基于纠错码理论中困难问题的零知识证明

专注于零知识证明的计算机科学博士专业，该领域应用于媒体真实性、水印技术及软件安全。要求具备数学与计算机科学背景，并拥有密码学相关经验。

职位说明： 项目描述： ### 零知识证明：应用与影响 零知识证明（ZK-proofs），尤其是 ZK-SNARKs 和 STARKs，在科学、技术及工业领域正迅速发展。 这些证明允许证明者生成一个极小的加密证明，以确认计算操作是否正确执行，且可由资源验证。 有限的验证器。这种“零知识”特性能够隐藏部分或所有输入数据，从而实现隐私保护。 **关键应用：** - **媒体真实性**：证明经修改的图像或视频（例如裁剪照片、DOOM 游戏画面）源自真实来源 来源可靠，并非虚假信息。 - **水印技术：** 利用ZK技术证明在人工智能生成的图像中存在隐藏水印，且无需暴露水印本身。 证明。 - **软件安全：**白帽黑客可以在不泄露信息的情况下证明软件漏洞或智能合约攻击的存在 相关细节将确保安全性的漏洞奖励机制得以实施。 这些应用极具价值，有可能解决人工智能时代的关键问题，例如证明数据的真实性及…… 无需启示的知识。 ### 技术基础 当前ZK证明系统依赖于： - **椭圆曲线密码学**：提供简短的证明文档与高性能，但并非后量子安全，且通常需要依赖可信第三方。 设置。 - **基于哈希的 SNARK 技术**：使用加密哈希函数与纠错码；理论上甚至能抵御强大的攻击而保持安全 对手。 - **基于格的 SNARK 证明：**利用欧几里得格中的困难问题，由于对抗性更强的特性，可实现更优的性能 假设条件。Labrador是一个典型的例子，尽管其递归迭代过程较为复杂。 ### 研究计划书：具有编码理论的拉布拉多模型 该提案建议将 Labrador 项目中的格子基哈希函数替换为基于代码的函数，该方案灵感来自申请人的研究思路。 关于快速综合征基哈希（FSB）函数的先前研究。这有望简化并提升SNARK系统的效率。 利用该团队在编码理论及加密哈希函数方面的专业优势。 ### 研究环境 该博士候选人将加入 LIX 的 Grace 团队。该团队由 8 名固定成员及约 20 名博士或博士后研究人员组成，具有强大的活力。 该团队正在启动“Tout-ZK”项目，重点开展复杂理论编码校正理论中ZK算法的大规模基准测试

所需个人背景与技能要求： 数学与计算机科学背景，包含基础与高级密码学课程