3D零知识算法全解析报告【优秀范文】

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　 目 录

　 Table of Contents

　前 言

　2 2

　第一 章

　 3D 零知识算法应用介 绍

　 4 4

　1.1 区块链在实际应用中遇到的隐私困境

　5

　1.2 3D零知识算法及其应用场景

　6

　1.3 3D零知识算法应用案例介绍

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　第二 章

　 3D 零知识算法 API 介 绍

　 1 16 6

　2.1 3D零知识算法的执行模式

　17

　2.2 3D零知识算式

　19

　2.3 3D零知识算法数据模版

　20

　2.4 案例中的应用示例：贸易融资业务

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　 第三 章

　 3D 零知识算法详 解

　3 31 1

　 3.1 3D零知识算法基础执行模式

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　 3.2 3D零知识算法批量执行模式

　35

　 3.3 零知识加密数据隐私隐藏技术（Fact Hiding）

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　 3.4 3D零知识算法总结

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　 第四 章

　 FXN ，下一代 3D 零知识算法简 介

　4 41 1

　第五 章

　 主要相关专 利

　 4 43 3

　 3 3

　 一、3 3D D

　 零知识算法应用介 绍

　 1.1 区块链在实际应用中遇到的隐私困境 1.2 3D 零知识算法及其应用场景 1.3 3D 零知识算法应用案例介绍

　4 4

　 1.1

　区块链在实际应用中遇到的隐私困 境

　1.1.1

　商业主体对于数据的强隐私需 求

　在真实的商业环境和商业实践中，数据是非常重要的生产要素，且不同于传统生产要素，数据具有极强的流动性和可复制性，一份数据的公开能使其在极短的时间内被大量复制和使用，导致数据拥有方几乎丧失对该数据的掌控能力。正是由于数据的这些特殊性，商业活动中的各类主体对于数据的处置都非常的敏感且谨慎，对自身数据的私密性和掌控能力有非常高的要求。

　然而，区块链作为一个共享账本的系统，意味着每一个参与方都能够获取系统内的全量账本数据，尤其在以业务场景为核心的联盟链中，参与方都是处于同一行业细分领域内的企业，在数据隐私与安全无法得到充分保护的情况 下，企业出于自身利益的考虑，不愿意、不敢、更不可能将真实且有价值的数据上传到区块链系统中，这也直接导致基于区块链技术的大规模商业应用迟迟无法实际落地。

　1.1.2

　链上数据加密与 使用的两难困 境

　为了解决区块链各参与方上链数据的隐私问题，从而消除各商业主体上链的后顾之忧，目前行业内探索并提出了四类主要的解决方案：可信计算、哈希上链、通道分链和全加密框架，但这四类方案都存在明显的应用瓶颈：

　可信计算：用供应商提供的密钥对数据加密，数据对供应商几乎不设防； 哈希上链：数据哈希无法进行逻辑运算，仍需要点对点传输；

　通道分链：实质等于低效的点对点传输协议，区块链可有可无；

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　 全加密框架：链上所有数据均为密文，虽然绝对安全但数据无法使 用。

　从安全性角度考虑，由于在全加密框架中，每个参与方均使用独有且自主保管的密钥对数据进行加密，所有链上数据均为密文，因此其安全属性最高。但相应的，如何在该框架下进行区块链共识，对密文的数据进行使用和验证并发挥其价值，也面临着最高的技术门槛和最大的实用挑战。

　3D 零知识算法正是以解决此矛盾为出发点进行技术开发，旨在极端安全的加密环境下，解决数据加密与数据使用间的两难。

　1.2

　3 3D D

　 零知识算法及其应用场 景

　3D 零知识算法是一个基于零知识验证的交易账本系统，支持以国密或 者国际密码算法标准为底层密码基础的零知识验证。基于 3D 零知识算法，可以实现跨账本的密文数据“加”、“减”、“乘”、“除”四则运算后

　的各类数据关系证明，包括“等于”、“大于”、“小于”等。此外，针

　对一般零知识算法运行效率低的特点，该算法将零知识证明的运算和验证

　的时间从数十秒提升到 1 毫秒以内，真正满足业务系统的性能需求。目前， 3D 零知识证明主要应用于以下三类场景：

　1.2.1

　场景一：数据在密文状态下的运算与验 证

　在区块链的实际应用中，最常见的场景之一便是通过区块链的分布式 系统，对来自不同维度（如商流、物流和资金流）、不同地域（如境内和 境外）、不同角色的各类参与方提供的数据进行运算和交叉验证，从而多 角度、相对客观地验证该笔业务的真实性。例如，在区块链跨境贸易的场 景中，针对某一笔特定的进口业务，区块链系统能够帮助监管部门和金融 机构，通过 境外出口方 提供的合同、发票， 物流运输方 提供的运单、提单，报关行 提供的报关单以及 境内进口方 提供的合同、订单等快速甄别贸易的

　真实性。

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　 然而，如前文所述，该应用场景能够在商业环境中成立并实现落地投产，有两个与数据隐私相关的重要前提：一是该区块链系统能够保证各参与方数据的私密、安全和对自身数据的强掌控力；二是该区块链系统能够解决数据加密与数据使用间的矛盾。

　因此需要区块链系统能够 在链上加密数据不解密的前提下，实现数据 间的运算与关系验证。

　而这正是 3D 零知识算法的核心应用场景之一。

　 图

　 1.1 1

　 3 3D D

　 零知识算法在密文下的运算与交叉验 证

　 如图 1.1 中以贸易场景为例，来自买方的订单信息、来自卖方的发票信息、来自物流的提运单信息等，所有数据皆以密文的形式存储在区块链上。借助 3D 零知识算法，可以使参与方在无需看到明文数据的情况下验证数据的正确性。发票账本下包含发票金额和货物单价两个数据，物流账本下包含货物数量信息。任何参与方都可以做数据的交叉匹配验证来检测贸易的真实性（例如：发票金额=货物数量 x 单价）。通过 FiMAX 区块链网络可以确保此类信息不会在多个数据存储中出现数据孤岛，保证所有关联参与方看到的和使用的数据是同一份，因而达到防范交易造假或者贸易欺诈等效果。

　7 7

　 1.2.2

　场景二：数据在不出库情况下的运算与验 证

　在实际的商业应用中，一些对数据隐私极为敏感的主体（例如海关等机构），出于对数据的强管控需求和政府监管的相关规定，业务数据无法流转出其内部系统，造成了严重的数据孤岛问题，使得最有价值的一部分数据无法发挥其在业务中应有的价值，成为了被埋没的“宝藏”。

　因此， 如何在数据无法流转出系统/ / 数据库/ / 本地机房的情况下打破数 据孤岛，不 “ 共享 ” 数据但 “ 共享 ” 数据价值 ，成了一个实际应用中亟需解决的问题。解决这一问题正是 3D 零知识算法的核心应用场景之二。

　图

　 1.2 2

　 3 3D D

　 零知识算法在数据不出库情况下的运算与验 证

　 如图 1.2 中所示，Alice、Bob、Carol 和 David 四个参与方处于一个

　安全且封闭的全加密区块链网络中，并通过各自独立掌控的密钥，将信息 a、 b、c和 d 分别加密并上传至区块链。出于信息管控的需要，该区块链网络

　并不会许可“第五个”参与方加入，也不会将任何参与方的信息输出至网络 外。尽管 Alice、Bob、Carol 和 David 所在的网络十分封闭，是一个不折 不扣的数据孤岛，但通过使用 3D 零知识算法，外部验证方仍然能够在不获 取任何数据的前提下，进行必要的运算与验证：外部参与方可以依据业务逻 辑需求，提出基于四则运算的任意验证公式（如图中右侧的 a + b −

　c ÷ 8 8

　 d 或（a ÷b + c)×d ），并将该公式提供给封闭的区块链网络。收到验 证请求后的区块链网络，在得到各参与方的共识后，运用前文提到的应用 场景一中的方案，在密文状态下对各方的信息进行特定的运算与验证，并 将数据的真正“价值”—— 基于业务逻辑的运算结果与判断——告知外部验证方，从而实现在没有任何数据出系统的前提下，与外部参与方“共享”了数据的价值。

　1.2.3

　场景三：打破区块链间数据孤岛构建区块链生 态

　近几年区块链作为新兴技术的价值逐渐被商业机构认识并接受，全球 范围内各类企业、机构纷纷加速入场布局区块链，以国内供应链金融领域 为例，仅该细分行业内基于区块链技术构建的平台便有大大小小数十个。

　这些平台的建设方中，有以平安集团联营公司金融壹账通 FiMAX、蚂蚁区 块链为代表的 金融科技提供方 ，以中国银行、建设银行为代表的 金融机构 ，以福田汽车、TCL 为代表的核心企业，以普洛斯为代表的 物流提供方 等。

　这些建设方均在区块链供应链金融中掌握着重要的资源：

　技术、资金 、企业资源或物流信息 ，并且出于数据掌控和商业利益的原因，各个平台间 通常无法互相联通，无形之中构建了一批全新的 “ 链间数据孤岛 ” ，与区 块链打通多维度数据，构建数据闭环的理念和方向背道而驰，也大大削减 了区块链供应链金融平台中数据交叉验证、防范重复融资等功能的执行力 度和价值显现。

　因此，如何 在保证各方自身数据隐私安全和对数据掌控力 的前提下，打破这些数据孤岛， 打通各个区块链平台构建一个多维度跨地域的区块 链网络，对于发挥区块链真正的价值至关重要。

　9 9

　 如图 1.3 中所示，借助 3D 零知识算法在场景一与场景二中的应用方案， 各个区块链平台能够在数据不出自己系统的前提下，针对某笔特定业务及其业务逻辑，进行跨区块链的数据密文状态下的运算与结果验证。从而在不影响各平台数据掌控力与商业利益的情况下，打通各个领域、各个维度、各个地域的区块链平台，消除 “ 链间数据孤岛 ” ，回归打通各维度数据，构建数据闭环的理念，发挥区块链的真正价值。

　图

　 1.3 3

　 3 3D D

　 零知识算法在跨链场景下的应用延 伸

　 1 10 0

　 1.3

　3 3

　 D D

　 零知识算法应用案例介 绍

　1.3.1

　案例一：天津口岸区块链验证试 点

　项目背景 ：

　 2017 年 2 月，由 WTO 起草的《贸易便利化协定》正式生效，“优化营商口岸环境，推动贸易便利化”成为各国海关及政府的重要发展目标。借此机会，平安集团联营公司金融壹账通以中国海关总署“科技兴关”战略为指导，建立了天津口岸区块链验证试点项目，助力海关以及跨境贸易其他参与方实现“两提两控” 的目标。该网络已于 2019 年 4 月正式发布，成为国内首例基于区块链的跨境贸易服务网络。

　行业及隐私保护痛点 ：

　 跨境贸易参与方众多、跨越不同管辖区域，导致数据割裂零散、难以验真。又因为业务数据普遍具有高度商业机密性，因此出于数据安全及自身商业利益的考虑，参与方无法也没有意愿与任何第三方，尤其是直接或间接的竞争对手进行数据共享，从而导致数据难以登陆平台化的系统，形成了一座座数据孤岛。

　监管机构与金融机构由于无法高效、有效地验证贸易背景，过于依赖于申请人所提交的材料，带来了监管与业务审核风险；企业则因为与各方沟通成本高、流程协同低效等原因面临着交易成本高企的问题。

　项目内容及效果 ：

　 数据流的打通是便利通关的基础。为此，天津口岸区块链验证试点项目基于区块链打造链接各参与方的网络，应用 FiMAX 先进密码学方案，在

　1 11 1

　 在隐私保护的前提下实现数据共享，打破跨境贸易中的数据孤岛；运用 3D零知识算 法，系统可交叉验证加密后的各源头数据，并根据验证后的信息生成通关中的重要单据，降低各方的操作成本和操作风险，构建实现贸易便利化的基础设施。

　数据的联通和互相验证可提升贸易真实性的可信度。监管机构可根据

　链上信息对进出口业务进行风险分层并区别化处理，由此提高监管精度和

　审核效 率。金融机构亦可获得多来源的可信数据，以更好地进行风险评估，降低金融风险。对各类优质企业而言，可在享受到更好通关服务及金融服

　务的同时，提升全流程业务协同，实现降费增收。

　未来，该区块链网络将与今后不断涌现的跨境贸易区块链网络进行链接，共同打造全球互联互通的区块链跨境贸易生态。

　1 12 2

　 1.3.2

　案例二：广东省中小企业融资服务平 台

　项目背景 ：

　 广东省中小企业融资网络由广东省金融局牵头发起，由金融壹账通区 块链FiMAX 团队等提供技术服务，旨在应用区块链技术打通银行间及中小 企业间的网络，建立起信息共享、隐私保护的互信机制，切实解决制造业、外贸和科创三类中小企业融资的痛点，并实现金融创新。该网络的搭建借 鉴了香港eTradeConnect、天津口岸区块链验证试点等项目中积累的丰富经验，已于2020 年 1 月上线。

　行业及隐私保护痛点 ：

　 传统贸易融资业务信息数字化程度低，中小企业间、银行间出于数据安全及自身商业利益的考虑，无意愿也无法共享数据，从而造成行业内的数据孤 岛。优质的中小企业缺少多维度一手数据的佐证，难以自证贸易背景真实性及还款能力；而另一方面，中小银行也难以依据零散、缺失的数据对企业进行精准信用评估，最终导致银行风控难、放款成本高，企业面临融资难、融资贵的困境。

　项目内容及效果 ：

　 广东省中小企业融资网络基于 FiMAX 全加密框架打造链接中小银行和中小企业的生态，以弱中心化的架构和数据全加密的方案打消各参与方对数据隐私的顾虑。中小企业客户经认证后加入网络，可根据其业务特点及自身情况自动匹配金融机构及金融产品，提供精准融资推送服务，帮助其获得更好的融资体验，银行亦可更高效获客。

　在融资申请时，该区块链网络利用 FiMAX 的 3D 零知识算法，可在保证各参与方数据隐私的前提下，对来自卖方的发票、合同，来自买方的订单、合同，来自物流方的物流数据进行多维度的信息交叉验证，并通过与

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　 金融机构在密文下的校验进行来超额融资检测，有效识别贸易背景真实性、防范贸易欺诈，帮助企业及银行更好地开展贸融业务、降低金融风险。

　截至 2020 年 1 月，中小融平台已接入来自 26 个政府部门的 2...

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