回路層の脆弱性がSNARKベースのシステムにとって最も重大な脅威であると研究者が発見

インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者によると、回路層の脆弱性は、Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge (SNARK) に基づくシステムにとって最も重大な脅威となります。

Researchers at Imperial College London have found that vulnerabilities at the circuit layer pose the most significant threat to systems based on Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge (SNARKs).

インペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らは、回路層の脆弱性が、SNARK (Succinct Non-Interactive Arguments of Knowledge) に基づくシステムにとって最も重大な脅威となることを発見しました。

The investigation examined 141 vulnerabilities from 107 audit reports, 16 vulnerability disclosures, and various bug trackers associated with popular SNARK projects. The findings were presented on Aug. 7 at the Science of Blockchain Conference at Columbia University.

この調査では、107 件の監査報告書、16 件の脆弱性開示情報、および人気の SNARK プロジェクトに関連するさまざまなバグ トラッカーからの 141 件の脆弱性が調査されました。この研究結果は、8月7日にコロンビア大学で開催されたScience of Blockchain Conferenceで発表された。

SNARKs are a type of zero-knowledge (ZK) proof that allows one to demonstrate that a statement is true without revealing any information about the statement. They are used extensively in Web3 to compress large computations and enable efficient on-chain verification.

SNARK はゼロ知識 (ZK) 証明の一種で、ステートメントに関する情報を明らかにすることなく、ステートメントが真実であることを証明できます。これらは、大規模な計算を圧縮し、効率的なオンチェーン検証を可能にするために、Web3 で広く使用されています。

However, the complexity and abstraction of ZK circuits can introduce vulnerabilities that might go unnoticed during the development and auditing processes.

ただし、ZK 回路の複雑さと抽象化により、開発および監査プロセス中に気付かれない脆弱性が発生する可能性があります。

To identify and categorize these vulnerabilities, the research team, led by Stefanos Chaliasos, a Ph.D. candidate at Imperial College London, proposed a vulnerability taxonomy and applied it to the analysis of vulnerabilities in circuit layers of several SNARK systems.

これらの脆弱性を特定して分類するために、ステファノス・チャリアソス博士が率いる研究チームは、インペリアル・カレッジ・ロンドンの候補者である彼は、脆弱性分類法を提案し、それをいくつかの SNARK システムの回路層の脆弱性の分析に適用しました。

The team identified three main types of vulnerabilities in circuit layers: under-constrained, over-constrained and computational/hints error. The most frequent vulnerability found on zero knowledge circuits arises from insufficient constraints, which cause a verifier to accept invalid proofs, thus compromising a system’s soundness or completeness.

チームは、回路層における 3 つの主要なタイプの脆弱性を特定しました。それは、制約不足、制約過剰、計算/ヒント エラーです。ゼロ知識回路で最も頻繁に見られる脆弱性は、制約が不十分なことから発生し、検証者が無効な証明を受け入れることになり、システムの健全性や完全性が損なわれます。

According to the research, 95 of the identified issues on SNARK-based systems affected soundness and four affected completeness. For instance, an attacker could exploit an insufficient input constraint to forge a valid proof for an invalid statement or to create a valid proof for a different statement than the one being proven.

調査によると、SNARK ベースのシステムで特定された問題のうち 95 件が健全性に影響し、4 件が完全性に影響を与えました。たとえば、攻撃者は不十分な入力制約を悪用して、無効なステートメントに対する有効な証明を偽造したり、証明されているステートメントとは異なるステートメントに対する有効な証明を作成したりする可能性があります。

“The primary challenge for developers lies in adapting to a different level of abstraction and optimizing circuits for efficiency, which directly impacts the cost of using SNARKs,” the paper notes.

「開発者にとっての主な課題は、異なるレベルの抽象化に適応し、効率を高めるために回路を最適化することにあり、これはSNARKの使用コストに直接影響します」と論文では述べられています。

Other root causes for vulnerabilities on ZK circuits include distinguishing between assignments and constraints, missing input constraints and unsafe reuse of circuits, among others.

ZK 回路の脆弱性の他の根本原因には、割り当てと制約の区別、入力制約の欠落、回路の安全でない再利用などが含まれます。

The research team also highlighted the importance of clear documentation and tooling to help developers identify and fix vulnerabilities early on in the development process.

研究チームはまた、開発者が開発プロセスの早い段階で脆弱性を特定し修正するのに役立つ明確なドキュメントとツールの重要性を強調しました。

“The goal is to integrate these findings into a vulnerability scanner that will automatically identify and classify vulnerabilities in ZK circuits,” Chaliasos told Blockworks.

「目標は、これらの調査結果を、ZK 回路の脆弱性を自動的に特定して分類する脆弱性スキャナーに統合することです」と Chaliasos 氏は Blockworks に語った。

Weighted VRFsThe first day of the conference also featured the Aptos team presenting their recently implemented weighted verifiable random functions, or weighted VRFs — a mechanism designed to enhance the randomness in the consensus process.

加重 VRF カンファレンスの初日には、Aptos チームが、最近実装された加重検証可能ランダム関数 (加重 VRF) (コンセンサス プロセスのランダム性を強化するために設計されたメカニズム) についても発表しました。

The approach extends the concept of VRFs by incorporating weights into the random selection process of verifying inputs and outputs on-chain. With weights, participants in the consensus mechanism have different probabilities of being chosen based on their stake (weights).

このアプローチは、オンチェーンで入力と出力を検証するランダム選択プロセスに重みを組み込むことにより、VRF の概念を拡張します。重み付けを使用すると、コンセンサス メカニズムの参加者は、ステーク (重み付け) に基づいて選択されるさまざまな確率を持ちます。

Aptos deployed the mechanism on its mainnet in June. “As far as you can tell, this is the first time you see a previously granular script that is unbiaseable, unpredictable, and operates as fast as the network,” said Alin Tomescu, head of cryptography at Aptos, during the presentation.

Aptos は 6 月にそのメカニズムをメインネットに導入しました。 「皆さんが知る限り、以前は粒度が高かったスクリプトが、バイアスがなく、予測不可能で、ネットワークと同じくらい高速に動作するのは初めてです」と、Aptos の暗号化責任者である Alin Tomescu 氏はプレゼンテーション中に述べました。

According to Tomescu, Aptos has processed half a million calls through the new randomness API, with the distributed key generation (DKG) lasting about 20 seconds.

Tomescu 氏によると、Aptos は新しいランダム API を通じて 50 万件の呼び出しを処理し、分散キー生成 (DKG) は約 20 秒かかりました。