矿工课堂|Filecoin的可信随机源是如何设计的？

区块链的安全保障之一来自于各种的不可预测性，比如私钥、出块权、挑战种子等等。Filecoin在最初的设计中采用 Ticket Chain 来产生不可预测但可公开验证的随机数。目前改为利用Drand来作为随机数源。Drand是一个独立的项目，本文对其简单做一个介绍。

类似于以太坊2.0实行的信标链（Beacon Chain），Filecoin目前采用Drand作为其Beacon源，而不是启用最初设计的 Ticket 链。

我们知道，Ticket Chain实际上是一个逻辑链，是寄生在Filecoin 链之上的。尽管 Ticket 链进行了很好的设计，但是仍然存在3个明显的问题：

1）其Ticket是每个区块都有的，但是每个高度仅需要一个，所以这里带来一个选择问题；

2）2Ticket 本身并不是对所有人来说都是不可预测的，因为 Ticket 是矿工产生的，所以出块矿工比其他人更早知道这个随机数是什么；

3）当链发生分叉重组的时候，Ticket就会发生变化，这将使许多依赖Ticket进行的计算失效。

所以，Ticket Chain并不是一个理想的解决方案，Filecoin团队在权衡之下，目前的处理方式是让随机数的产生完全脱离Filecoin网络，启用一个公共的、不可预测的、无倾向性的，可公共验证的随机源，这个随机源，就是 Drand。

可信随机源要解决的问题

简单来说，一个良好的随机源应该包含如下特性：

不可预测：任何时间点任何个体和群体都不能预测为发布的随机数

没有偏向性：最后的输出分布完全是随机的，不能有任何的倾向性

公共可验证：在随机数生成之后，任何人都可以进行验证

去中心化：随机数的产生应当是由一群独立而且活跃的个体产生出来

可获得性：系统必须保持持续运行，总是（按照节奏）不断地输出随机结果

Drand：分布式随机信标守护程序

Drand（发音为“ dee-rand”）本身是一个程序，作为分布式节点都可以加入运行。Drand 由 Golang编写，使用双线性配对和阈值加密技术，将运行drand的服务器彼此链接，以固定的间隔生成共同的的，可公开验证的，无偏向于的，不可预测的随机值。Drand节点还可以将本地生成的私有随机性提供给客户端。

drand最初是在DEDIS（去中心化分布式组织）组织内部开发的，在2019年12月，独立成为drand组织。

Drand的目标和应用

公共可验证随机数的需求非常广泛。比如菠菜、区块链系统、嵌入式设备；同样，其在一些统计抽样中也至关重要：比如自治组织、选举、陪审团的组成、随机财务审计等等。然而，构建安全的随机性来源绝非易事。我们现实生活中就有各种攻击事例，比如福利彩票的作弊，选举的徇私等等。其中影响随机性的产生是原因很多，比如：静态密钥，非均匀分布 ，输出偏向等等。

那么，Drand旨在通过提供随机即服务网络（类似于用于时间的NTP服务器或用于CA验证的证书颁发机构服务器）来实现实现突破，并提供连续的随机源。

Drand机制包括如下特点：

去中心化：Drand是由Internet上各种信誉良好的实体运行的软件，需要一个阈值来产生随机性，没有故障的中心点。

可公开验证且无偏向：drand定期提供可公开验证且无偏向的随机性。任何第三方都可以获取并验证随机性的真实性，并确保该随机性未被篡改。

同时提供“私有”的本地服务：Drand节点还可以提供加密的随机性，以供本地应用程序使用，例如为操作系统的PRNG注入种子。

当前，Drand网络由包括Cloudflare，EPFL，Kudelski Security，Protocol Labs，Celo，UCL和UIUC在内的世界各地的组织运营。

如果想了解更多信息，您可以访问熵联盟（League of Entropy）网站。在该网站上还可以实时查看网络生成的随机值。

公共随机数

Drand 的主要功能就是产生公共随机数。实现这一点依靠Drand节点共同协作。

产生良好随机性的主要挑战是，参与随机性生成过程的任何一方都不能预测或带偏最终输出。此外，最终结果必须是第三方可验证的，以使其可以用于各种应用，比如：抽奖，分片或安全协议中的参数生成等。在Filecoin网络中，这种随机数的使用场合非常多，比如出块权、复制证明的各个阶段、时空证明等等。

Drand随机信标由一组分布式节点组成，并分为两个阶段：

设置：每个节点首先生成一个长期使用的固定的公私密钥对。然后，将所有公钥与操作信标所需的其他一些元数据一起写入组文件中。分发此组文件后，节点执行分布式密钥生成（DKG）协议以为每个服务器创建公共公用密钥和一个私有密钥因子。也就是说，这个私钥是一个分布式私钥，由一组节点共同掌握。每一个参与者不会明确地看到或者使用整个分布式私钥，而是利用各自的私钥因子来通过计算获知公共密钥对，来产生公共随机性。设置的过程只需运行一次。

生成：设置后，节点切换到持续性的随机性生成模式。任何一个节点都可以通过广播消息来发起随机性生成回合，所有其他参与者都使用Boneh-Lynn-Shacham（BLS）签名方案的n个阈值版本及其各自的私钥因子进行签名。一旦任何节点（或第三方观察者）收集了t个部分签名，它就可以重建完整的BLS签名（使用拉格朗日插值）。然后使用SHA-512对签名进行哈希处理，以确保最终输出的字节表示形式没有偏差。该散列对应于集合随机值，并且可以针对集合公钥进行验证。

私有随机性

私有随机性，也就是为节点本地服务的随机性。

私有随机性生成是Drand的次要功能。客户端可以从某些或所有Drand节点请求私有随机性，这些Drand节点从其熵池中本地提取它并以加密形式发送回去。这对于从不同的熵源（例如在嵌入式设备中）收集随机性可能很有用。

在这种模式下，我们假设客户端具有私钥/公钥对，并使用ECIES（Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme，椭圆曲线集成加密 ）加密方案将其公钥封装到服务器的公钥中。收到请求后，Drand节点会在本地生成32个随机字节，并使用接收到的公钥对它们进行加密，然后将其发送回客户端。

在一些设备中，由于没有良好的本地墒源，也就是说其随机性是很难保证的。那么通过这种方式，就能够得到很好随机数。比如很多嵌入式设备或者未经过特殊噪声源设计的设备。但是，必须注意，初始客户端密钥对必须由受信任的源（例如设备制造商）来发布，当密钥对的安全收到影响时，那么其随机数的接收也会大打折扣。

中心化还是去中心化

目前此系统由不同的公司运行，做到了一定程度的去中心化，但不是完全的去中心化，并不是一个非常自由的进出的网络。Drand在区块链世界还没有被广泛接受的原因可能也在于此。但从理论上来讲，这些节点之间只要不窜谋，而且能够保障持续运行、稳定输出随机数，相对而言还是安全的。

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编译者/作者：坎通智能

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