ATIC:趣說安全多方計算：如何用密碼學玩轉暗軍棋游戲？

提起軍棋游戲，相信不少人兒時都玩過。

軍棋游戲的玩法有三種：第一種是明棋，雙方棋子都朝上擺放進行游戲；第二種是翻棋，棋子朝下擺放，雙方依次翻開進行游戲；第三種，就是今天我們要特別說的：暗棋。

暗軍棋除了對決雙方外，還需要增加一個裁判，其游戲規則是：雙方把本方棋子明面朝向自己進行擺放，僅自己和裁判可見，當雙方棋子對碰時，由裁判按棋子大小進行判定并告訴雙方結果。

棋子大小規則

由于暗軍棋中，雙方都不知道對方對碰的棋子，只能根據自己的棋子進行有限判斷，極大增加了游戲博弈的復雜度和趣味性，因而深受很多玩家喜愛。

不過，在日常玩暗軍棋時也會遇到一些問題。比如：李雷和韓梅梅，孤男寡女共處一室，沒有第三方裁判或者不想讓第三方裁判參與的時候，兩個人還能玩暗軍棋游戲嗎？

Willkie Farr&Gallagher法律顧問：監管機構只是在打擊該行業:金色財經報道，紐約Willkie Farr&Gallagher律師事務所的法律顧問Mike Selig表示，SEC投訴中提到的代幣除了都是基于區塊鏈的加密資產之外，并沒有太多共同點。它們包括主要區塊鏈網絡的資產、元宇宙和游戲代幣、穩定幣以及提供特定功能的各種實用代幣。通過命名如此廣泛的差異化代幣，SEC有效地向市場發出信號，表明它將大多數代幣視為證券。雖然SEC辯稱控制加密貨幣業務的嚴厲措施只是為了保護投資者免受欺詐和操縱，數字資產市場充斥著欺詐和操縱，但業內人士的一個流行觀點是，在多個高調破產的加密貨幣交易所導致數十億美元的損失之后，監管機構只是在打擊該行業。[2023/6/30 22:09:58]

當然可以！這時候密碼算法的作用就凸顯出來了。

Mt.Gox 2019年資產負債表顯示其持有約14.2萬枚比特幣:金色財經報道，PeckShield統計顯示，Mt.Gox債權人可能會從3月10日起收到還款，尚不清楚在此期間將向債權人分配多少比特幣。但2019年其報告的資產負債表為14.2萬枚BTC(約33億美元)、14.3萬枚BCH(約1900萬美元)和690億日元（約5.1億美元）。[2023/3/6 12:45:16]

簡單起見，我們先不考慮特殊棋子，對其他棋子按順序進行編號：司令=9、軍長=8、師長=7、旅長=6、團長=5、連長=4、排長=3、工兵=2。

李雷和韓梅梅對碰的棋子分別為x和y，根據比較表的規則寫一個比較函數f(x,y)，規定：f(x,y)等于1時李雷勝，f(x,y)等于0時同盡，f(x,y)等于-1時韓梅梅勝。

DeFi基礎設施和產品開發商Primitive已開源SolStat庫:1月3日消息，DeFi基礎設施和產品開發商Primitive已開源SolStat庫，這是一個用Solidity語言編寫的統計函數的數學近似庫，支持正態高斯分布的計算，例如累積分布函數（CDF）、百分比點函數（PPF）以及誤差和反誤差函數，這些分布被用來模擬馬爾可夫過程，可以用來模擬價格運動，旨在為社區提供幫助。

Primitive由Alexander Angel于2020年創立，旨在構建專注于自動做市商（AMM）的創新產品，此前在2021年5月的種子輪融資中籌集到300萬美元，在2022年8月的A輪融資中籌集900萬美元。[2023/1/3 22:22:05]

當李雷出師長與韓梅梅的團長對碰時，7>5,f(x,y)=1,李雷獲勝。

Polygon擬將近14億枚無人認領的MATIC代幣分配給團隊、基金會和質押獎勵:8月2日消息，據Polygon官方Telegram頻道公告，稱去年4月21日起解鎖的1386609632枚MATIC因無人認領，Polygon基金會將認領這些代幣。其中6.4億枚MATIC（6.40%）將分配給團隊，認領后將由聯合創始人直接質押；546,609,632枚MATIC(5.46%) 分配將給基金會，團隊將事先向社區更新基金會錢包的動向；2億枚MATIC（2%）將分配給2021年5月至2021年12月期間的質押獎勵。

此前消息，Blockworks研究員Sam發現Polygon代幣歸屬合約于9小時前釋放約14億枚MATIC，占總供應量的14%。Polygon聯創Sandeep表示，近14億枚MATIC移動與質押活動與基金會金庫計劃有關，非合約解鎖。[2022/8/2 2:53:21]

那么，在沒有第三方裁判的情況下，對碰雙方又不知道對方棋子，該如何進行比較判斷呢？

回答這個問題前，要先了解一下姚氏百萬富翁問題。

原理：姚氏百萬富翁問題

姚氏百萬富翁問題由華裔計算機科學家、圖靈獎獲得者姚啟智教授首先提出。該問題表述為：兩個百萬富翁Alice和Bob想知道他們兩個誰更富有，但他們都不想讓對方和第三方知道自己的財富數額，該如何實現？姚教授設計一種巧妙的算法，Alice的財富為a，Bob的財富為b，Alice有一個公鑰Ea和私鑰Da。雙方按以下步驟執行：

1）Alice將公鑰Ea給Bob；

2）Bob選取一個大整數x，并用Alice給的公鑰Ea進行加密得到密文K，然后將c=K-b發給Alice；

3）Alice拿到密文c，用自己的私鑰Da對cm，cm1……cn進行解密得到n-m1個數字；

再選取一個適當大小的素數p,把這n-m1個數字對p進行mod運算得到dm,dm1……dn；

對于dm,dm1……dn前a個數不動，后面的數每個加1。然后將處理所得數字發給Bob；

4）Bob拿到這串數字并檢查第b個數字db，如果db==xmodp，證明這個數字沒有被加1，所以a>=b，反之，則證明a<b。

因為交互的數據都是處理過的，所以雙方在這個進行計算的過程中都沒有泄露自己信息，并且得到了想要的判斷比較結果。這就是安全多方計算中的兩方計算。

下圖為演示代碼輸出結果：

回過頭看暗軍棋的對碰比較，和百萬富翁問題本質是一樣的，按照計算協議雙方輸入對碰棋子對應的數值即可。當然為了防止作弊，雙方需要各自進行一次計算得到一致結果。各自把每一次對碰自己的棋子和結果記錄，結束后按照步驟重現進行檢查。

安全多方計算還可以取代狼人殺、暗獸棋等游戲的裁判，其原理都是MPC兩方比大小或其擴展。

擴展：安全多方計算實際應用

MPC除可以解決各類暗游戲問題外，還可以在更多不依賴第三方來進行任何博弈的場景中應用。比如以下幾種：

1、醫療數據協同計算

當前，醫療數據大都掌握在各個互不相通醫療機構手中，形成一個個數據孤島，無法充分發揮價值。同時，由于醫療數據涉及大量個人敏感信息，要協同利用這些數據必須要解決隱私保護問題。通過MPC，可以在保證個人隱私數據安全的前提下，打通數據孤島，實現醫療數據價值的最大化。

2、聯合征信

銀行或保險業，往往需要聯合多家征信機構進行個人信用評分計算，而各征信機構通常不希望自己的核心數據被「拿走」。通過MPC可以在不歸集各方數據的情況下，進行聯合信用評估計算。

3、投票/拍賣

使用MPC進行投票/拍賣，既可保證用戶隱私，又能有效避免跟投、惡意提價等作弊行為。

對于安全多方計算這項「黑科技」，你覺得還有哪些用途？歡迎留言和我們交流。

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