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密码学[2]:群 环 域

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修改2023-10-27 12:01:15
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1 交换群 Commutative Groups

大白话

一个集合 G 和该集合上的某种二元运算。群 G 中的两个元素通过某种二元运算可得到该群中的另一个元素。群要满足一些性质,比如交换律、结合律、元素存在逆等。

定义

交换群 (G, ·) 包含两部分:

  • 集合 G
  • 二元运算 ·,即 G×G -> G,G 中的两个元素通过该二元运算后生成的元素仍然应该属于该 G

性质:交换律,结合律,存在中立元(任何 G 中的元素 g 与该元素结合后仍然是 g),每个元素都存在逆。

例如,(Z, +) 是一个群,Z 表示整数集合,映射关系 · 是加法 +,加法运算显然满足交换律和结合律,中立元素是 0(对于群 G 中的任何元素 g,g + 0 = g),g 的逆是 -g(对比如下定义,e = 0,g + (-g) = 0)。

原文

其它例子

(Z_6, +)

如上式子也是群,Z_6 表示模 6 的余数集合,满足:交换律和结合律,中立元素是 0,g 的逆是 6 - g,因为 g + (6 - g) = 6(对比如上定义,e = 6)。

有限群(finite group):群中的元素个数是有限的。群的个数称为(order)。如上例子 (Z_6 , +) 的阶是 6。

循环群(cyclic group):存在生成器(generator),群 G 中的每个元素都可以通过对其多次应用群法则后可以得到。

  • 例如,对于 (Z, +),生成器是 1,因为每个整数都可以通过重复加 1 得到。
  • 例如,对于 (Z_5^* , ·),其中 Z_5^* = Z_5 - {0},有 2^1 = 2,2^2 = 4,2^3 = 3,2^4 = 4,所以 2 是 (Z_5^* , ·) 的生成器; 3^1 = 3,3^2 = 4,3^3 = 2,3^4 = 1,所以 3 也是 (Z_5^* , ·) 的生成器。
  • 对于模为 n ∈ N 且 n ≥ 2 的余数类群 (Z_n , +),生成器是 1,且群的个数有限,所以 (Z_n , +) 是阶为 n 的有限循环群。

1.1 指数映射 Exponential Map

如果 G 是一个阶为 n,生成器为 g ∈ G 的循环群,那么存在指数映射,将余数类群上的加法运算 (Z_n , +) 映射到 G 的群法则上:

g^{(·)}: Z_n \rightarrow G, x\rightarrow g^x

标量乘法(Scalar multiplication):如果 (G, +) 被写作了加法形式,那么指数映射被称为标量乘法,形式如下:

(·) · g: Z_n \rightarrow G ; x \rightarrow x · g

密码学算法通常使用阶 n 非常大的有限循环群,意味着对于非常大的余数类,通过生成器与自身的重复相乘来计算指数映射是不可行的 。如下算法 square and multiply 可在大约 k 步内计算指数映射,k 是指数的长度。

例如,3 ∈ Z_5^∗ 是 (Z_5^∗ , ·) 的一个生成器,所以可将 Z_4 上的加法运算映射到 Z_5^∗ 上的乘法运算:

3^{(·)}: Z_n \rightarrow Z_5^*, x\rightarrow 3^x

例如

3^{1+3+2} = 3^2 = 4

先在 (Z_4 , +) 上计算了 1 + 3 + 2,然后通过指数映射3^{(·)} 映射到 4

由于指数映射遵循群法则,也可以先在 Z_5^* 上计算,结果是一样的:

3^1 · 3^3 · 3^2 = 3 · 2 · 4 = 1 · 4 = 4

由于指数映射是遵循群法则的一对一映射,该映射对于 g 也有一个逆,叫做基为 g 的离散对数映射:

log_g(·): G \rightarrow Z_n; x \rightarrow log_g(x)

离散对数映射在密码学中比较重要,因为存在有限循环群,计算指数映射比较快,而计算对数映射比较慢。

例如,对于前面例子中的指数映射 3^{(·)} ,它的逆是基为 3 的对数映射:

log_3{(·)}: Z_5^* \rightarrow Z_4;x \rightarrow log_3(x)

不同于指数映射 3^{(·)} ,我们无法计算该映射,只能一个一个去试。例如,为了计算 log_3(4) ,我们只能找一个 x ∈ Z_4 ,使得 3^x = 4,这需要写下 3^{(·)} 所有的 image:

3^0 = 1, 3^1 = 3, 3^2 = 4, 3^3 = 2

由于 log_3(·)3^{(·)} 的逆,可以通过这些 images 来计算离散对数:

log_3(1) = 0, log_3(2) = 3, log_3(3) = 1, log_3(4) = 2

可以看到,计算对数映射是不可能的,我们只能写下指数映射到所有 image,但在现实世界中群上比较大的,不可能写出指数映射的所有 image

1.2 因子群 Factor Groups

有限循环群的基本定理(fundamental theorem of finite cyclic groups):如果 G 是阶为 n 的有限循环群,那么每个子群 G^′ 都是一个有限循环群,G^′ 的阶是 n 的一个因数。对于 n 的每个因子 k,G 都只有一个阶为 k 为子群。

对于阶为 n 都有限循环群 G,k 是 n 的一个因子,则 Gk 为 G 的子群中唯一阶为 k 的有限循环群,称为 G 的因子群(factor group)。

密码协议通常假定存在素数阶的有限循环群。但在实际中,这些协议不是定义在素数阶的群上,这需要通过余因子清除(cofactor clearing)来确保运算不是在群本身,而是在它的(大)素数阶子群上。

可将 g ∈ Gk 映射到 e ∈ G,通过与将 g 与自身乘 k 次:

g^k = e

因此,如果 c := n div k 是 k 在 n 中的余因子(cofactor),则 g ∈ G 可映射到因子群 Gk 上,通过将 g 与自身相乘 c 次。可定义如下映射,在密码学中被称为余因子清除(cofactor clearing):

(·)^c: G \rightarrow Gk: g \rightarrow g^c

例如,对于有限循环群 (Z_5^* , ·),阶是 4,4 有因子 1, 2, 4,且遵循有限循环群的基本定理,即有 3 个子群。Z_5^*[1] = {1},Z_5^*[4] = Z_5^*Z_5^*[2] = {1, 4}。Z_5^* 不是素数阶群,4 唯一的素数因子是 2,2 在 4 中的余因子也是 2,所以得到余因子清除映射 (·)^2: Z_5^* \rightarrow Z_5^*[2] 。将该映射应用到 Z_5^* ,得到映射到 Z_5^*[2] 中的元素:

1^2 = 1, 2^2 = 4, 3^2 = 4, 4^2 = 1

1.3 配对 Parings

配对映射(Paring map):G_1G_2G_3 均为交换群,配对映射定义如下:

e(·, ·): G_1 \times G_2 \rightarrow G_3

(g_1, g_2) 取自 G_1G_2 ,将他们映射到 G_3 ,这种映射具有双线性(bilinearity),意味着对于 g_1, g_1^{'} ∈ G_1g_1, g_2^{'} ∈ G_1 ,有:有:

e(g_1 · g_1^{'}, g_2) = e(g_1, g_2) · e(g_1^{'}, g_2)

e(g_1, g_2 · g_2^{'}) = e(g_1, g_2) · e(g_1, g_2^{'})

也就是说,双线性意味着先在 G_3 上执行群运算然后再执行双线性映射,或者先执行双线性映射再在 G_3 执行群运算都可以。

配对映射是非退化的(non-degenerate):如果配对的结果是 G_3 中的中立元,则其中一个输入必然是 G_1G_2 中的中立元。

例如,G_1G_2G_3 都是 (Z, +),如下映射是非退化的配对:

e(·, ·): Z \times Z \rightarrow Z (a, b) \rightarrow a · b

非线性遵循加法分配律,即 e(a + b, c) = (a + b)· c = a · c + b · c = e(a, c) + e(b, c)

假设 e(a, b) = 0 ,那么a · b = 0 ,意味着 ab 必然是 0 。

1.4 群 Cryptographic Groups

The Discrete Logarithm Problem

离散对数问题(Discrete Logarithm Problem,DLP):对于阶为 r,生成器为 g 的有限循环群 G,存在指数映射 g^{(·)}: Z_r \rightarrow G; x \rightarrow g^x 将余数类 Z_r 群映射到 G 上。Discrete Logarithm Problem 的任务是找到该映射的逆,也就是找到 x ∈ Z_r ,使得对于给定 h, g ∈ G 满足:

h = g^x

假设在有的群上求解 DDH 不可行,这样的群称为 DL-secure 群。

公钥加密((Public key cryptography): 对于私钥 sk ∈ Z_r ,相应的公钥为 pk ∈ g^{sk} 。由于离散对数问题被认为是难道,所以不可能从公钥解出私钥,即找到如下问题的解是比较难的:

pk = g^x

The Decisional Diffie–Hellman assumption

The Decisional Diffie–Hellman (DDH):对于阶为 n,生成器为 g 的有限循环群 G,DDH 是给定三元组 (g^a, g^b, g^c) 后,能够区分 (g^a, g^b, g^{ab}) ,其中 a, b, c ∈ Z_r

假设在群 G 上求解 DDH 不可行,则称群 G 为 DDH-secure 群。

DDH-security 是比 DL-security 强的假设,如果 DDH 不可解,那么 DLP 也不可解,反之不一定成立。

The Computational Diffie–Hellman assumption

The Computational Diffie–Hellman Assumption:G 是阶为 n,生成器为 g 的有限循环群,对于 a, b ∈ Z_r ,如果 g, g^a, g^b 已知,但是 ab 未知,则无法计算 g^{ab} 。这种情况下,称 G 为 CDH-secure 群。

CDH 假设弱于 DDH 假设,有的群满足 CDH 但是不满足 DDH,而不存在有的群满足 DDH 但不满足 CDH。

1.5 哈希到群 Hashing to Groups

哈希函数

哈希函数是将任意长度的二进制串 \left\{0, 1 \right\}^* 映射到长度为 k 的二进制串 \left\{0, 1 \right\}^k

H: \left\{0, 1\right\}^* \rightarrow \left\{0, 1\right\}^k

哈希函数 H 返回的值为像(images),也称哈希值。

密码学函数的性质

  • 抗原像(preimage-resistance):给定 \left\{0, 1 \right\}^k ,无法找到字符串 x ∈ \left\{0, 1 \right\}^* 使得 H(x) = y
  • 抗碰撞(collision resistance)
  • diffusion:输入中的微小变化会导致输出中的巨大差异

SHA256 是一个密码学安全的哈希函数:SHA256: \left\{0, 1 \right\}^* \rightarrow \left\{0, 1\right\}^{256}

空字符串的 SHA256 值为:

SHA256(<>) = e3b0c44298 f c1c149a f b f 4c8996 f b92427ae41e4649b934ca495991b7852b855

哈希到循环群

哈希到群(hash-to-group)函数是一个确定性映射:SHA256: \left\{0, 1\right\}^* \rightarrow G

Pedersen Hashes

Pedersen 哈希函数(Pedersen Hash Function):j 是一个整数,G 是有阶为 n 的限循环群,\left\{g_1, ..., g_j \right\} ⊂ G 是一个均匀随机分部的G 的生成器的集合

H_\left\{g_1, ..., g_j \right\}:(Z_r)^j \rightarrow G: (x_1, ..., x_j) \rightarrow \prod_{i=1}^jg_i^{x_i}

如果 G 是 DL-secure 的,那么 Pedersen 哈希函数是抗碰撞的。

\left\{g_1, ..., g_j \right\} 必须均匀随机分别,任何两个生成器之间不能存在离散对数关系,即必须要避免 g_h = (g_i)^x ,其中 x ∈ Z_n

例如,对于 Pedersen’s 哈希函数 H_\left\{2, 3\right\}: Z_4 \times Z_4 \rightarrow Z_5^*; (x, y) \rightarrow 2^x · 3^y ,可以算出 H_\left\{2, 3\right\}(1, 3) = 2^1 · 3^3 = 2 · 2 = 4

哈希函数如 SHA256(s) 可以和 H_\left\{2, 3\right\} 一起定义一个 hash-to-group 函数。将 SHA256(s) 最低的两位插入到 H_\left\{2, 3\right\} 以得到 F_5^* 中的元素。如下定义了 hash-to-group 函数

SHA256\_H_\left\{2, 3\right\}: \left\{0, 1\right\} \rightarrow Z_5^*; 2^{SHA256(s)_0} · 3^{SHA256(s)_1}

我们知道,SHA256(<>)_0 = 1SHA256(<>)_1 = 0 ,所以 SHA256\_H_{2, 3}(<>) = 2^1 · 3^0

Pseudorandom Function Families in DDH-secure groups

G 是一个 DDH-secure 循环群,阶为 n,生成器为 g,\left\{a_0, a_1, ..., a_k\right\} ⊂ Z_n^* 是从在模 n 算术可逆的数字中生成的一个均匀随机集合。以种子 \left\{a_0, a_1, ..., a_k\right\} 作为参数的 Pseudorandom 函数族为:

F_{\left\{a_0, a_1, ..., a_k\right\}}: \left\{0, 1\right\}^{k+1} \rightarrow G: (b_0, ..., b_k) \rightarrow g^{b_0}\prod_{i=1}^ka_i^{b_i}

2 交换环 Commutative Rings

大白话

在交换群的基础上,多了一种二元运算。

定义

拥有单元的交换环(commutative rings with unit)(R, +, ·, 1) 包含 4 部分

  • 集合 R
  • 两种二元运算 + 和 ·
  • 新运算单元(unit) 1:新运算存在中立元,即对于所有元素 g,有 1 · g = g

性质:

  • (R, +) 是交换群,中立元是 0
  • 新运算满足交换律
  • 新运算存在中立元 1,即对于所有元素 g,有 1 · g = g
  • 新运算满足结合律
  • 新运算满足分配律

例如,(Z, +, ·, 1) 是一个交换环,其中 Z 表示整数集合,+ 表示加法运算,· 表示乘法运算,1 表示数字 1。

需注意,(Z, ·) 无法构成群,因为整数不存在乘法逆。

原文

多项式环(Ring of Polynomials):多项式的系数 R 必须一个拥有单元的交换环,因为我们需加法、乘法、可交换和 R 存在一个单元来获得我们所期望的性质。在此基础上,如果 1 是乘法单元,则成该环为系数为R的多项式环(ring of polynomials with coefficients in R)

群生成器指数中的多项式评估(Polynomial evaluation in the exponent of group generators):在许多零知识协议中,一个关键的是能够将计算编码为多项式,然后通过评估某些密码群的“指数”中的多项式来隐藏该计算的信息。

为了理解上述原理,再来看下指数映射。如果 G 是有限循环群,阶为 n,生成器为 g ∈ G,($Z_n$, +, ·) 是以如下方式对应 G 的环:

g^{x+y} = g^x · g^y, g^{x·y} = (g^x)^y, x, y ∈ Z_n

p ∈ z_n[x] 是一个多项式 p(x) = a_m · x^m + a_{m-1}x^{m-1} + ... + a_1x + a_0s ∈ z_n 是一个评估点,那么有:

g^{p(s)} = g^{a_m · x^m + a_{m-1}x^{m-1} + ... + a_1x + a_0} = (g^{s^m})^{a_m} · (g^{s^{m-1}})^{a_m} ·...·(g^s)^{a_1} · g^{a_0}

可以在 g 的指数中“秘密”评估点 s 处计算任何度小于 m 的多项式 p,而不需要知道任何关于 s 的知识。假设 G 是 DL-group,只要给定 \left\{g, g^s, ...,g^{s^m} \right\} ,但是不需要给定 s,就可以算出 g^{p(s)} ,但不会算出 s。

例如,对于如下指数映射

3^{(·)}: Z_4 \rightarrow Z_5^*, x\rightarrow 3^x

z_4[x] 中选出多项式 p(x) = 2x^2 + 3x + 1 ,先在 s = 2 处评估多项式,然后将结果写到指数:

3^{p(2)} = 3^{2·2^2 + 3·2 + 1} = 3^{2·0 + 2 + 1} = 3^3 = 2

结果是 2,但是不会获得关于 s 的任何知识。

2.1 哈希到模代数 Hashing into Modular Arithmetic

n 是模数,k = |n| 是 n 的宽度,那么每个长度为 k - 1 的二进制数字 z = <b_0, b_1, ..., b_{k-2}> 的范围为 0 \le z \le 2^{k-1} - 1 < n,所以 z 属于 Z_nH: \left\{0, 1 \right\}^* \rightarrow \left\{0, 1 \right\}^{k-1} 是哈希到环的哈希函数:

H_{|n|_2-1}: \left\{0, 1 \right\}^* \rightarrow Z_r : s \rightarrow H(s)_0 · 2^0 + H(s)_1 · 2^1 + . . . + H(s)_{k−2} · 2^{k−2}

|n|_2 表示 n 的二进制宽度。该哈希函数的缺点是哈希值在 Z_n 上的分布不一定是均匀的。如果 n > 2^{k-1},则 H_{|n|_2 - 1} 不会哈希到 z \ge 2^{k-1}。所以 n 应该要非常接近于 2^{k-1} 才能确保分布均匀。该哈希函数的优点是抗原像和抗碰撞。

另一个被广泛使用的哈希到 Z_n 的方法是:|n|_2 = k_1k_2 \ge k_1,有 H: \left\{0, 1 \right\}^* \rightarrow \left\{0, 1 \right\}^{k_2} ,构造如下:

H_{mod_n}' : \left\{0, 1 \right\}^* \rightarrow Z_n : s \rightarrow (H(s)_0 · 2^0 + H(s)_1 · 2^1 + ... + H(s)_{k_2} · 2^{k_2}) \space mod \space n

该哈希函数的缺点是计算量大,在 Z_n 上的分布可能不均匀,取决于 2^{k_2 + 1} mod n。优点是抗原像和抗碰撞。

The “try-and-increment” method

第 3 种是 “try-and-increment” 方法。定义 z ∈ Z,对于任何 H(s) 有:

z = H(s)_0 · 2^0 + H(s)_1 · 2^1 + ... + H(s)_{k_2} · 2^{k}

为了映射到 Z_n,先计算 z,然后看是否 z ∈ Z_n,如果是,则哈希结束;否则,修改字符串 s,然后再次计算 z,直到 z ∈ Z_n。一种修改 s 的方式是,将 s 和一个 bit 计数器拼接。算法如下:

如果 k 足够大,且 n 接近于 2^{k+1},则 z < n 的概率较大,则循环基本只需要执行 1 次

3 域 Fields

大白话

在交换环的基础上,元素拥有乘法逆,即第二种运算和集合可以构成群。

定义

域 (F, + , ·) 包含三部分:

  • 集合 F
  • 两种二元运算 + 和 ·

性质:

  • (F, +) 是交换群,中立元是 0
  • (F - {0}, ·) 是交换群,中立元是 1
  • 满足分配律:g1 · (g2 + g3) = g1 · g2 + g1 · g3

原文

域 F 的特征(characteristic)表示为 char(F),是最小自然数 n ≥ 1,乘法中立元 1 的 n 次叠加结果等于零,即 \sum_{i=1}^n1 = 0 。如果 n > 0 存在,则称域拥有一个有限特征(finite characteristic)。如果每个 1 的有限和都不等于 0,则称域有特征 0。

例如,(Q, + , ·) 是一个域,Q 表示实数集合,+ 表示加法运算,· 表示乘法运算。除 0 外,每个实数都拥有乘法逆。因为不存在自然数 n ∈ N 使得 \sum_{j=0}^n1 = 0 位于实数集合中,所以域 Q 的特征是 char(Q) = 0

素数域 Preime Fields

如果模是一个素数,余数类 Z_n 不仅是环,还是域。由于 \sum_{j=0}^n1 = 0 位于 Z_n 中,所以域拥有有限特征 n。

素数域:(Z_p, +, ·) 是一个模 p 运算上的域,p ∈ P 是一个素数,我们称该域为素数域,特征为 p。为了区分,(Z_p, +, ·) 表示为 (F_p, +, ·)

素数域上,x 的加法逆是 -x = p - x mod p,x != 0 时,乘法逆为 x^{-1} = x^{p-2}

最小的域是 $F_2$,特征为 2,它是个素数域。

3.1 平方根 Square Roots

在素数域中,一个拥有平方根 x 的元素 y 称为二次剩余(quadratic residue),x 为平方根(square root),一个没有平方根的元素称为二次无剩余(quadratic non-residue)。只有平方数可以位于椭圆曲线上。

对于 x ∈ F_p ,如果 y != 0,则有两个根 \sqrt y = \left\{x, p-x\right\} 。前一个为正平方根(positive square root),后一个为负平方根(negative square root)。F_p 中有 (p + 1) / 2 个 quadratic residue,(p - 1) / 2 个 quadratic non-residue。

Legendre symbol

y ∈ F_p

例如对于 F_5 ,有

\frac{0}{5} = 0, \frac{1}{5} = 1, \frac{2}{5} = -1, \frac{3}{5} = -1, \frac{4}{5} = 1

欧拉标准(Euler criterion)提供了一种计算 Legendre symbol 的方法。对于奇素数 p ∈ P_{>=3}y ∈ F_p ,Legendre symbol 用如下方式计算:

(\frac{y}{p}) = y^{\frac{p-1}{2}}

3.2 素数域扩展 Prime Field Extension

给定素数 p ∈ P,自然数 m ∈ N,度为 m 的不可约多项式 P ∈F_p[x] ,其系数选自素数域 F_p ,一个素数域扩展 (F_{p^m}, +, ·) 定义如下。

F_{p^m} 是度小于 m 的所有多项式集合:

F_{p^m} = \left\{a_{m-1}x^{m-1} + a_{m-2}x^{m-2} + ... + a_1x + a_0 | a_i ∈ F_p\right\}

F_{p^m} 的特征是 p,有 \sum_{j=0}^p1 = 0F_{p^m} 的阶是 p^m ,因为 F_{p^m} 的每个元素都是度小于 m 的多项式,每个系数都有 p 种选择。当将 F_{p^m} 中的每个元素的度都限制为 0 时, F_{p^m} 就是 F_p ,所以 F_pF_{p^m} 的子域(subfield)。

F_{p^m} 的构建依赖于不可约多项式的选择,但对于 P 的不同选择,F_{p^m}同构的,即不同的 F_{p^m} 之间拥有一一映射关系。从实现的角度,应该挑选易于计算的 P

类似于素数域 F_P 是整数环中的整数除以一个素数 p 后的余数集合,素数域扩展 F_{p^m}F_p[x] 环中的多项式 F_p[x] 除以一个度为 m 都不可约多项式后的余数多项式集合。

如果 m_1 整除 m_2 ,那么 F_{p^{m_2}}F_{p^{m_1}} 的扩展域。

例如,F_{2^3} 中的元素有:

代码语言:txt
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[0,0,0]: 0       [0,0,1]: x2 
[1,0,0]: 1       [1,0,1]: x2 + 1
[0,1,0]: x       [0,1,1]: x2 + x
[1,1,0]: x + 1   [1,1,1]: x2 + x + 1

3.3 射影平面 Projective Planes

射影平面通过包含无穷点而扩展了普通 Euclidean 平面的概念。例如,在射影平中,平行线交于无穷点处。

F 是域,射影平面 FP^2 由形如 [X : Y : Z] 的点构成, 其中 (X, Y, Z) ∈ F^3 是不全为 0 的元素:

FP^2 := \left\{[X : Y : Z] \space | \space (X,Y, Z) ∈ F^3 \space with \space (X,Y, Z) \ne (0, 0, 0) \right\}

并且,对任何非零的 k ∈ F^*,规定 [kX : kY: kZ] = [X : Y : Z](对于有限域 F_p,kX 是指 kX mod p )

有限域 F_{p^m} 上的投影面中的元素个数为 p^{2m} + p^m + 1

将所有形如 [X : Y : 1] 的点称为仿射点,而将形如 [X : Y : 0] 的点称为无穷远点;这些无穷远点构成一条射影直线 [1 : 0 : 0],也就是无穷远线。

参考

The MoonMath Manual 第 4 章

https://coders-errand.com/zk-snarks-and-their-algebraic-structure-part-4/

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 1 交换群 Commutative Groups
    • 1.1 指数映射 Exponential Map
      • 1.2 因子群 Factor Groups
        • 1.3 配对 Parings
          • 1.4 群 Cryptographic Groups
            • 1.5 哈希到群 Hashing to Groups
            • 2 交换环 Commutative Rings
              • 2.1 哈希到模代数 Hashing into Modular Arithmetic
              • 3 域 Fields
                • 3.1 平方根 Square Roots
                  • 3.2 素数域扩展 Prime Field Extension
                    • 3.3 射影平面 Projective Planes
                    • 参考
                    相关产品与服务
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