梅特卡夫比特幣

1. 梅特卡夫定律

梅特卡夫定律是一種網路技術發展規律，梅特卡夫定律是3Com公司的創始人，計算機網路先驅羅伯特·梅特卡夫提出的。梅特卡夫(Metcalfe)法則：是指網路價值以用戶數量的平方的速度增長。 這個法則告訴我們：網路中總人數是n，網路價值是n×n=n²。理論上最小的網路是點，一個人，即自己和自己連接；兩個人的網路，是自己和自己、自己和對方連接，兩條連線。同理對方也是兩條連線。即兩個人的網路是四條連線；五個人的網路，自己和自己、自己和其他四人連接，五條連線。同理其他四人也分別是五條連線。即五人網路共二十五條連線；以此類推。

定律表示：

網路價值與用戶數的平方成正比。網路使用者越多，價值就越大。換句話說，某種網路，比如電話的價值隨著使用用戶數量的增加而增加。現在如日中天的電子商務網站eBay就是最好的例證。

即網路的價值V=K×N²；（K為價值系數，N為用戶數量。）

網路的價值與網路規模的平方成正比。具體表現是網路價值與網路節點數的平方，與聯網用戶的數量的平方成正比。

90年代以來，互聯網路不僅呈現了這種超乎尋常的指數增長趨勢，而且爆炸性地向經濟和社會各個領域進行廣泛的滲透和擴張。計算機網路的數目越多，它對經濟和社會的影響就越大。換句話說就是，計算機網路的價值等於其結點數目的平方。梅特卡夫法則揭示了互聯網的價值隨著用戶數量的增長而呈算術級數增長或二次方程式的增長的規則。

2. 什麼是梅特卡夫定理

這條定律是用乙太網絡的發明人羅伯特·梅特卡夫的名字命名的。定律表示，網路的價值隨著用戶數量的平方數增加而增加。換句話說，某種網路，比如電話的價值隨著使用用戶數量的增加而增加。

梅特卡夫定律是3Com公司的創始人，計算機網路先驅羅伯特·梅特卡夫提出的。梅特卡夫定律認為，網路的價值與聯網的用戶數的平方成正比。

梅特卡夫定律決定了新科技推廣的速度。梅特卡夫定律常常與摩爾定律相提並論。這是一條關於網上資源的定律。梅特卡夫定律提出，網路的價值與聯網的用戶數的平方成正比。所以網路上聯網的計算機越多，每台電腦的價值就越大。新技術只有在有許多人使用它時才會變得有價值。使用網路的人越多，這些產品才變得越有價值，因而越能吸引更多的人來使用，最終提高整個網路的總價值。一部電話沒有任何價值，幾部電話的價值也非常有限，成千上萬部電話組成的通訊網路才把通訊技術的價值極大化了。當一項技術已建立必要的用戶規模，它的價值將會呈爆炸性增長。一項技術多快才能達到必要的用戶規模，這取決於用戶進入網路的代價，代價越低，達到必要用戶規模的速度也越快。有趣的是，一旦形成必要用戶規模，新技術開發者在理論上可以提高對用戶的價格，因為這項技術的應用價值比以前增加了。進而衍生為某項商業產品的價值隨使用人數而增加的定律。

信息資源的奇特性不僅在於它是可以被無損耗地消費的（如一部古書從古到今都在"被消費"，但不可能"被消費掉"），而且信息的消費過程可能同時就是信息的生產過程，它所包含的知識或感受在消費者那裡催生出更多的知識和感受，消費它的人越多，它所包含的資源總量就越大。 互聯網的威力不僅在於它能使信息的消費者數量增加到最大限度（全人類），更在於它是一種傳播與反饋同時進行的交互性媒介（這是它與報紙，收音機和電視最不一樣的地方）。所以梅特卡夫斷定，隨著上網人數的增長，網上資源將呈幾何級數增長。

梅特卡夫法則是基於每一個新上網的用戶都因為別人的聯網而獲得了更多的信息交流機會。指出了網路具有極強的外部性和正反饋性：聯網的用戶越多，網路的價值越大，聯網的需求也就越大。這樣，我們可以看出梅特卡夫定律指出了從總體上看消費方面存在效用遞增-即需求創造了新的需求。

科斯定律：交易費用對企業產生的影響

羅納德·哈里·科斯（Ronald H．Coase），1910年生於倫敦，1931年取得倫敦經濟學院商學學士學位。1932年，科斯來到美國，研究產業的縱向一體化和橫向一體化問題，目的是發現產業為什麼以不同方式組織起來。通過對美國許多企業的調查，他形成了一個新的概念--交易費用，而且運用這個概念對企業為何存在及企業的規模應該有多大作出了解釋。他的這一理論在50年後獲得諾貝爾獎。

科斯認為交易費用是個極其重要的概念，可以說，他是產生企業的根本原因。企業組織是"價格機制的替代物"，企業的存在是為了節約交易費用，即用費用較低的企業內部交易替代費用較高的市場交易。企業在決定他們做生意的方式和生產什麼的時候必須計算交易費用。如果做一筆交易的費用大於交易所帶來的利益，那筆交易就不會發生或實現。企業的最優規模由企業內部交易的邊際費用等於市場交易的邊際費用的那一點決定。事實上，決定建立企業是否有利可圖的正是這些費用和那些企業運行必將帶來的費用的對比。為了確定企業規模，必須考慮市場成本和不同企業的組織成本，而後才能確定每一個企業生產多少種產品和每一種產品生產多少，也就是企業的規模有多大。

網路的出現正是從多方面降低了交易費用。當交易費用為零時，企業的性質和規模將發生根本的變化。

即使在數字革命之前，科技在公司的演進過程中也扮演了核心的角色，通過大量採用先進科技成果，公司大大降低了運作成本,數字科技繼續承擔了這一任務。但有些不同的是，它在極大地降低了公司運作成本的同時也極大地降低了市場自身的成本。在摩爾定律和梅特卡夫定律共同作用下的新型市場已經形成。而在這個新型市場中交易費用是成指數比例下降的。

由此而來的影響是雙方向的：幾乎所用產品和服務的交易費用大幅度下降，與此同時它在開放市場里下降的速度遠勝於在公司里下降的速度。我們完全可以預測：通過降低交易費用可以使市場變得更有效率。如果公司擴展到它的下一筆交易和在公司外完成一樣廉價，如果外部世界的成本更加便宜了會怎麼樣？自然的想法是公司的規模會萎縮。如果科斯先生關於市場和交易費用關系的理論是正確的話，那麼我們似乎可以得出一個更令人驚異的結論：公司規模縮減法則：隨著在開放市場交易成本趨向於零，公司的規模也會趨向於零。

我們並不是說這樣的事即將發生或可能發生。對於大部分的復雜交易來說，還是需要很多的交易費用。但是，公司性質肯定會發生變化，或者說已經在變化中了。公司的概念從一個由員工和固定資產組成的物理實體逐漸讓步給所謂的虛擬組織。在這種組織形式里員工可能是部分時間工作或者是合同工，資產可能被多家組織共同擁有，公司內、外的分野越來越模糊。個人可能參加多家企業，正如當今的大企業家一樣。企業的組成將更加圍繞與交易密切相關的事件而不再是注重傳統意義上的永存不朽了。

在過去十年間發生的外包熱和很多的公司規模縮減，其本質原因都是對在開放市場中交易成本下降做出的反應。正如公司規模縮減法則所指出的那樣，美國勞工部已經預測：未來幾年，美國最大的僱主將是"個人"。

3. 如何給比特幣估值

給比特幣估計，具體的方法有以下三種：1.梅特卡夫估值法：可以用此方法結合Odlyzko定律一起來估算比特幣網路的上、下限。但是用這種方法來給比特幣估值實際是高估了，比實際價值價值高出30倍左右。2.貨幣估值法：從比特幣的支付功能上看，如果把全世界的法幣總量按M1算，其價值大概是30~36萬億美元，假設BTC的使用規模能達到法幣的10%，那麼就可以估算出BTC總體價值規模約是3~3.6萬億美元，再除以2100萬，大約在14~17萬美元/BTC。如果對標全世界的M2,全世界M2總量大約是$90.4萬億，同樣按10%的比例算，那BTC價格大約是$43萬。3.黃金估值法：比特幣的具體價格取決於比特幣的對標的黃金儲備額。假設把比特幣總市值對標全球央行官方黃金儲備部分市值，單個比特幣價格大概是7.5萬美元。如果把比特幣價值對標民間流動資本，那麼比特幣價格能達到16萬美金，如果再對標藝術品（珠寶），那麼比特幣價格甚至可以達到令人驚訝的40萬美金。
我們通過以上關於如何給比特幣估值內容介紹後,相信大家會對如何給比特幣估值有一定的了解,更希望可以對你有所幫助。

4. 比特幣為什麼價格這么高

比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。基於密碼學的設計可以使比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。比特幣與其他虛擬貨幣最大的不同，是其總數量非常有限，具有極強的稀缺性。
2021年1月8日，比特幣價格突破40000美元。

溫馨提示：
1、以上解釋僅供參考，不作任何建議。
2、在投資之前，建議您先去了解一下項目存在的風險，對項目的投資人、投資機構、鏈上活躍度等信息了解清楚，而非盲目投資或者誤入資金盤。投資有風險，入市須謹慎。
應答時間：2021-01-25，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
[平安銀行我知道]想要知道更多？快來看「平安銀行我知道」吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

5. 比特幣會不會漲到100萬人民幣一枚呢

最終得到如下比特幣價格和用戶數之間的關系，這正是邏輯斯蒂關系。和生物學上描述物種數量隨時間變化的關系是一類方程，因此論文標題為「比特幣向病毒一樣傳播」（Bitcoin Spreads Like a Virus）。

研究還發現，這一關系並不是偶然的，而是有背後規律的，這就是梅特卡夫定律（Metcalfe』s law）。

梅特卡夫定律（Metcalfe』s law）

20世紀80年代，以太坊發明者羅伯特·梅特卡夫提出評估互聯網網路價值的方法。他認為，網路的價值與網路節點（用戶）的平方成正比。 這也就是所謂的「網路效應」，用戶越多，網路的價值越大。

在一個具有n個用戶的網路中，每個用戶和其他用戶發生的鏈接數為n(n-1)/2，在n很大時，n(n-1)/2約等於n²。這樣，梅特卡夫定律形式如下：Network Value等於常數C乘以n的平方。

但是如果n隨著時間線性增長，則網路價值會隨著時間指數增長，沒有邊界，顯然不符合現實。因此，2013年梅特卡夫修正認為，n應該是邏輯斯蒂增長（logistic growth），也就是人們熟知的「S」形增長。

這一規律不僅僅適用於比特幣， Peterson同樣研究了Facebook價格隨時間的變化，發現Facebook的價格也適用梅特卡夫定律（Metcalfe』s law）。

6. 區塊鏈加密網路效應是什麼(區塊鏈加密解密)

先放一張以太坊的架構圖：

在學習的過程中主要是採用單個模塊了學習了解的，包括P2P,密碼學，網路，協議等。直接開始總結：

秘鑰分配問題也就是秘鑰的傳輸問題，如果對稱秘鑰，那麼只能在線下進行秘鑰的交換。如果在線上傳輸秘鑰，那就有可能被攔截。所以採用非對稱加密，兩把鑰匙，一把私鑰自留，一把公鑰公開。公鑰可以在網上傳輸。不用線下交易。保證數據的安全性。

如上圖，A節點發送數據到B節點，此時採用公鑰加密。A節點從自己的公鑰中獲取到B節點的公鑰對明文數據加密，得到密文發送給B節點。而B節點採用自己的私鑰解密。

2、無法解決消息篡改。

如上圖，A節點採用B的公鑰進行加密，然後將密文傳輸給B節點。B節點拿A節點的公鑰將密文解密。

1、由於A的公鑰是公開的，一旦網上黑客攔截消息，密文形同虛設。說白了，這種加密方式，只要攔截消息，就都能解開。

2、同樣存在無法確定消息來源的問題，和消息篡改的問題。

如上圖，A節點在發送數據前，先用B的公鑰加密，得到密文1，再用A的私鑰對密文1加密得到密文2。而B節點得到密文後，先用A的公鑰解密，得到密文1，之後用B的私鑰解密得到明文。

1、當網路上攔截到數據密文2時，由於A的公鑰是公開的，故可以用A的公鑰對密文2解密，就得到了密文1。所以這樣看起來是雙重加密，其實最後一層的私鑰簽名是無效的。一般來講，我們都希望簽名是簽在最原始的數據上。如果簽名放在後面，由於公鑰是公開的，簽名就缺乏安全性。

2、存在性能問題，非對稱加密本身效率就很低下，還進行了兩次加密過程。

如上圖，A節點先用A的私鑰加密，之後用B的公鑰加密。B節點收到消息後，先採用B的私鑰解密，然後再利用A的公鑰解密。

1、當密文數據2被黑客攔截後，由於密文2隻能採用B的私鑰解密，而B的私鑰只有B節點有，其他人無法機密。故安全性最高。

2、當B節點解密得到密文1後，只能採用A的公鑰來解密。而只有經過A的私鑰加密的數據才能用A的公鑰解密成功，A的私鑰只有A節點有，所以可以確定數據是由A節點傳輸過來的。

經兩次非對稱加密，性能問題比較嚴重。

基於以上篡改數據的問題，我們引入了消息認證。經過消息認證後的加密流程如下：

當A節點發送消息前，先對明文數據做一次散列計算。得到一個摘要,之後將照耀與原始數據同時發送給B節點。當B節點接收到消息後，對消息解密。解析出其中的散列摘要和原始數據，然後再對原始數據進行一次同樣的散列計算得到摘要1,比較摘要與摘要1。如果相同則未被篡改，如果不同則表示已經被篡改。

在傳輸過程中，密文2隻要被篡改，最後導致的hash與hash1就會產生不同。

無法解決簽名問題，也就是雙方相互攻擊。A對於自己發送的消息始終不承認。比如A對B發送了一條錯誤消息，導致B有損失。但A抵賴不是自己發送的。

在(三)的過程中，沒有辦法解決交互雙方相互攻擊。什麼意思呢？有可能是因為A發送的消息，對A節點不利，後來A就抵賴這消息不是它發送的。

為了解決這個問題，故引入了簽名。這里我們將(二)-4中的加密方式，與消息簽名合並設計在一起。

在上圖中，我們利用A節點的私鑰對其發送的摘要信息進行簽名，然後將簽名+原文，再利用B的公鑰進行加密。而B得到密文後，先用B的私鑰解密，然後對摘要再用A的公鑰解密，只有比較兩次摘要的內容是否相同。這既避免了防篡改問題，有規避了雙方攻擊問題。因為A對信息進行了簽名，故是無法抵賴的。

為了解決非對稱加密數據時的性能問題，故往往採用混合加密。這里就需要引入對稱加密，如下圖:

在對數據加密時，我們採用了雙方共享的對稱秘鑰來加密。而對稱秘鑰盡量不要在網路上傳輸，以免丟失。這里的共享對稱秘鑰是根據自己的私鑰和對方的公鑰計算出的，然後適用對稱秘鑰對數據加密。而對方接收到數據時，也計算出對稱秘鑰然後對密文解密。

以上這種對稱秘鑰是不安全的，因為A的私鑰和B的公鑰一般短期內固定，所以共享對稱秘鑰也是固定不變的。為了增強安全性，最好的方式是每次交互都生成一個臨時的共享對稱秘鑰。那麼如何才能在每次交互過程中生成一個隨機的對稱秘鑰，且不需要傳輸呢？

那麼如何生成隨機的共享秘鑰進行加密呢？

對於發送方A節點，在每次發送時，都生成一個臨時非對稱秘鑰對，然後根據B節點的公鑰和臨時的非對稱私鑰可以計算出一個對稱秘鑰(KA演算法-KeyAgreement)。然後利用該對稱秘鑰對數據進行加密，針對共享秘鑰這里的流程如下：

對於B節點，當接收到傳輸過來的數據時，解析出其中A節點的隨機公鑰，之後利用A節點的隨機公鑰與B節點自身的私鑰計算出對稱秘鑰(KA演算法)。之後利用對稱秘鑰機密數據。

對於以上加密方式，其實仍然存在很多問題，比如如何避免重放攻擊(在消息中加入Nonce)，再比如彩虹表(參考KDF機制解決)之類的問題。由於時間及能力有限，故暫時忽略。

那麼究竟應該採用何種加密呢？

主要還是基於要傳輸的數據的安全等級來考量。不重要的數據其實做好認證和簽名就可以，但是很重要的數據就需要採用安全等級比較高的加密方案了。

密碼套件是一個網路協議的概念。其中主要包括身份認證、加密、消息認證(MAC)、秘鑰交換的演算法組成。

在整個網路的傳輸過程中，根據密碼套件主要分如下幾大類演算法：

秘鑰交換演算法：比如ECDHE、RSA。主要用於客戶端和服務端握手時如何進行身份驗證。

消息認證演算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用於消息摘要。

批量加密演算法：比如AES,主要用於加密信息流。

偽隨機數演算法：例如TLS1.2的偽隨機函數使用MAC演算法的散列函數來創建一個主密鑰——連接雙方共享的一個48位元組的私鑰。主密鑰在創建會話密鑰（例如創建MAC）時作為一個熵來源。

在網路中，一次消息的傳輸一般需要在如下4個階段分別進行加密，才能保證消息安全、可靠的傳輸。

握手/網路協商階段：

在雙方進行握手階段，需要進行鏈接的協商。主要的加密演算法包括RSA、DH、ECDH等

身份認證階段：

身份認證階段，需要確定發送的消息的來源來源。主要採用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA簽名)等。

消息加密階段：

消息加密指對發送的信息流進行加密。主要採用的加密方式包括DES、RC4、AES等。

消息身份認證階段/防篡改階段：

主要是保證消息在傳輸過程中確保沒有被篡改過。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。

ECC：EllipticCurvesCryptography，橢圓曲線密碼編碼學。是一種根據橢圓上點倍積生成公鑰、私鑰的演算法。用於生成公私秘鑰。

ECDSA：用於數字簽名,是一種數字簽名演算法。一種有效的數字簽名使接收者有理由相信消息是由已知的發送者創建的，從而發送者不能否認已經發送了消息(身份驗證和不可否認)，並且消息在運輸過程中沒有改變。ECDSA簽名演算法是ECC與DSA的結合，整個簽名過程與DSA類似，所不一樣的是簽名中採取的演算法為ECC，最後簽名出來的值也是分為r,s。主要用於身份認證階段。

ECDH：也是基於ECC演算法的霍夫曼樹秘鑰，通過ECDH，雙方可以在不共享任何秘密的前提下協商出一個共享秘密，並且是這種共享秘鑰是為當前的通信暫時性的隨機生成的，通信一旦中斷秘鑰就消失。主要用於握手磋商階段。

ECIES：是一種集成加密方案,也可稱為一種混合加密方案，它提供了對所選擇的明文和選擇的密碼文本攻擊的語義安全性。ECIES可以使用不同類型的函數：秘鑰協商函數(KA)，秘鑰推導函數(KDF)，對稱加密方案(ENC)，哈希函數(HASH),H-MAC函數(MAC)。

ECC是橢圓加密演算法，主要講述了按照公私鑰怎麼在橢圓上產生，並且不可逆。ECDSA則主要是採用ECC演算法怎麼來做簽名，ECDH則是採用ECC演算法怎麼生成對稱秘鑰。以上三者都是對ECC加密演算法的應用。而現實場景中，我們往往會採用混合加密(對稱加密，非對稱加密結合使用，簽名技術等一起使用)。ECIES就是底層利用ECC演算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非對稱加密，對稱加密和簽名的功能。

metacharset="utf-8"

這個先訂條件是為了保證曲線不包含奇點。

所以，隨著曲線參數a和b的不斷變化，曲線也呈現出了不同的形狀。比如:

所有的非對稱加密的基本原理基本都是基於一個公式K=kG。其中K代表公鑰，k代表私鑰，G代表某一個選取的基點。非對稱加密的演算法就是要保證該公式不可進行逆運算(也就是說G/K是無法計算的)。*

ECC是如何計算出公私鑰呢？這里我按照我自己的理解來描述。

我理解，ECC的核心思想就是：選擇曲線上的一個基點G，之後隨機在ECC曲線上取一個點k(作為私鑰)，然後根據kG計算出我們的公鑰K。並且保證公鑰K也要在曲線上。*

那麼kG怎麼計算呢？如何計算kG才能保證最後的結果不可逆呢？這就是ECC演算法要解決的。

首先，我們先隨便選擇一條ECC曲線，a=-3,b=7得到如下曲線：

在這個曲線上，我隨機選取兩個點，這兩個點的乘法怎麼算呢？我們可以簡化下問題，乘法是都可以用加法表示的，比如22=2+2，35=5+5+5。那麼我們只要能在曲線上計算出加法，理論上就能算乘法。所以，只要能在這個曲線上進行加法計算，理論上就可以來計算乘法，理論上也就可以計算k*G這種表達式的值。

曲線上兩點的加法又怎麼算呢？這里ECC為了保證不可逆性，在曲線上自定義了加法體系。

現實中，1+1=2，2+2=4，但在ECC演算法里，我們理解的這種加法體系是不可能。故需要自定義一套適用於該曲線的加法體系。

ECC定義，在圖形中隨機找一條直線，與ECC曲線相交於三個點(也有可能是兩個點)，這三點分別是P、Q、R。

那麼P+Q+R=0。其中0不是坐標軸上的0點，而是ECC中的無窮遠點。也就是說定義了無窮遠點為0點。

同樣，我們就能得出P+Q=-R。由於R與-R是關於X軸對稱的，所以我們就能在曲線上找到其坐標。

P+R+Q=0,故P+R=-Q,如上圖。

以上就描述了ECC曲線的世界裡是如何進行加法運算的。

從上圖可看出，直線與曲線只有兩個交點，也就是說直線是曲線的切線。此時P,R重合了。

也就是P=R,根據上述ECC的加法體系，P+R+Q=0,就可以得出P+R+Q=2P+Q=2R+Q=0

於是乎得到2P=-Q(是不是與我們非對稱演算法的公式K=kG越來越近了)。

於是我們得出一個結論，可以算乘法，不過只有在切點的時候才能算乘法，而且只能算2的乘法。

假若2可以變成任意個數進行想乘，那麼就能代表在ECC曲線里可以進行乘法運算，那麼ECC演算法就能滿足非對稱加密演算法的要求了。

那麼我們是不是可以隨機任何一個數的乘法都可以算呢？答案是肯定的。也就是點倍積計算方式。

選一個隨機數k,那麼k*P等於多少呢？

我們知道在計算機的世界裡，所有的都是二進制的，ECC既然能算2的乘法，那麼我們可以將隨機數k描述成二進制然後計算。假若k=151=10010111

由於2P=-Q所以這樣就計算出了kP。這就是點倍積演算法。所以在ECC的曲線體系下是可以來計算乘法，那麼以為這非對稱加密的方式是可行的。

至於為什麼這樣計算是不可逆的。這需要大量的推演，我也不了解。但是我覺得可以這樣理解：

我們的手錶上，一般都有時間刻度。現在如果把1990年01月01日0點0分0秒作為起始點，如果告訴你至起始點為止時間流逝了整1年，那麼我們是可以計算出現在的時間的，也就是能在手錶上將時分秒指針應該指向00：00：00。但是反過來，我說現在手錶上的時分秒指針指向了00：00：00,你能告訴我至起始點算過了有幾年了么？

ECDSA簽名演算法和其他DSA、RSA基本相似，都是採用私鑰簽名，公鑰驗證。只不過演算法體系採用的是ECC的演算法。交互的雙方要採用同一套參數體系。簽名原理如下：

在曲線上選取一個無窮遠點為基點G=(x,y)。隨機在曲線上取一點k作為私鑰，K=k*G計算出公鑰。

簽名過程：

生成隨機數R,計算出RG.

根據隨機數R,消息M的HASH值H,以及私鑰k,計算出簽名S=(H+kx)/R.

將消息M,RG,S發送給接收方。

簽名驗證過程：

接收到消息M,RG,S

根據消息計算出HASH值H

根據發送方的公鑰K,計算HG/S+xK/S,將計算的結果與RG比較。如果相等則驗證成功。

公式推論：

HG/S+xK/S=HG/S+x(kG)/S=(H+xk)/GS=RG

在介紹原理前，說明一下ECC是滿足結合律和交換律的，也就是說A+B+C=A+C+B=(A+C)+B。

這里舉一個WIKI上的例子說明如何生成共享秘鑰，也可以參考AliceAndBob的例子。

Alice與Bob要進行通信，雙方前提都是基於同一參數體系的ECC生成的公鑰和私鑰。所以有ECC有共同的基點G。

生成秘鑰階段：

Alice採用公鑰演算法KA=ka*G，生成了公鑰KA和私鑰ka,並公開公鑰KA。

Bob採用公鑰演算法KB=kb*G，生成了公鑰KB和私鑰kb,並公開公鑰KB。

計算ECDH階段：

Alice利用計算公式Q=ka*KB計算出一個秘鑰Q。

Bob利用計算公式Q'=kb*KA計算出一個秘鑰Q'。

共享秘鑰驗證：

Q=kaKB=ka*kb*G=ka*G*kb=KA*kb=kb*KA=Q'

故雙方分別計算出的共享秘鑰不需要進行公開就可採用Q進行加密。我們將Q稱為共享秘鑰。

在以太坊中，採用的ECIEC的加密套件中的其他內容：

1、其中HASH演算法採用的是最安全的SHA3演算法Keccak。

2、簽名演算法採用的是ECDSA

3、認證方式採用的是H-MAC

4、ECC的參數體系採用了secp256k1,其他參數體系參考這里

H-MAC全程叫做Hash-.其模型如下：

在以太坊的UDP通信時(RPC通信加密方式不同)，則採用了以上的實現方式，並擴展化了。

首先，以太坊的UDP通信的結構如下：

其中，sig是經過私鑰加密的簽名信息。mac是可以理解為整個消息的摘要，ptype是消息的事件類型，data則是經過RLP編碼後的傳輸數據。

其UDP的整個的加密，認證，簽名模型如下：