博客
关于我
Zcash中的merkle tree
阅读量:270 次
发布时间:2019-03-01

本文共 2900 字,大约阅读时间需要 9 分钟。

1. 引言

在这里插入图片描述

note commitment tree为具有固定depth的incremental Merkle tree,其用于存储由JoinSplit transfer或Spend transfer产生的note commitments。

note commitment tree 与 Bitcoin中的unspent transaction output set (UTXO set) 的相同之处在于:

  • 都可以express the existence of value and the capability to spend it。

note commitment tree 与 Bitcoin中的unspent transaction output set (UTXO set) 的不同之处在于:

  • note commitment tree为append-only的,无法用其来防止双花。

note commitment tree的root 与 每个treestate 关联。

该incremental Merkle tree中的每个节点都与一个hash值关联,该hash值的长度为255-bit。

令root在0层,则在第 h h h层,有 2 h 2^h 2h个节点,编号为0~ 2 h − 1 2^h-1 2h1。将 h h h i i i节点对应的hash值表示为 M i h M_i^h Mih

所谓note position,是指:

the index of a note’s commitment at the leafmost layer。

Merkle Tree Hash Function M e r k l e C R H S a p l i n g MerkleCRH^{Sapling} MerkleCRHSapling 用于对note commitment tree进行hash,其中:

  • prefix l l l 用于区分inputs所在的layer。
  • M e r k l e D e p t h S a p l i n g = 32 MerkleDepth^{Sapling}=32 MerkleDepthSapling=32
  • l M e r k l e S a p l i n g = 255 l_{Merkle}^{Sapling}=255 lMerkleSapling=255
    在这里插入图片描述

2. Merkle Path Validity

在incremental Merkle tree (note commitment tree) 中的每个节点都关联一个hash值,该hash值以bit sequence形式存在。

令root在0层,则在第 h h h层,有 2 h 2^h 2h个节点,编号为0~ 2 h − 1 2^h-1 2h1。将 h h h i i i节点对应的hash值表示为 M i h M_i^h Mih

在最底层,即 M e r k l e D e p t h S a p l i n g = 32 MerkleDepth^{Sapling}=32 MerkleDepthSapling=32,的节点称为leaf nodes。当添加一个note commitment到该tree中时,会在相邻可用的位置 i i i处添加leaf node hash value M i M e r k l e D e p t h M_i^{MerkleDepth} MiMerkleDepth

迄今未用的leaf nodes则关联 distinguished hash value U n c o m m i t t e d S a p l i n g = l 2 L E B S P l M e r k l e S a p l i n g ( 1 ) Uncommitted^{Sapling}=l2LEBSP_{l_{Merkle}^{Sapling}}(1) UncommittedSapling=l2LEBSPlMerkleSapling(1)

从第0层至第 M e r k l e D e p t h S a p l i n g − 1 MerkleDepth^{Sapling}-1 MerkleDepthSapling1层的所有节点都称为 internal nodes,这些节点都关联的值为 M e r k l e C R H S a p l i n g MerkleCRH^{Sapling} MerkleCRHSapling的输出。这些节点的值是基于其下一层的子节点计算的,即,for 0 ≤ h < M e r k l e D e p t h S a p l i n g 0\leq h< MerkleDepth^{Sapling} 0h<MerkleDepthSapling and 0 ≤ i < 2 h 0\leq i < 2^h 0i<2h,有:

M i h = M e r k l e C R H S a p l i n g ( M 2 i h + 1 , M 2 i + 1 h + 1 ) M_i^h=MerkleCRH^{Sapling}(M_{2i}^{h+1},M_{2i+1}^{h+1}) Mih=MerkleCRHSapling(M2ih+1,M2i+1h+1)

在incremental Merkle tree (note commitment tree) 中,由 leaf node M i M e r k l e D e p t h M_i^{MerkleDepth} MiMerkleDepth 到 root M 0 0 M_0^0 M00 的 Merkle path为 序列值:

[ M s i b l i n g ( h , i ) h ] [M_{sibling(h,i)}^h] [Msibling(h,i)h]
其中 h h h的取值为由 M e r k l e D e p t h S a p l i n g MerkleDepth^{Sapling} MerkleDepthSapling 1 1 1 s i b l i n g ( h , i ) = f l o o r ( i 2 M e r k l e D e p t h − h ) ⊕ 1 sibling(h,i)=floor(\frac{i}{2^{MerkleDepth-h}})\oplus 1 sibling(h,i)=floor(2MerkleDepthhi)1

若已知a Merkle path 和root r t = M 0 0 rt=M_0^0 rt=M00,可验证某 leaf node M i M e r k l e D e p t h M_{i}^{MerkleDepth} MiMerkleDepth 是否在该tree中。

3. Merkle path check

在这里插入图片描述

参考资料

[1]

转载地址:http://ckqx.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mt_rand
查看>>
mysql -存储过程
查看>>
mysql /*! 50100 ... */ 条件编译
查看>>
mudbox卸载/完美解决安装失败/如何彻底卸载清除干净mudbox各种残留注册表和文件的方法...
查看>>
mysql 1264_关于mysql 出现 1264 Out of range value for column 错误的解决办法
查看>>
mysql 1593_Linux高可用(HA)之MySQL主从复制中出现1593错误码的低级错误
查看>>
mysql 5.6 修改端口_mysql5.6.24怎么修改端口号
查看>>
MySQL 8.0 恢复孤立文件每表ibd文件
查看>>
MySQL 8.0开始Group by不再排序
查看>>
mysql ansi nulls_SET ANSI_NULLS ON SET QUOTED_IDENTIFIER ON 什么意思
查看>>
multi swiper bug solution
查看>>
MySQL Binlog 日志监听与 Spring 集成实战
查看>>
MySQL binlog三种模式
查看>>
multi-angle cosine and sines
查看>>
Mysql Can't connect to MySQL server
查看>>
mysql case when 乱码_Mysql CASE WHEN 用法
查看>>
Multicast1
查看>>
mysql client library_MySQL数据库之zabbix3.x安装出现“configure: error: Not found mysqlclient library”的解决办法...
查看>>
MySQL Cluster 7.0.36 发布
查看>>
Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation多通道无监督图像翻译
查看>>