解决snarkjs与go-rapidsnark生成的witness文件兼容性问题
2025-07-07 13:41:08作者:廉皓灿Ida
在零知识证明开发中,当使用不同工具链生成和验证证明时,经常会遇到兼容性问题。本文将以snarkjs和go-rapidsnark的交互为例,详细分析witness文件不兼容的原因及解决方案。
问题背景
在零知识证明开发流程中,witness(见证)文件是连接电路编译和证明生成的关键环节。开发者使用go-rapidsnark库的CalculateBinWitness方法生成witness文件后,尝试用snarkjs验证时出现失败提示"WITNESS CHECKING FINISHED UNSUCCESSFULLY"。
技术分析
witness文件的格式差异
虽然两种工具都生成.wtns扩展名的文件,但其内部格式存在差异:
- go-rapidsnark的CalculateBinWitness:生成的是原始二进制见证数据
- snarkjs期望的格式:需要包含特定的文件头和格式规范
根本原因
问题的核心在于go-rapidsnark库提供了两种生成witness的方式:
- CalculateBinWitness - 生成原始二进制数据
- CalculateWTNSBin - 生成符合snarkjs规范的wtns文件
开发者错误地使用了第一种方法,导致输出格式不符合snarkjs的预期。
解决方案
正确的方法调用
在go-rapidsnark中,应使用CalculateWTNSBin函数而非CalculateBinWitness:
wtnsBytes, err := calc.CalculateWTNSBin(inputs, true)
代码修改示例
以下是修正后的完整示例代码:
func GenerateCompatibleWitness(t *testing.T) {
wasmBytes, _ := os.ReadFile("circuit1.wasm")
inputBytes, _ := os.ReadFile("input.json")
calc, _ := witness.NewCalculator(wasmBytes,
witness.WithWasmEngine(wasmer.NewCircom2WitnessCalculator))
inputs, _ := witness.ParseInputs(inputBytes)
wtnsBytes, _ := calc.CalculateWTNSBin(inputs, true)
_ = ioutil.WriteFile("witness.wtns", wtnsBytes, 0644)
}
验证步骤
生成witness文件后,可通过以下命令验证:
snarkjs wtns check circuit1.r1cs witness.wtns
最佳实践建议
- 始终检查工具链版本兼容性
- 对于跨工具工作流,优先使用各工具的规范格式生成器
- 在关键环节添加验证步骤
- 考虑在CI/CD流程中加入格式检查
总结
零知识证明工具链的多样性虽然提供了灵活性,但也带来了兼容性挑战。理解各工具对文件格式的具体要求,选择正确的API接口,是保证开发流程顺畅的关键。通过本文的解决方案,开发者可以顺利实现go-rapidsnark与snarkjs的协同工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258