導航:首頁 > 以太坊區 > 以太坊rlp源碼分析

以太坊rlp源碼分析

發布時間:2024-09-14 08:37:02

⑴ 【深度知識】以太坊數據序列化RLP編碼/解碼原理

RLP(Recursive Length Prefix),中文翻譯過來叫遞歸長度前綴編碼,它是以太坊序列化所採用的編碼方式。RLP主要用於以太坊中數據的網路傳輸和持久化存儲。

對象序列化方法有很多種,常見的像JSON編碼,但是JSON有個明顯的缺點:編碼結果比較大。例如有如下的結構:

變數s序列化的結果是{"name":"icattlecoder","sex":"male"},字元串長度35,實際有效數據是icattlecoder 和male,共計16個位元組,我們可以看到JSON的序列化時引入了太多的冗餘信息。假設以太坊採用JSON來序列化,那麼本來50GB的區塊鏈可能現在就要100GB,當然實際沒這么簡單。

所以,以太坊需要設計一種結果更小的編碼方法。

RLP編碼的定義只處理兩類數據:一類是字元串(例如位元組數組),一類是列表。字元串指的是一串二進制數據,列表是一個嵌套遞歸的結構,裡面可以包含字元串和列表,例如["cat",["puppy","cow"],"horse",[[]],"pig",[""],"sheep"]就是一個復雜的列表。其他類型的數據需要轉成以上的兩類,轉換的規則不是RLP編碼定義的,可以根據自己的規則轉換,例如struct可以轉成列表,int可以轉成二進制(屬於字元串一類),以太坊中整數都以大端形式存儲。

從RLP編碼的名字可以看出它的特點:一個是遞歸,被編碼的數據是遞歸的結構,編碼演算法也是遞歸進行處理的;二是長度前綴,也就是RLP編碼都帶有一個前綴,這個前綴是跟被編碼數據的長度相關的,從下面的編碼規則中可以看出這一點。

對於值在[0, 127]之間的單個位元組,其編碼是其本身。

例1:a的編碼是97。

如果byte數組長度l <= 55,編碼的結果是數組本身,再加上128+l作為前綴。

例2:空字元串編碼是128,即128 = 128 + 0。

例3:abc編碼結果是131 97 98 99,其中131=128+len("abc"),97 98 99依次是a b c。

如果數組長度大於55, 編碼結果第一個是183加數組長度的編碼的長度,然後是數組長度的本身的編碼,最後是byte數組的編碼。

請把上面的規則多讀幾篇,特別是數組長度的編碼的長度。

例4:編碼下面這段字元串:

The length of this sentence is more than 55 bytes, I know it because I pre-designed it
這段字元串共86個位元組,而86的編碼只需要一個位元組,那就是它自己,因此,編碼的結果如下:

184 86 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
其中前三個位元組的計算方式如下:

184 = 183 + 1,因為數組長度86編碼後僅佔用一個位元組。
86即數組長度86
84是T的編碼
例5:編碼一個重復1024次"a"的字元串,其結果為:185 4 0 97 97 97 97 97 97 ...。
1024按 big endian編碼為004 0,省略掉前面的零,長度為2,因此185 = 183 + 2。

規則1~3定義了byte數組的編碼方案,下面介紹列表的編碼規則。在此之前,我們先定義列表長度是指子列表編碼後的長度之和。

如果列表長度小於55,編碼結果第一位是192加列表長度的編碼的長度,然後依次連接各子列表的編碼。

注意規則4本身是遞歸定義的。
例6:["abc", "def"]的編碼結果是200 131 97 98 99 131 100 101 102。
其中abc的編碼為131 97 98 99,def的編碼為131 100 101 102。兩個子字元串的編碼後總長度是8,因此編碼結果第一位計算得出:192 + 8 = 200。

如果列表長度超過55,編碼結果第一位是247加列表長度的編碼長度,然後是列表長度本身的編碼,最後依次連接各子列表的編碼。

規則5本身也是遞歸定義的,和規則3相似。

例7:

["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]
的編碼結果是:

248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
其中前兩個位元組的計算方式如下:

248 = 247 +1
88 = 86 + 2,在規則3的示例中,長度為86,而在此例中,由於有兩個子字元串,每個子字元串本身的長度的編碼各佔1位元組,因此總共佔2位元組。
第3個位元組179依據規則2得出179 = 128 + 51
第55個位元組163同樣依據規則2得出163 = 128 + 35

例8:最後我們再來看個稍復雜點的例子以加深理解遞歸長度前綴,

["abc",["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]]
編碼結果是:

248 94 131 97 98 99 248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
列表第一項字元串abc根據規則2,編碼結果為131 97 98 99,長度為4。
列表第二項也是一個列表項:

["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]
根據規則5,結果為

248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
長度為90,因此,整個列表的編碼結果第二位是90 + 4 = 94, 佔用1個位元組,第一位247 + 1 = 248

以上5條就是RPL的全部編碼規則。

各語言在具體實現RLP編碼時,首先需要將對像映射成byte數組或列表兩種形式。以go語言編碼struct為例,會將其映射為列表,例如Student這個對象處理成列表["icattlecoder","male"]

如果編碼map類型,可以採用以下列表形式:

[["",""],["",""],["",""]]

解碼時,首先根據編碼結果第一個位元組f的大小,執行以下的規則判斷:

1.如果f∈ [0,128),那麼它是一個位元組本身。

2.如果f∈[128,184),那麼它是一個長度不超過55的byte數組,數組的長度為 l=f-128

3.如果f∈[184,192),那麼它是一個長度超過55的數組,長度本身的編碼長度ll=f-183,然後從第二個位元組開始讀取長度為ll的bytes,按照BigEndian編碼成整數l,l即為數組的長度。

4.如果f∈(192,247],那麼它是一個編碼後總長度不超過55的列表,列表長度為l=f-192。遞歸使用規則1~4進行解碼。

5.如果f∈(247,256],那麼它是編碼後長度大於55的列表,其長度本身的編碼長度ll=f-247,然後從第二個位元組讀取長度為ll的bytes,按BigEndian編碼成整數l,l即為子列表長度。然後遞歸根據解碼規則進行解碼。

以上解釋了什麼叫遞歸長度前綴編碼,這個名字本身很好的解釋了編碼規則。

(1) 以太坊源碼學習—RLP編碼( https://segmentfault.com/a/1190000011763339 )
(2)簡單分析RLP編碼原理
( https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/78183991 )

⑵ rlp代表什麼呢

RLP(Radio Link Protocol,無線連接協議),是一種嚴格的糾錯方式。

當數據在接收端被 「查出」有錯後,接收端可要求電話重新進行數據傳輸,如有必要,反復進行,直至接收數據完全正確為止。

RLP (遞歸長度前綴)提供了一種適用於任意二進制數據數組的編碼,RLP已經成為以太坊中對對象進行序列化的主要編碼方式。

RLP的唯一目標就是解決結構體的編碼問題;對原子數據類型(比如,字元串,整數型,浮點型)的編碼則交給更高層的協議;以太坊中要求數字必須是一個大端位元組序的、沒有零佔位的存儲的格式(也就是說,一個整數0和一個空數組是等同的)。

對於在 RLP 格式中對一個字典數據的編碼問題,有兩種建議的方式,一種是通過二維數組表達鍵值對,比如[[k1,v1],[k2,v2]...],並且對鍵進行字典序排序;另一種方式是通過以太坊文檔中提到的高級的基數樹編碼來實現。

⑶ 區塊鏈加密網路效應是什麼(區塊鏈加密解密)

【深度知識】區塊鏈之加密原理圖示(加密,簽名)

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:

區塊鏈以什麼方式保證網路中數據的安全性

區塊鏈保證網路中數據的安全性的方式:

在區塊鏈技術中,數字加密技術是其關鍵之處,一般運用的是非對稱加密演算法,即加密時的密碼與解鎖時的密碼是不一樣的。簡單來說,就是我們有專屬的私鑰,只要把自己的私鑰保護好,把公鑰給對方,對方用公鑰加密文件生成密文,再將密文傳給你,我們再用私鑰解密得到明文,就能夠保障傳輸內容不被別人看到,這樣子,加密數據就傳輸完畢啦!

同時,還有數字簽名為我們加多一重保障,用來證明文件發給對方過程中沒有被篡改。由此可見區塊鏈的加密技術能夠有效解決數據流通共享過程中的安全問題,可謂是大有施展之處。

區塊鏈是什麼?有什麼作用?

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。

網路效應/規模效應的影響力

引言

一年一度的勞動節又到了,各大熱門景點一如既往的人氣爆炸,這種人氣聚集的效應是不是一種規模效應呢?身在幣圈的我不由想到:規模效應和網路效應有什麼關系?那麼區塊鏈的價值網路的網路效應如何呢?

一網路效應無處不在

網路效應指:某種產品(服務)給每位用戶帶來的價值,取決於使用該產品(服務)的用戶數量。

網路效應在電話、傳真、電子郵件、信用卡、社交網路等服務中廣泛存在。比特幣區塊鏈經過數年的發展也被越來越多的大眾熟知,網路效應在區塊鏈中的影響力也越來越大。

這些產品存在用戶彼此互聯的剛需,生產和

使用這類產品目的就是為了更好地收集和交流信息。

舉例說明:

電話服務:電話網路只有一個用戶的價值是零,擁有兩個用戶就可以彼此聯系,三個用戶就可以兩兩聯系了(兩條連接),四個用戶就可以有六條連接,N個人就可以N×(N-1)/2條連接。

貨幣:世界是創造出來的產品,剛開始推出的時候也沒人認可,時間推移相信的人多了,就形成了貨幣。2017年有一項數據統計,比特幣活躍錢包數為300萬~600萬,持有者約1000~1200萬人,而這些數字在2009年之前都還是零,都是空氣。股票、古玩、房子等所有物品和服務的價值,都是外部賦予的,取決於他人的價值觀而不是自己的價值觀。

三多種量化定律選擇

關於如何量化網路效應的價值,常見的定律有

一、梅特卡夫定律:網路的價值與用戶數的平方成正比。

二、里得定律:大型網路尤其是社交網路的價值與網路用戶數的指數成正比。

三、貝克斯通定律:一個網路的價值取決於其所有用戶交易價值的總和。

四、規模效應和網路效應疊加

現代信息業主要由硬體、軟體和服務業組成。計算機硬體的製造更像傳統工業品,受益於規模效應而受限於反向規模效應,因此行業會出現巨頭但難以贏家通吃。

軟體與硬體業不同,企業研發第一個版本的成本非常高,但從第二個版本開始成本就接近於零了,而不是像硬體那樣緩慢下降的,因此可以說軟體是「極限版」的規模效應。

同時軟體用戶為了兼容性和保持已有的使用習慣等,已經出現了明顯的「網路效應」。

如微軟公司,以Windows操作系統和Office辦公軟體為核心,構建了由眾多應用軟體開發者、硬體廠家、銷售代理、出版商和培訓機構等組成的龐大生態網路。到後來億萬名用戶和開發者選擇微軟的產品,核心原因已不是產品本身,而是網路效應,因為其他用戶也在使用微軟的產品。極限版的規模效應與網路效應的疊加,使軟體業贏家通吃的現象非常多。

五、弱連接轉向強連接

軟體業發展到以App和雲計算為代表的互聯網應用時代,軟體不再是單機的和本地的,而是網路化和移動化的了。用戶可以通過論壇、即時通信和社交網路等直接建立聯系,依託互聯網和該應用,用戶之間形成了分布式對等網路。

如果說傳統軟體產品的網路效應還是離線版,雖然還很弱,但有總比沒有強。那麼App和雲計算應用的網路效應就是在線版的,用戶之間直接建立了強連接。

互聯網應用符合「極限版」的規模效應,又有在線版網路效應的全面加持,使App和雲服務市場贏家通吃的現象急劇增多。

結語

區塊鏈以比特幣為代表,經過數年的發展,既有規模效應,又有網路效應,雙重疊加的效果不容忽視。

如何去判斷比特幣和區塊鏈的網路效應

終於看到有人把區塊鏈和比特幣分開的。

其實比特幣和區塊鏈根本就不是一個東西,很多人只是俠義的理解了。

摘一篇36K的文章說的就是這一點,我覺得寫的很客觀。

在比特幣和區塊鏈中,「網路效應」是一個被誤解的概念,因為它內在的要素很難被清晰地刻畫出來。網路效應的內在因素是多維度的,並沒有那麼多人能夠直接經歷很大的網路效應。作為消費者,我們更多隻是這種網路效應的用戶,我們認為可以從外部去理解網路效應,但這並不足以去判斷網路效應是否存在。

當我們討論比特幣及其他加密貨幣的生態系統時,總會觸及「網路效應」這個話題。對此很多人都會有誤解,甚至宣稱比特幣的網路效應是最強大的,因為它的流動性和一直進行的挖礦活動。所以,就讓我們反過頭來看看到底什麼是「網路效應」。

就我所知,風投機構USV對「網路效應」的總結是最完整的:

規模:必須很大;

相互聯通性:在一個網路里,各個群體或系統之間必須擁有互通性(這是基本要求);

用戶參與度:至少每天(或者每周),有一定比率(30%)的用戶會回來重復使用;

用戶體驗:必須獨特、原創,並且當用戶使用時能夠創造一些新的價值;

網路效應:當新增用戶時,每一位原有用戶獲得的服務價值會增加,並且網路本身的價值能進一步增加;

防禦性:隨著服務本身的成長,新用戶帶來的價值增加,准入門檻也會逐漸加強;

可盈利化:當整個網路成熟運轉起來的時候,某一個或幾個部分能夠變成可持續的經濟基礎。

網路效應的生態系統是什麼?

為了正確地評估網路效應,我們須要從三個維度來看看這個生態系統:

1.網路效應的標准;

2.生態系統的構成要素;

3.參與者和行動者。

我總結的生態系統的構成要素有以下幾點:

貨幣流動性,包括穩定性和低變化度;

能激發一致性(consensus),包括管理或支撐整個系統的基礎協議;

區塊鏈平台服務,包括軟體工具和外部鏈接的能力;

終端用戶應用,包括錢包、特別的瀏覽器、智能契約和掛鉤服務等;

第三個維度是指有各種各樣的「參與者和行動者」,你可以按照下面這個矩陣圖來思考改善這個系統的機會,目前有很多方面正在建設中:

不過,如果你要創造更多的網路效應,你還須要考慮:

app和服務的數量

使用app的用戶數量

市場的資本總額

開發者的數量

安全性

規模化的能力

可依賴性

市場營銷

如果你正確地評價比特幣的話,你就會發現,作為加密貨幣它還是領先的,它的一致性在穩步提升,區塊鏈平台也在逐步發展。但是它的未來依然存在很多盲點,比如規模化的能力,日活躍用戶數量還不夠多。現在去判斷比特幣和區塊鏈的網路效應還為時過早。

不要忘了:

沒有用戶,就沒有網路效應。

什麼是區塊鏈加密演算法?

區塊鏈加密演算法(EncryptionAlgorithm)

非對稱加密演算法是一個函數,通過使用一個加密鑰匙,將原來的明文文件或數據轉化成一串不可讀的密文代碼。加密流程是不可逆的,只有持有對應的解密鑰匙才能將該加密信息解密成可閱讀的明文。加密使得私密數據可以在低風險的情況下,通過公共網路進行傳輸,並保護數據不被第三方竊取、閱讀。

區塊鏈技術的核心優勢是去中心化,能夠通過運用數據加密、時間戳、分布式共識和經濟激勵等手段,在節點無需互相信任的分布式

閱讀全文

與以太坊rlp源碼分析相關的資料

熱點內容
btc注冊礦工 瀏覽:970
比特幣現金減產後 瀏覽:210
澳門比特幣atm機怎麼用 瀏覽:578
布洛克城小礦工算力 瀏覽:674
虛擬貨幣投 瀏覽:645
比特幣昨晚上掉了多少 瀏覽:113
btc商家入駐協議 瀏覽:508
美國虛擬貨幣的發展 瀏覽:966
比特幣合約合約平台 瀏覽:121
比特幣委託理財合同無效的情形有哪些 瀏覽:729
移動以太坊錢包 瀏覽:399
與華為合作數字貨幣的上市公司 瀏覽:921
21比特幣電腦 瀏覽:810
投資空中比特幣俱樂部能掙錢嗎 瀏覽:541
怎樣把貨幣格式變成數字格式 瀏覽:834
在哪裡淘比特幣 瀏覽:924
比特幣買入虛擬貨幣 瀏覽:442
現在炒比特幣不劃算 瀏覽:559
比特幣價格今日行情圖片 瀏覽:652
比特幣分分彩是真彩票嗎 瀏覽:774