Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance en TypeScript : Technologie de Confidentialité avec Sûreté de Type

Dans le paysage numérique actuel, la confidentialité est primordiale. En tant que développeurs, nous avons la responsabilité de créer des applications qui protègent les données des utilisateurs et garantissent des interactions sécurisées. Les Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance (ZKP) sont une technique cryptographique qui permet à une partie (le prouveur) de prouver à une autre partie (le vérificateur) qu'une affirmation est vraie, sans révéler d'informations au-delà de la validité de l'affirmation elle-même. Cette technologie révolutionne diverses industries, de la finance et de la santé aux systèmes de vote et à la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Cet article de blog plonge dans le monde des ZKP, en se concentrant sur leur implémentation et leur utilisation avec TypeScript. TypeScript, avec son système de types robuste, offre un environnement puissant pour développer des applications ZKP sécurisées et fiables. Nous explorerons les concepts fondamentaux, des exemples pratiques et les avantages de combiner les ZKP avec les fonctionnalités de sûreté de type de TypeScript.

Que sont les Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance ?

À la base, une Preuve à Divulgation Nulle de Connaissance est un protocole entre deux parties : un prouveur et un vérificateur. Le prouveur vise à convaincre le vérificateur qu'il possède une certaine connaissance ou satisfait une condition spécifique, sans révéler la connaissance elle-même. Imaginez un scénario où Alice veut prouver à Bob qu'elle connaît la solution à un puzzle Sudoku, sans lui montrer la solution. Les ZKP lui permettent de faire exactement cela.

Propriétés Clés des Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance :

• Complétude : Si l'affirmation est vraie, un prouveur honnête peut convaincre un vérificateur honnête.
• Robustesse : Si l'affirmation est fausse, aucun prouveur ne peut convaincre un vérificateur honnête.
• Divulgation Nulle de Connaissance : Le vérificateur n'apprend rien au-delà de la validité de l'affirmation.

Types de Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance :

Plusieurs types de ZKP existent, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Parmi les plus importants figurent :

• zk-SNARKs (Arguments de Connaissance Succincts Non-Interactifs à Divulgation Nulle de Connaissance) : Reconnus pour leur petite taille de preuve et leurs temps de vérification rapides, ce qui les rend adaptés aux applications on-chain. Cependant, ils nécessitent souvent une configuration de confiance (trusted setup).
• zk-STARKs (Arguments de Connaissance Évolutifs et Transparents à Divulgation Nulle de Connaissance) : Offrent une plus grande évolutivité et transparence, car ils ne nécessitent pas de configuration de confiance. Cependant, ils entraînent généralement des tailles de preuve plus importantes.
• Protocoles Sigma : Protocoles interactifs qui peuvent être rendus non-interactifs en utilisant l'heuristique de Fiat-Shamir.

Pourquoi TypeScript pour les Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance ?

TypeScript apporte plusieurs avantages au développement d'applications ZKP :

• Sûreté de Type : Le système de typage statique de TypeScript aide à détecter les erreurs tôt dans le processus de développement, réduisant le risque de bugs et améliorant la fiabilité du code. Ceci est crucial lors de la manipulation d'algorithmes cryptographiques complexes.
• Maintenabilité du Code : Le support de TypeScript pour la programmation orientée objet et la modularité rend le code plus facile à comprendre, à maintenir et à étendre.
• Expérience Développeur Améliorée : TypeScript offre d'excellents outils, y compris l'autocomplétion, le refactoring et le support de débogage, améliorant la productivité du développeur.
• Compatibilité JavaScript : TypeScript compile en JavaScript, assurant la compatibilité avec un large éventail de plateformes et de navigateurs.

Mise en place d'un Environnement de Développement ZKP avec TypeScript

Avant de plonger dans le code, mettons en place notre environnement de développement. Nous aurons besoin de Node.js, npm (ou yarn) et d'un éditeur de code comme VS Code.

1. Installer Node.js et npm : Téléchargez et installez Node.js depuis le site officiel (nodejs.org). npm est généralement inclus avec Node.js.
2. Installer TypeScript : Ouvrez un terminal et exécutez : npm install -g typescript
3. Installer Circom et SnarkJS (si utilisation de zk-SNARKs) : Ces outils sont essentiels pour définir et compiler des circuits pour les zk-SNARKs. Installez-les globalement en utilisant : npm install -g circom snarkjs
4. Créer un nouveau projet TypeScript : Créez un nouveau répertoire pour votre projet et initialisez un projet TypeScript : mkdir my-zkp-project && cd my-zkp-project && tsc --init
5. Installer les bibliothèques nécessaires : Installez toutes les autres bibliothèques requises, telles que celles pour gérer les grands nombres ou effectuer des opérations cryptographiques. Par exemple : npm install snarkjs circomlib @noble/curves

Exemple : Un zk-SNARK Simple avec TypeScript

Illustrons un exemple basique de zk-SNARK utilisant Circom et SnarkJS. Cet exemple montre comment prouver la connaissance d'une valeur secrète 'x' telle que x * x * x + x == 35.

1. Définir le Circuit Circom (circuit.circom) :

```circom pragma circom 2.0.0; template MyCircuit() { signal input x; signal output out; signal sqr <-- x * x; signal cube <-- sqr * x; out <== cube + x; out === 35; } component main {public: out} = MyCircuit(); ```

Ce circuit définit un calcul simple : `x^3 + x = 35`. L'objectif est de prouver la connaissance de 'x' sans révéler sa valeur.

2. Compiler le Circuit Circom :

Utilisez le compilateur Circom pour générer la représentation R1CS (Rank-1 Constraint System) et le code WASM :

```bash circom circuit.circom --r1cs --wasm ```

3. Générer les Clés de Preuve et de Vérification :

SnarkJS est utilisé pour effectuer la configuration de confiance (trusted setup) et générer les clés de preuve et de vérification. Important : Dans un environnement de production, un calcul multipartite sécurisé (MPC) doit être utilisé pour la configuration de confiance afin de prévenir les vulnérabilités.

```bash snarkjs powersoftau new bn128 12 powersOfTau2_12.ptau snarkjs powersoftau prepare phase2 powersOfTau2_12.ptau powersOfTau2_12_final.ptau snarkjs plonk setup circuit.r1cs powersOfTau2_12_final.ptau circuit.zkey ```

4. Générer le Témoin :

Créez un fichier TypeScript (par exemple, `generate_witness.ts`) pour générer le témoin, qui contient les valeurs de tous les signaux du circuit pour une entrée donnée.

```typescript import { groth16 } from 'snarkjs'; import * as fs from 'fs'; async function generateWitness() { const input = { x: 3 }; // La valeur secrète 'x' const witness = await groth16.fullProve(input, "circuit_js/circuit.wasm", "circuit.zkey"); fs.writeFileSync("witness.json", JSON.stringify(witness, null, 2)); console.log("Témoin généré avec succès !"); } generateWitness(); ```

Installez `snarkjs` en utilisant npm : npm install snarkjs. Ensuite, exécutez le fichier TypeScript : ts-node generate_witness.ts. Vous pourriez avoir besoin d'installer `ts-node` : npm install -g ts-node

5. Générer la Preuve :

Modifiez le fichier `generate_witness.ts` pour également générer la preuve :

```typescript import { groth16 } from 'snarkjs'; import * as fs from 'fs'; async function generateWitnessAndProof() { const input = { x: 3 }; // La valeur secrète 'x' const { proof, publicSignals } = await groth16.fullProve(input, "circuit_js/circuit.wasm", "circuit.zkey"); fs.writeFileSync("proof.json", JSON.stringify(proof, null, 2)); fs.writeFileSync("public.json", JSON.stringify(publicSignals, null, 2)); console.log("Preuve générée avec succès !"); } generateWitnessAndProof(); ```

Exécutez le script : ts-node generate_witness.ts.

6. Vérifier la Preuve :

Créez un autre fichier TypeScript (par exemple, `verify_proof.ts`) pour vérifier la preuve générée.

```typescript import { groth16 } from 'snarkjs'; import * as fs from 'fs'; async function verifyProof() { const vKey = JSON.parse(fs.readFileSync("circuit.vkey").toString()); const proof = JSON.parse(fs.readFileSync("proof.json").toString()); const publicSignals = JSON.parse(fs.readFileSync("public.json").toString()); const verified = await groth16.verify(vKey, publicSignals, proof); if (verified) { console.log("Preuve vérifiée avec succès !"); } else { console.log("La vérification de la preuve a échoué."); } } verifyProof(); ```

Avant d'exécuter le script de vérification, exportez la clé de vérification du fichier `.zkey` :

```bash snarkjs zkey export verificationkey circuit.zkey circuit.vkey ```

Exécutez le script de vérification : ts-node verify_proof.ts.

Cet exemple démontre le flux de travail de base pour créer et vérifier un zk-SNARK en utilisant Circom, SnarkJS et TypeScript. Bien qu'il s'agisse d'un exemple simplifié, il met en évidence les étapes clés impliquées.

Cas d'Usage Réels des ZKP avec TypeScript

Les ZKP trouvent des applications dans diverses industries :

• Finance Décentralisée (DeFi) : Protection de la confidentialité des utilisateurs dans les protocoles DeFi, permettant des transactions confidentielles et la vérification des garanties de prêt sans révéler d'informations sensibles. Par exemple, dissimuler les montants des transactions et les identités de l'expéditeur/récepteur sur les échanges décentralisés (DEX).
• Gestion de la Chaîne d'Approvisionnement : Vérification de l'authenticité et de l'origine des marchandises sans révéler d'informations sensibles sur les fournisseurs. Cela peut aider à prévenir la contrefaçon et à garantir un approvisionnement éthique. Par exemple, prouver l'origine et les certifications d'un produit sans révéler les détails spécifiques de l'usine.
• Systèmes de Vote : Construction de systèmes de vote électronique sécurisés et privés où les votes peuvent être vérifiés sans révéler les préférences individuelles des électeurs. Cela garantit des élections justes et transparentes.
• Santé : Partage sécurisé et privé de données médicales. Les patients peuvent prouver qu'ils répondent à certains critères de santé sans révéler l'intégralité de leur historique médical. Par exemple, prouver l'immunité à une maladie sans divulguer d'autres conditions médicales.
• Gestion de l'Identité : Vérification de l'identité de l'utilisateur sans révéler d'informations personnelles sensibles. Les utilisateurs peuvent prouver qu'ils ont plus d'un certain âge sans divulguer leur date de naissance exacte.
• Apprentissage Automatique : Vérification de l'intégrité des modèles et des ensembles de données d'apprentissage automatique sans révéler les données sous-jacentes. Ceci est crucial pour garantir l'équité et prévenir les biais.

Sujets Avancés et Considérations

Au-delà des bases, plusieurs sujets avancés méritent d'être explorés :

• Choisir le Bon Système ZKP : Le choix du système ZKP approprié (zk-SNARKs, zk-STARKs, etc.) dépend des exigences spécifiques de l'application, en tenant compte de facteurs tels que la taille de la preuve, le temps de vérification et les hypothèses de sécurité.
• Implémenter des Circuits Personnalisés : Concevoir des circuits efficaces et sécurisés est crucial pour optimiser les performances des ZKP. Cela nécessite une compréhension approfondie des principes cryptographiques sous-jacents et une considération attentive des contraintes.
• Gérer de Grands Ensembles de Données : Le traitement de grands ensembles de données dans les applications ZKP peut être difficile. Des techniques comme les arbres de Merkle et les ZKP récursives peuvent être utilisées pour améliorer l'évolutivité.
• Audits de Sécurité : Des audits de sécurité approfondis sont essentiels pour identifier et atténuer les vulnérabilités potentielles dans les implémentations ZKP. Collaborez avec des chercheurs en sécurité expérimentés pour examiner votre code et la conception de vos circuits.
• Optimisation des Performances : L'optimisation des performances des applications ZKP est essentielle pour un déploiement en monde réel. Le profilage de votre code et de vos circuits peut aider à identifier les goulots d'étranglement et les domaines d'amélioration.

Meilleures Pratiques pour le Développement d'Applications ZKP avec TypeScript

Voici quelques-unes des meilleures pratiques à suivre lors du développement d'applications ZKP avec TypeScript :

• Prioriser la Sécurité : La sécurité doit être la priorité absolue tout au long du processus de développement. Utilisez des bibliothèques cryptographiques établies et suivez les meilleures pratiques de sécurité.
• Écrire un Code Clair et Concis : Écrivez un code facile à comprendre et à maintenir. Utilisez des noms de variables significatifs et ajoutez des commentaires pour expliquer la logique complexe.
• Tester Minutieusement : Testez votre code minutieusement pour vous assurer qu'il fonctionne correctement et qu'il est résistant aux attaques. Utilisez des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests de fuzzing pour couvrir différents scénarios.
• Documenter Votre Code : Documentez votre code de manière claire et complète. Fournissez des explications détaillées sur la conception du circuit, les protocoles cryptographiques et l'utilisation de l'API.
• Rester Informé : Le domaine des ZKP est en constante évolution. Restez informé des dernières recherches et développements pour garantir que vos applications restent sécurisées et efficaces.
• Utiliser le Linting et le Formatage : Appliquez un style de code cohérent en utilisant des linters et des formatteurs (par exemple, ESLint, Prettier).
• Conception Modulaire : Décomposez votre code en modules plus petits et réutilisables pour améliorer la maintenabilité et la testabilité.

Conclusion

Les Preuves à Divulgation Nulle de Connaissance sont une technologie puissante avec le potentiel de révolutionner la confidentialité et la sécurité dans divers domaines. En tirant parti de la sûreté de type de TypeScript et de ses fonctionnalités conviviales pour les développeurs, nous pouvons créer des applications ZKP robustes et fiables. Bien que le développement d'applications ZKP exige une attention méticuleuse aux détails et une solide compréhension de la cryptographie, les avantages d'une confidentialité et d'une sécurité accrues en font une entreprise qui en vaut la peine. À mesure que la technologie mûrit et que les outils s'améliorent, nous pouvons nous attendre à une adoption encore plus large des ZKP à l'avenir, offrant aux utilisateurs un plus grand contrôle sur leurs données et favorisant un monde numérique plus sécurisé et digne de confiance.

Cet article constitue un point de départ pour explorer le monde des ZKP avec TypeScript. Continuez à apprendre, à expérimenter et à contribuer à la communauté grandissante pour aider à façonner l'avenir des technologies améliorant la confidentialité.