趣說安全多方計算：如何用密碼學玩轉暗軍棋游戲？_ICE:LIC

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？

Themis Protocol遭受預言機操縱攻擊，黑客獲利約37萬美元:6月28日消息， DeFi協議Themis Protocol發推確認協議被利用，暫停借貸功能，稱目前第一個選擇是嘗試與黑客合作取回資金，若黑客不愿意合作將與當局合作解決，目前正在制定補償計劃。

據ChainAegis安全監測顯示，Themis Protocol遭受預言機操縱攻擊，攻擊者竊取了37萬美元。[2023/6/28 22:05:10]

當然可以！這時候密碼算法的作用就凸顯出來了。

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。

FTX發送郵件稱索賠申請截止日期尚未確定:金色財經報道，FTX Noticing向部分債權人發送了郵件，內容包括客戶代碼與索賠資產，內容強調：法院尚未設定提交針對債務人的索賠或利益證明的截止日期。當法院設定最后期限時，所有已知的債權人都將收到關于最后期限的通知以及關于如何提交索賠或利益證明的說明。[2023/3/29 13:32:21]

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。

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：

加密貨幣服務公司Prime Trust CEO被解雇:金色財經報道，Prime Trust的CEO Tom Pageler本周被解雇。根據Tom Pageler在Linkedin上的個人資料，Pageler自2021年1月以來一直掌管這家總部位于內華達州的加密服務公司。他之前是Prime Trust的總裁兼首席運營官。目前尚不清楚Pageler被解雇的原因。[2022/11/30 21:10:38]

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；

挪威取消電費補貼以便將用于加密挖礦的電力用于其他用途:金色財經報道，挪威財政部周四表示，挪威計劃取消數據中心的電費退稅補貼，以便將用于加密挖礦的電力用于其他用途。挪威財政大臣在聲明中表示：“與2016年數據中心電價下調時相比，我們現在的電力市場情況完全不同。”越來越多人在挪威進行加密挖礦，隨著電力供應面臨壓力，電力價格上漲，社區需要這些電力，他說。該計劃呼應了鄰國瑞典情緒的變化。在瑞典，政府對加密挖礦業務越來越不友好，因為它尋求為鋼鐵廠等創造就業的項目提供更多電力。瑞典、冰島、挪威都曾用世界上最便宜的電力吸引加密貨幣礦工。(金十)[2022/10/6 18:41:13]

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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