52分钟前
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
1+阅读 · 刚刚
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
11+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员