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?
馬斯克領導的團隊宣布成立X.AI的人工智能公司:金色財經報道,馬斯克領導的團隊宣布成立X.AI的人工智能公司,該公司的目標是理解“宇宙的真實本質”。X.AI公司表示,團隊將于7月14日舉行推特spaces聊天。[2023/7/13 10:51:32]
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。
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。
高盛已向美國專利局申請一項專注于智能合約的專利:金色財經報道,高盛最近向美國專利局申請了一項專利,提議將區塊鏈技術與其結算機制整合在一起。該專利文件于3月14日提交,專利號為US 11,605,143 2B,概述了該銀行使用區塊鏈技術的技術和計算需求。該專利專注于智能合約的技術方面,可應用于各種金融工具,如部分準備金銀行、保險、債券、證券化產品和保證金貸款。
高盛的這一舉措是其區塊鏈推廣的一部分,數字資產團隊全球負責人Mathew McDermott在最近接受采訪時表達了對區塊鏈應用程序的強烈支持。該銀行的私人代幣化平臺GS DAP也被香港用于銷售價值1.02億美元的數字綠色債券,成功地將結算時間從5天縮短至1天。[2023/3/15 13:05:08]
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?
RENGA Black Box系列NFT近24小時交易額增幅超200%:金色財經消息,OpenSea數據顯示,RENGA Black Box系列NFT近24小時交易額為410 ETH,24小時交易額增幅達298%。近24小時交易額排名位列OpenSea第1。[2022/8/29 12:54:23]
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:
趙長鵬:作為“純Web3公司”,幣安沒有提供股票交易的計劃:金色財經消息,幣安首席執行官趙長鵬(CZ)表示,他致力于提供Web3服務,并且正在關注潛在的收購。無論它可以吸引多少新用戶,幣安都對為用戶提供交易股票的能力不感興趣。趙長鵬說,“我們沒有任何進行股票交易的計劃,我們是一家純粹的Web3公司。”盡管股票交易已被證明對Robinhood和Webull等許多零售投資平臺來說是一個有利可圖的市場,但趙長鵬表示他更愿意看到幣安專注于開發更多的Web3工具。趙長鵬補充說,幣安正著眼于在熊市期間將幾家公司作為潛在收購目標,但這些公司都不會圍繞傳統股票的交易展開。(Decrypt)[2022/7/18 2:19:29]
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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