由 9 年前的「门头沟事件」看 Groth16 证明延展性攻击

Foresight · 2023-06-14 18:15

Elliptic

Celo

Zcash

本篇文章主要介绍了 Groth16 算法相关的基本概念、密码学基础和主要算法流程,以及重点展示了三种 Groth16 算法延展性攻击的攻击向量构造方法。


撰文:Saya,Beosin 安全研究专家


本篇文章依然是 Beosin 带给大家的硬核安全研究系列文章,今天我们来为大家讲解什么是 Groth16 证明延展性攻击。


1. 什么是延展性攻击?


2014 年 MT.GOX 交易所安全事件(也被称为「门头沟事件」),遭受了比特币上的交易延展性攻击 (Transaction malleability attack),造成了约 85 万枚比特币的损失。此次攻击的具体过程如下:攻击者首先在 MT.GOX 发起一笔提现交易 A,接着在交易 A 被确认之前通过篡改交易签名,使得标识一笔交易唯一性的交易哈希发生改变,生成伪造的交易 B。


如果交易 B 比 A 先被矿工打包记录到比特币账本中,那么后续矿工在打包交易 A 的时候会因为 B 已经使用了同样的 UTXO 而认为 A 存在双花问题,从而拒绝打包 A。最后,攻击者向交易所申诉未收到代币,交易所会根据交易 A 去链上查询交易状态,发现提现交易确实未成功后会再次向攻击者转账,造成交易所资金流失。这种延展性攻击并未改变交易内容本身,而仅仅是改变了交易签名。


比特币的延展性攻击是椭圆曲线 ECDSA 签名算法存在的漏洞,比特币通过校验交易 id 是否已经存在,防止由于交易重放导致的双花攻击。而交易 id 是由交易内容的哈希自动生成,所以如果交易签名 sigscript 改变,则交易 id 也会随之改变,因此攻击者通过反转签名中的 S 值之后,可以伪造出另一个合法签名。但是这种攻击方式,无法改变交易的输入和输出。比特币在 BIP-141 中提出了隔离见证这一方案,通过将交易签名存储在 witness 中,不再置于交易数据中,可以防范该攻击并达到扩容的目的。


这种由于算法设计本身造成的延展性安全问题,在 zk 算法 Groth16 中同样存在,今天我们将为大家详细介绍 Groth16 证明延展性攻击。


2. Groth16 算法


Groth16 算法是使用最广泛的 zk-SNARKs(Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) 的非交互式零知识证明方案之一。相比于其他的 zk-SNARKs 算法,其生成的证明尺寸更小,验证速度更快,因此被应用到如 Zcash、celo 等项目中。下图列举了常见的 zk 算法:


https://medium.com/coinmonks/comparing-general-purpose-zk-snarks-51ce124c60bd


2.1 Groth16 算法概述


通常一个 zk-SNARKs 零知识证明的 DApp 开发过程分为以下几个步骤,首先项目方会将业务逻辑抽象生成数学表达式,接着将其转化为 R1CS 描述的电路。


但是由于 R1CS 只能依次验证电路中的各个逻辑门,这种做法非常低效,所以 zk-SNARKs 算法将其转化为 QAP 电路,也就是将 R1CS 中用向量表示的约束转换为插值多项式,再生成可以在链下密码库或者链上合约中验证的证明,最后根据电路生成的验证合约将对生成的证明进行合法性校验。


https://docs.circom.io/


其中,Groth16 算法作为一种 zk-SNARKs 算法,同样涉及到零知识证明电路,其二次算术电路的约束关系为:





Groth16 算法就是为了证明 Prover 知道一组多项式的解 witness 即 h(x) 满足上式。


2.2 可信设置


由于 Groth16 算法在椭圆曲线域上进行计算,域上的值是一个个坐标点,那么如何使用坐标点表示多项式呢?这就需要使用椭圆曲线配对。关于椭圆曲线配对这里简单介绍一个例子,更为具体的解释请参考 V 神的博客: https://medium.com/@VitalikButerin/exploring-elliptic-curve-pairings-c73c1864e627



2.3 Prover 生成证明



生成的证明如下图所示:



2.4 Ver­i­fier 验证证明


根据 Groth16 中使用的双线性配对,Verifier 接收到证明π[A、B、C]后验证如下方程:

如果等式成立,则代表证明验证成功。


实际的项目验证过程中,还有第三个参数 public_inputs,该参数是电路的一组输入称为 statement,因为 Prover 和 Verifier 需要对计算和验证的证明有一个数据共识,即针对哪一组实际的数据生成证明并验证。


3. Groth16 算法延展性攻击


由于验证方程只要左右两式相等即可通过校验,则可将证明中的 A、B、C 伪造为 A‘、B’、C‘:



3.1 乘法逆元构造法




由于在有限域上进行计算,所以满足交换律和结合律,具体的推导过程如下:




3.2 加法构造法


具体的推导过程如下:


3.3 合并构造法


上述两种伪造证明的构造方式可以合并为下列表示式:



在 ark 代码库中已经有对应实现:


/// Given a Groth16 proof, returns a fresh proof of the same statement. For a proof π of a

/// statement S, the output of the non-deterministic procedure `rerandomize_proof(π)` is

/// statistically indistinguishable from a fresh honest proof of S. For more info, see theorem 3 of

/// [\[BKSV20\]](https://eprint.iacr.org/2020/811)

pub fn rerandomize_proof(

vk: &VerifyingKey<E>,

proof: &Proof<E>,

rng: &mut impl Rng,

) -> Proof<E> {

// These are our rerandomization factors. They must be nonzero and uniformly sampled.

let (mut r1, mut r2) = (E::ScalarField::zero(), E::ScalarField::zero());

while r1.is_zero() || r2.is_zero() {

r1 = E::ScalarField::rand(rng);

r2 = E::ScalarField::rand(rng);

}


// See figure 1 in the paper referenced above:

// A' = (1/r₁)A

// B' = r₁B + r₁r₂δ

// C' = C + r₂A


// We can unwrap() this because r₁ is guaranteed to be nonzero

let new_a = proof.a.mul(r1.inverse().unwrap());

let new_b = proof.b.mul(r1) + &vk.delta_g2.mul(r1 * &r2);

let new_c = proof.c + proof.a.mul(r2).into_affine();


Proof {

a: new_a.into_affine(),

b: new_b.into_affine(),

c: new_c.into_affine(),

}

}


4. 总结


本篇文章主要介绍了 Groth16 算法相关的基本概念、密码学基础和主要算法流程,以及重点展示了三种 Groth16 算法延展性攻击的攻击向量构造方法。


接下来的文章,我们将通过对 Groth16 算法常见的密码库实现攻击演示,来进一步展示验证性攻击。欢迎继续关注 Beosin 的后续文章。

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