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        代碼、協(xié)同、口令 科學家談區(qū)塊鏈最前沿技術

        2020-02-04 07:17:39
        海外星云 2020年21期
        關鍵詞:口令代碼區(qū)塊

        “用協(xié)同思維搞區(qū)塊鏈性能優(yōu)化”——孫毅(中科院計算所研究員、博導)

        區(qū)塊鏈技術是可以降低社會系統(tǒng)運作的信任成本。它用軟件的方式解決了信任問題,前提是要保證軟件的可信度。

        同時軟件運行也需要高的性能,盡管目前的區(qū)塊鏈性能已經足夠支撐我們去做一些應用和探索,但還不能替代中心化系統(tǒng)。

        如果要將區(qū)塊鏈運用到社會的方方面面,還需要去打破目前區(qū)塊鏈性能、安全的瓶頸。

        《麻省理工科技評論》與螞蟻集團共同舉辦了“區(qū)塊鏈與數字經濟發(fā)展論壇”,會議邀請到了美國西密西根大學計算機科學系正教授楊子江,中科院計算所研究員、博導孫毅,南開大學教授、博導、天津網絡與數據安全技術重點實驗室副主任汪定,他們分別從代碼、性能、口令等領域,分享了區(qū)塊鏈技術最前沿現狀。

        “90%項目代碼高度相似度,市值半年后跌至10%”——楊子江(美國西密西根大學計算機科學系正教授、深信科創(chuàng)創(chuàng)始人兼CEO)

        人類的信息發(fā)展非???,從遠古打繩結來記錄,到現代信息時代的電郵、手機,信息流轉的非常通順,信息量非常大。但是有一個問題始終沒有解決,就是信任問題。

        為什么我們要在火車站排長隊?因為它不信任你有票可以上火車。相比之下,歐洲的火車站、地鐵站,是隨機抽查的機制,因為它假設你有票,它信任你已經買了票。它不檢票,因此沒有時間成本。

        可以看出,信任其實是有代價和成本的。我們每一天都在為信任付出高昂成本,不管是時間成本還是金錢成本。

        區(qū)塊鏈解決了人類歷史上2000年來沒有解決的信任問題,至少從理論上解決了。

        人類歷史依賴三個技術的進步,計算技術,從算盤到計算機,計算速度增加了很多;通信技術,從信鴿到互聯網,信息在傳儲過程中的信息量以及信息的考核性都有很大的提升;但有一個技術始終沒有太多的進展,就是存儲技術,以前是用書,現在記載到一個光盤、硬盤或者一個外置的云存儲項,但是它的信任問題沒有很好的解決。

        區(qū)塊鏈技術是由多方共同記錄和維護的分布式數據庫,該數據庫通過哈希形成一種鏈狀結構,其中數據的記錄和維護通過密碼學技術來保證其完整性,使得任何一方難以篡改、抵賴、造假。

        所以歸根到底這是一個數據庫技術,是存儲技術。但區(qū)塊鏈是用軟件寫的,這里有一個問題。

        比爾·蓋茨曾說,人類歷史上所創(chuàng)造的最復雜的人造物是軟件,它復雜到沒有人能保證它的正確性。寫軟件與蓋摩天大樓不同,帝國大廈蓋起來時很復雜,因為它是第一個超過一百米的高樓,但是你蓋第二座時,有第一座的藍本,就會簡單很多。

        但是軟件不一樣,每一次寫軟件都是第一次在寫,所以它里有很多很多的錯誤。工業(yè)級的軟件每千行有七個錯誤。

        區(qū)塊鏈解決了信任問題,但是如果寫區(qū)塊鏈的軟件不安全,存在大量的漏洞,信任從何談起?

        這里的安全風險是很多的,比如說基礎設施里的區(qū)塊鏈時間,代碼的安全、共識機制、加密機制的安全等,再比如智能合約的安全,有溢出漏洞、時間漏洞等,有些是通用軟件的漏洞,有些是智能合約它獨特的漏洞。

        2019年交易所的漏洞就占了黑客攻擊的61%。我們現在主要做的就是智能合約的漏洞檢查,這個占了大概12%的損失,錢包流動14%,供應鏈漏洞占了8%等。

        我們是如何做區(qū)塊鏈測試的呢?

        目前我們采取一般性分析、靜態(tài)分析、模糊測試、并發(fā)安全等各種各樣的技術。因為每一種技術可能能發(fā)現錯誤,但不能發(fā)現所有的錯誤,要用不同的技術來盡量確保安全性。

        一般性分析,比如說文檔的規(guī)范、社區(qū)的治理、項目的概況分析等,然后再用計算分析來掃描代碼,然后再加上模糊測試,模糊測試是一個動態(tài)技術,最后還專門做一個并發(fā)安全的測試。因為區(qū)塊鏈里有大量并發(fā)的問題,并發(fā)導致軟件寫起來非常的復雜,并發(fā)軟件有很多難以讓人琢磨的漏洞,因為人的大腦不適合寫并發(fā)程序。

        首先,行之有效的是模糊測試,因為模糊測試它能真的在跑你的程序,不像靜態(tài)分析有很多的錯誤它不是真的錯誤,并且靜態(tài)分析它經過編譯器的優(yōu)化,可能和真實的錯誤不太一樣。我們在做模糊測試時,是真的把區(qū)塊鏈軟件跑起來,跑的過程中能反復檢測,并且試圖產生一個輸入,能讓它更趨近可能會發(fā)生錯誤的點。當然這些都是概率問題,我們不能保證它一定能發(fā)生檢測到錯誤。

        然后模糊引擎的測試,就是我們要做一個全自動的測試工具,不能用手工,所以我們要自動的創(chuàng)建一個測試網絡,自動的部署被測試的智能合約,自動的挑選Papifashen,并且根據輸入類型產生輸入,然后它自動的進行執(zhí)行。

        它要反復的跑,看里面有什么錯誤。過程中還要做監(jiān)控,比如說智能合約的哪一個部分被執(zhí)行過,我們要避免再執(zhí)行它。然后要記錄智能合約哪個部分被錯過了,需要什么樣的條件才能被執(zhí)行到的,錯過的某個部分具體的變量是怎么復制的?是否有已經漏洞?所以觀測過程中,檢查有沒有碰到漏洞是一部分,更重要的是記錄我們哪些地方被執(zhí)行了,哪些地方沒有被執(zhí)行了,怎么樣改變輸入才能讓沒有被執(zhí)行的地方下次能被檢測到。

        為了能進一步的近乎證明一個錯誤不會產生,我們用了另外一種算法就是符號執(zhí)行,符號執(zhí)行它的計算量是比較大的,但是它有一個好處,就是能系統(tǒng)地測試軟件中的每一條路徑。

        我們在代碼分析時做了一些比較有意思的東西,對現有的開源項目代碼相似度進行統(tǒng)計,我們拿了2019年3月份的485個發(fā)幣項目,還有到了2019年的9月份又拿了500多個,66個項目做他們的代碼分析。平均每一個項目他們的代碼量是500、600行左右。

        最后的結論是,超過90%的項目代碼相似度在80%以上,90%的項目的代碼和另外至少1個項目代碼相似度80%,自己寫代碼的項目非常少。

        代碼相似度在80%以上,市值在發(fā)布半年后降到了發(fā)布時的10%的以下。如果一個項目的原創(chuàng)能力強,你市值不會那么容易掉下去,說明投資人也會看技術,所以這其實還是技術實力的事情。

        “用協(xié)同思維搞區(qū)塊鏈性能優(yōu)化”一孫毅(中科院計算所研究員、博導)

        我們主要聚焦于區(qū)塊鏈技術問題,底層技術尚未成熟,存在性能、安全性、互操作性、強化合約等一系列技術挑戰(zhàn)。性能挑戰(zhàn)是目前是非常受關注的議題。

        為什么要用協(xié)同?因為區(qū)塊鏈的性能受到多種因素的制約,而這些因素實際上是相互關聯的,就像一個木桶里擱個板,當我們把這塊短板彌補上以后,會發(fā)現另一塊可能會成為新的短板,所以我們要真正搞優(yōu)化時,是需要用協(xié)同的思想去考慮的。

        怎么樣去做協(xié)同優(yōu)化?從三個層面分析:

        第一,存儲計算和傳輸,存算傳的協(xié)同,這是在區(qū)塊鏈軟件的內部。第二,軟硬件協(xié)同的思想,提升區(qū)塊鏈的性能。螞蟻其實也做了很多的軟硬件一體化的設計,這是非常好的一些思路。第三,作為一個分布式系統(tǒng)來講,區(qū)塊鏈很難在性能方面跟某些中心化的系統(tǒng)去做這種競爭,所以它更多是一個互補合作的關系。

        第一部分,我們在計算傳輸存儲層面進行鏈內優(yōu)化,在計算層上采用區(qū)塊鏈并行化架構模型和算法,通過一條主鏈連接很多的分片、子鏈,然后讓分片和子鏈做并行化,通過主鏈來進行交互,來提升我們的性能。之后與創(chuàng)新工場的聯合實驗室提出了一個異步共識的算法,為了防止它的安全性不降低,我們還提出了一個連母共識的機制。通過把同步通信變成異步通信。

        在性能研究的過程中,我們又初步提出了一個叫并行多鏈的架構,它不需要中間的,它不是把傳統(tǒng)的新型架構打散成一個純網狀的架構,可以更進一步提升我們整個的性能。

        除了計算層,存儲和傳輸同樣需要進行改進。我們提出了一個雙重的壓縮方法,對于K域提出了一個數據壓縮的方法,對于Y域我們也提出了一個兩層哈希壓縮的方法。這是基于數據壓縮的存儲方法BZIP,有效的解決了驗簽吞吐量瓶頸??梢燥@著的降低我們對于磁盤LO的訪問,然后使得我們的性能在存儲這個方面得到一系列的這種提升。

        在傳輸層上,我們提出了一個層次化的傳輸協(xié)議,

        這是基于無連接數據傳播的低延遲區(qū)塊鏈的傳輸優(yōu)化算法,這個協(xié)議我們在現網上做了一些實驗,效果也很不錯。

        第二部分,我們研究了面向區(qū)塊鏈的專用計算架構,提出了面向區(qū)塊鏈的專用計算架構(KPU,Kernel Processing Unit)。它是一個專用計算芯片的思想,把我們區(qū)塊鏈上常用的操作,給它分裝了獨立的IP盒,然后我們再用軟件定義的思想,它需要時我們按需去組合這些IP盒組成一些區(qū)塊鏈需要的計算邏輯。

        “誘餌口令技術是平衡安全性和效率的好辦法”——汪定

        這一塊我們分了功能區(qū)和非功能區(qū),一部分實現計算的工作,一部分實現數據管理的這些工作。這一點上的話,軟硬件一體化的這些工作都是未來我們可以去大膽嘗試的。

        第三部分,是區(qū)塊鏈鏈上鏈下系統(tǒng)的協(xié)調,協(xié)同優(yōu)化的工作。我們主要做二層通道、二層網絡優(yōu)化的工作。比如我們把鏈外的支付通道網絡或者狀態(tài)通道網絡給它在路由上面去做了一些優(yōu)化。但目前我們的支付通道網絡里的路由算法跟互聯網的路由算法比起來顯得比較初步。所以我們借用了互聯網上的分域、分層路由的思想,通過一個定制化的標簽,然后來實現了一個層次化的路由,有點類似于我們互聯網上的域間路由和域外路由,通過這種方法來去優(yōu)化我們的路由通道算法,這是我們在鏈外通道里所做的一些工作。

        區(qū)塊鏈的性能優(yōu)化到底重要還是不重要?

        目前對于我們區(qū)塊鏈正在探索的這些場景和應用上來說,區(qū)塊鏈的性能已經足夠支撐我們的區(qū)塊鏈在各個行業(yè)里,去做有意的部署和應用探索。從這個層面上來講,性能的優(yōu)化可能沒有那么重要,但為什么我們又要去做它呢?

        如果我們能把區(qū)塊鏈的性能做的更好的話,未來很多現在還很難在區(qū)塊鏈上去做的場景,未來可能就可以遷移到區(qū)塊鏈上。比如說每年雙十一我們大家都非常盼望著去看阿里、螞蟻發(fā)布的TPS能達到什么樣的量級,現在這么高性能的系統(tǒng)確實還是通過我們中心化的一些系統(tǒng)來實現的,但是未來如果我們的區(qū)塊鏈真的通過我們的努力也能打造每秒鐘幾十萬的這種吞吐量的話,那未來我們也就有可能把這方面的一些應用,也嘗試著在我們分布式的區(qū)塊鏈系統(tǒng)上面做一些探索。所以,從這一點上來講,區(qū)塊鏈的性能優(yōu)化其實很重要。

        區(qū)塊鏈的性能優(yōu)化一定不能是單點突破,一些重大的性能突破,往往是伴隨著底層技術的這種架構層面、新的框架層面來出現的一些工作,而如果我們單純的就去做一個算法、做一個協(xié)議,我們能提升的空間不會很大。如果采用協(xié)同的方式,可以讓我們在更多的不同的層面,不同的架構去做一些協(xié)同化優(yōu)化的思想,未來可能會是我們取得性能優(yōu)化突破的一個重要技術方向。

        “誘餌口令技術是平衡安全性和效率的好辦法”一汪定(南開大學教授、博導天津網絡與數據安全技術重點實驗室副主任)

        口令自誕生以來,始終面臨著可記憶和抗猜測的矛盾問題。

        其中可記憶的口令要求口令有規(guī)律不復雜,但是抗猜測的口令剛好相反,口令盡量長,無規(guī)律,越復雜越好。并且現在這個形勢越來越嚴峻,我們人類的記憶能力和認知能力非常有限,我們今天人類的記憶能力和2000年多年前的先輩比起來,并沒有增長多少。

        但是攻擊者的能力現在是越來越強大,比如現在耳熟能詳的云計算,大數據深度學習等,讓攻擊者能力越來越強大,口令安全這個問題越來越嚴峻,所以大家一直在尋找另一種身份認證的方法替代口令。

        口令這一塊實際上是老生常談的東西,我們天天都在用,但是長期以來,我們一直低估了它的問題難度和研究難度。

        最早是在2004年,微軟那個時候還是比爾蓋茨擔任CEO,他提出使口令替代計劃,谷歌和其他很多大公司也跟進,但是后來這些計劃都悄無聲息的消失了。

        從2000年開始,學術界也提出了大量的替代型的身份認證方案,但是沒有一種身份認證方案能取代口令的地位,時至今日口令依然統(tǒng)治我們身份認證的世界。

        汪定博士

        這是有深層次原因的。身份認證方法主要可以分為三類。

        第一類是基于用戶所知,比如口令密碼這些,比如我們輸入的6位數字也是一種數字口令。

        第二類是基于用戶所有,比如我們之前用過的銀行的U盾,USB Key,我們的智能卡片。

        第三類是基于用戶所是,主要生物特征。既包括我們的指紋,人臉這種傳統(tǒng)的身份認證的方法。也包括、手勢、敲擊鍵盤的頻率等,這種基于新型行為的身份認證的方法。

        后面兩種身份認證方法不論是基于硬件還是基于生物特征,它都存在嚴重的問題,其中硬件成本比較高,另外他最大的問題是不具有可用性,用戶不可能隨身攜帶幾十個U盾。

        而生物特征前幾年特別火,這一兩年大家慢慢的意識到它的問題,像很多城市前兩天剛出來禁止使用刷臉,法律明確規(guī)定禁止刷臉,不僅是刷臉,包括我們的指紋,包括我們的步態(tài)等這些身份認證方法,都不適合用來做互聯網認證,做網絡認證。生物特征有它的好處,有它適用的地方,在現場認證,比如做門禁是沒有問題的。

        如果不連網,比如解鎖我們的手機是沒有問題的,只要我們的生物特征不上傳到服務器當中是沒有問題的。

        但是在現實使用時,我們上傳自己的生物特征數據,這里就存在一個巨大的問題,不具有可再生性??诹詈蜕锾卣鞫荚谖覀兊挠嬎銠C當中都是以01代碼存儲,口令會泄露,生物特征一樣能泄露。我們的口令能分分鐘改掉,但是我們的生物特征是改不掉的,我們人臉只有一張,我們的手指頭只有10個,一旦泄露將終身泄露。

        所以現在學術界逐漸形成了一個共識,在可預見的未來,口令仍將是最主要的身份認證方法。

        而近年來出現了數以百計“拖庫”事件,包括一些大型網站,Yahoo,Linkedin,Adobe,CSDN等。泄露大量用戶密碼,一些密碼貨幣交易所也遭遇此類危機,導致用戶的嚴重經濟損失。

        比起被“拖庫”,更可怕的是網站都沒發(fā)現自己被“拖庫”,直到N年后數據才浮出水面。如果說口令文件泄露時,網站及時發(fā)現,并且通知用戶更新口令,還能挽回一些損失。但是現實當中很多時候是網站不知道口令文件泄露了,包括數十家用戶量龐大的網站,都是泄露500萬以上的用戶帳號,而且往往是泄露了8年、4年等很長時間之后才知道文件被黑客竊走了。

        如何降低用戶口令泄露帶來的危害?目前我們使用的主要有3種技術。

        第一個,使用機器相關函數。比如口令猜測時一般涉及到哈希運算,可以使用一個只有特定服務器能計算的哈希函數,黑客竊取口令文件之后沒有這個服務器,無法計算機器相關哈希函數,這是一種和機器相關的函數。

        第二個,使用門限密碼學,這個是比較經典的,傳統(tǒng)的想法,把口令分成多份,分別存儲在不同的地方,不同的服務器。

        第三個辦法就是放置假口令,做到以假亂真,欺騙迷惑,及時的檢測。

        前面兩種技術往往對客戶端或者對服務器的影響比較大,需要對服務器端、客戶端進行修改,而放置假口令這種技術它不改變用戶,往往現在工業(yè)界有一句話:是什么樣的代價最大,改變用戶使用習慣的代價最大,所以盡量不去改變用戶的習慣。

        所以使用分布式密碼學的這種技術往往現實當中使用的可能性不大,而機器相關函數存在可擴展性問題,所以綜合來看放置假口令雖然不是最佳的方法,但是綜合安全性和效率來看,它是可以被接受的。(摘自美《深科技》)(編輯/小文)

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