构建支持暗池交易的下一代隐私保护架构：从可信执行环境到零知识证明

作者： /

本文旨在为资深技术专家剖析暗池（Dark Pool）交易系统的核心技术挑战——交易意图的隐私保护。我们将超越传统依赖于运营方信誉的模式，深入探讨如何利用可信执行环境（TEE）与零知识证明（ZKP）等前沿密码学技术，构建一个在架构层面即可验证隐私性的交易系统。本文并非概念普及，而是面向构建高频、高安全、大规模金融系统的架构师与工程师，直击性能、安全与复杂性之间的核心权衡。

现象与问题背景

在公开的证券交易所（Lit Market），一笔大规模的买单或卖单（例如，某基金需要卖出价值 1 亿美元的某公司股票）会立即暴露在全市场面前。这种透明度会引发“市场冲击”（Market Impact）：其他参与者会抢先交易，导致价格向不利于该机构的方向移动，从而显著增加其交易成本。为了规避此问题，暗池应运而生。它是一个不展示订单簿的私密交易场所，机构可以在其中匿名提交大额订单，只有在找到匹配对手方时，交易才会被执行并（延迟）公布。

然而，传统暗池架构的核心缺陷在于信任。所有订单的明文数据都汇集在暗池运营商的中心化服务器中。这就产生了一系列严峻的风险：

  • 信息泄露：运营商或其内部人员可能利用这些高度敏感的订单信息，进行“抢跑”（Front-running）交易，或将信息出售给高频交易公司。
  • 不公平匹配：运营商可能在撮合逻辑中偏袒某些特定参与者，例如给予某些机构优先匹配权或更优的价格，而这一切对于外部参与者是完全不透明的。
  • 监管与审计难题：监管机构难以有效审计一个完全不透明的系统，以确保其公平性和合规性。

因此，核心的工程问题浮出水面：我们能否设计一个系统，它既能实现订单的匹配，又能保证包括运营商在内的任何非交易方都无法窥探到未成交订单的具体内容（价格、数量、方向）？这要求我们从“相信运营方不会作恶”的模式，转向“系统在设计上使其无法作恶”的密码学保障模式。

关键原理拆解

要构建一个可验证的隐私保护系统，我们必须回归计算机科学的基础原理，尤其是现代密码学提供的工具箱。这个问题的本质是安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）的一个特例：在不暴露各自私有输入（订单）的情况下，共同计算一个函数（撮合算法）的结果。

第一性原理：计算与隐私的边界

从理论上讲，解决此类问题有几种截然不同的范式：

  • 同态加密（Homomorphic Encryption, HE）：允许在密文上直接进行计算，解密计算结果等同于在明文上计算的结果。例如，可以对加密后的订单价格进行加减比较。然而，全同态加密（FHE）的性能开销是天文数字，对于任何有延迟要求的交易系统，目前完全不具备可行性。部分同态加密（PHE）如 Paillier 算法，仅支持加法或乘法等有限操作，不足以实现复杂的撮合逻辑。
  • 可信执行环境（Trusted Execution Environment, TEE）：这是硬件层面的解决方案，典型代表是 Intel SGX 和 AMD SEV。CPU 内部提供一个被称为“安全区”（Enclave）的隔离执行环境。代码和数据在 Enclave 内部以明文形式被处理，但受到 CPU 硬件的强制保护，即使是宿主机的操作系统（OS）和虚拟机监视器（VMM/Hypervisor）也无法访问其内存。外部参与者可以通过“远程证明”（Remote Attestation）机制，验证在 Enclave 中运行的代码确实是预期的、未经篡改的撮合程序。这是一种工程上非常实用的折中方案。
  • 零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）：这是一种纯密码学协议。它允许一方（证明者 Prover）向另一方（验证者 Verifier）证明某个论断为真，而无需透露除了“该论断为真”之外的任何信息。在交易场景中，撮合引擎可以扮演验证者，而交易者可以作为证明者，提交一个 ZKP 来证明“我有一个订单，它能与订单池中的某个匿名订单 X 成功匹配”，但完全不暴露自己订单的具体细节。其中，zk-SNARKs (Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) 因其证明体积小、验证速度快而备受关注。

这些原理为我们提供了不同的武器。TEE 依赖于对硬件制造商的信任，将信任锚点从软件运营商转移到了芯片厂商。ZKP 则将信任最小化，其安全性基于公开的数学难题，是“代码即法律”的终极体现，但代价是极高的计算复杂度和技术实现的门槛。

系统架构总览

一个典型的、基于密码学增强的隐私暗池系统，其架构可以描绘如下。注意，这并非一幅具象的图，而是对组件及其交互逻辑的文字描述：

  1. 交易客户端（Trader Client）：运行在交易员的本地环境。它不仅仅是一个下单工具，更是一个密码学计算终端。负责对原始订单进行加密或生成承诺（Commitment），并构建零知识证明。
  2. 加密网关（Cryptographic Gateway）：作为系统的入口，接收来自客户端的加密负载。它不处理明文，仅负责初步的格式校验、速率限制，并将请求路由到撮合引擎。
  3. 隐私撮合引擎（Privacy-Preserving Matching Engine）：这是系统的核心。它内部不存储任何明文订单。它的状态由一系列加密承诺或密文构成。其撮合逻辑并非直接比较价格和数量，而是验证由交易者提交的“匹配证明”。
  4. 证明验证与状态更新模块（Proof Verifier & State Updater）：撮合引擎的关键组件。当收到一个潜在的匹配证明时，它会执行 ZKP 的验证算法。验证通过后，它会原子性地更新系统的状态（例如，将两个已匹配的订单承诺标记为已完成），并通知相关方。
  5. 清结算通知服务（Settlement Notification Service）：当一笔交易被确认撮合后，该服务会以点对点加密的方式，仅向交易双方披露对方的身份和交易细节，以便他们进行后续的资金和资产交割。这个过程本身也需要严密的隐私保护。

这个架构的核心思想是计算与验证的分离。繁重的、与私有数据相关的计算（如寻找匹配机会、生成证明）被下放到客户端，而中心化的撮合引擎只做轻量级的、公开可验证的工作（验证证明）。

核心模块设计与实现

我们深入到几个关键模块，看看在工程实践中它们是如何被实现的。这里，我们以一个基于 ZKP 的方案为例，因为它代表了最强的隐私保障。

1. 订单承诺（Order Commitment）

直接加密订单是行不通的，因为撮合引擎需要以某种方式“看到”订单之间的关系。我们使用密码学承诺方案，例如 Pedersen Commitment。交易员不直接提交订单，而是提交订单的承诺。

一个订单 `Order = {side, price, quantity}`。其承诺 `C` 可以通过 `C = g^H(Order) * h^r` 计算得出。其中 `g` 和 `h` 是公开的椭圆曲线生成元，`H` 是一个哈希函数，`r` 是一个只有交易员知道的随机数，称为“致盲因子”。这个承诺具有两个关键特性：

  • 隐藏性（Hiding）：从 `C` 无法反推出 `Order`，因为 `r` 的存在。
  • 绑定性（Binding）：交易员一旦提交 `C`，就无法在事后找到一个不同的 `Order’` 和 `r’`，使得它们的承诺与 `C` 相同。他被“绑定”在了最初的订单上。

// 伪代码示例：创建一个订单承诺
// 实际实现需要使用专门的椭圆曲线库
type Order struct {
    Side     int64   // 0 for buy, 1 for sell
    Price    int64   // 使用定点数表示价格
    Quantity int64
}

// H(Order) 将订单结构化数据哈希为一个标量
func hashToScalar(order Order) *big.Int {
    // ... 使用抗碰撞哈希函数，例如 SHA256，然后转换为标量 ...
    return new(big.Int).SetBytes(hashed_bytes)
}

// commitment = g^H(order) * h^randomness
func Commit(order Order, randomness *big.Int) *EllipticCurvePoint {
    g := GetBasePointG()
    h := GetBasePointH() // g 和 h 不能有已知离散对数关系

    orderScalar := hashToScalar(order)

    // 执行椭圆曲线上的点乘和点加
    part1 := ScalarMult(g, orderScalar) // g^H(order)
    part2 := ScalarMult(h, randomness)   // h^r
    commitment := Add(part1, part2)      // g^H(order) + h^r (在椭圆曲线上是点加)

    return commitment
}

交易员向系统提交的是 `commitment`，而不是明文 `Order`。

2. 匹配证明的 ZKP 电路

当一个交易员（Alice）希望与订单簿中另一个匿名承诺 `Commitment_B` 进行匹配时，她需要构造一个 ZKP 证明。这个证明所证明的论断是：“我知道一个订单 `Order_A` 和一个随机数 `r_A`，它们构成了我自己的承诺 `Commitment_A`；并且我知道 `Order_A` 和与 `Commitment_B` 对应的 `Order_B` 满足匹配条件（例如，买卖方向相反，价格相同），但我不会透露 `Order_A` 或 `Order_B` 的任何信息。”

这需要设计一个 ZKP “电路”（Circuit）。电路是描述计算逻辑的一种方式，是 ZKP 的核心。这个电路的公开输入（Public Inputs）是 `Commitment_A` 和 `Commitment_B`，私有输入（Private Inputs / Witness）是 `Order_A`, `r_A`, `Order_B`, `r_B`。


// 伪代码：ZKP 电路逻辑
// 这是在 Circom 或类似 DSL 中描述的逻辑
template MatchCircuit() {
    // 公开输入
    signal input commitmentA[2]; // 椭圆曲线点的 x, y 坐标
    signal input commitmentB[2];

    // 私有输入 (Witness)
    signal private input sideA;
    signal private input priceA;
    signal private input quantityA;
    signal private input randomnessA;

    signal private input sideB;
    signal private input priceB;
    signal private input quantityB;
    signal private input randomnessB;

    // 约束 1: 验证 commitmentA 是否由私有输入正确生成
    // 重新计算 commitmentA' = Commit({sideA, priceA, quantityA}, randomnessA)
    // 添加约束：commitmentA' === commitmentA
    // ... (具体约束取决于承诺方案和曲线)

    // 约束 2: 验证 commitmentB 是否由私有输入正确生成
    // 类似地，重新计算 commitmentB' 并添加约束
    // ...

    // 约束 3: 验证匹配逻辑
    // 约束：sideA * (1 - sideA) === 0  // 确保 side 是 0 或 1
    // 约束：sideB * (1 - sideB) === 0
    // 约束：sideA + sideB === 1  // 方向必须相反
    // 约束：priceA === priceB     // 价格必须相等 (最简单的撮合)
    // 约束：quantityA > 0
    // 约束：quantityB > 0
}

Alice 在她的客户端上，使用她的私有输入运行这个电路的“证明生成”（Proving）算法，得到一个几百字节的证明 `proof`。然后她将 `(Commitment_A, Commitment_B, proof)` 发送给撮合引擎。引擎只需要运行非常快速的“验证”（Verification）算法 `Verify(proof, {Commitment_A, Commitment_B})`，如果返回 `true`，则匹配被确认。

性能优化与高可用设计

理论是完美的，但工程是妥协的艺术。上述 ZKP 方案的性能瓶颈是众所周知的：证明生成非常慢。对于一个复杂的撮合电路，在消费级硬件上生成一个证明可能需要几秒钟甚至更长。这对于高频交易是不可接受的。因此，对抗与权衡开始了。

对抗层：性能 vs. 隐私的 Trade-off

  • TEE vs. ZKP：这是最核心的架构抉择。TEE (Intel SGX) 提供了一个性能高得多的路径。订单在客户端用 Enclave 的公钥加密后发送，在 Enclave 内部解密并用传统内存撮合引擎进行匹配。延迟可以做到微秒级。但它的信任模型是“信任 Intel 且没有硬件漏洞”。ZKP 的信任假设最小，但延迟是秒级。极客观点：对于需要亚毫秒级延迟的做市商策略，ZKP 目前毫无机会。但对于需要执行大型 VWAP/TWAP 策略、对执行价格确定性要求高于速度的机构，ZKP 的隐私保证是极具吸引力的。
  • 递归 ZKP 与证明聚合：为了提高吞吐量，可以使用递归 ZKP 技术（如 Mina 或 Zcash 的 Halo 使用的）。多个匹配证明可以被聚合成一个单一的、代表整个批次交易有效性的证明。这样，系统状态更新的频率可以降低，但并不能解决单笔交易的证明生成延迟问题。
  • 链下计算，链上验证 (Off-chain Computation, On-chain Verification)：在区块链或去中心化场景下，繁重的证明生成在链下完成，而昂贵的链上资源仅用于执行快速的证明验证。这是一种常见的扩容和隐私保护模式。

高可用性设计

无论是 TEE 还是 ZKP 方案，撮合引擎本身仍然可能是一个中心化服务，因此必须考虑其高可用性。

  • 状态复制：撮合引擎的状态（订单承诺集合）必须被可靠地复制。可以使用 Paxos 或 Raft 协议在多个验证节点间同步状态。由于 ZKP 验证是无状态的确定性计算，因此很容易实现多节点并行验证，增加了系统的吞吐量和鲁棒性。
  • TEE 的容灾：对于 TEE 方案，Enclave 的状态（内存中的订单簿）是加密的。可以定期创建加密快照并持久化到外部存储。当一个 Enclave 实例失效时，可以在另一个被证明为安全的 TEE 节点上加载快照并恢复服务。密钥管理成为这里的关键，需要使用密封（Sealing）技术将密钥绑定到特定的 Enclave。

架构演进与落地路径

直接构建一个完全基于 ZKP 的高性能暗池是不现实的。一个务实的架构演进路径应该分阶段进行，逐步增强隐私性，并根据技术成熟度和业务需求进行调整。

第一阶段：基于 TEE 的可信暗池

这是最快、最容易落地的技术升级。将现有的中心化撮合引擎迁移到 Intel SGX Enclave 中。这个阶段可以快速提供一个比传统暗池强得多的隐私保证：运营商的系统管理员和运维人员无法直接接触到内存中的订单数据。这是目前工业界最可行的“强隐私”方案，性能损失可控。

第二阶段：混合模型 – ZKP 用于合规与特定功能

在 TEE 架构的基础上，引入 ZKP 来处理特定的、对性能要求不高的离线或准实时任务。例如：

  • 前置合规检查：交易员可以提交一个 ZKP，证明其账户有足够的保证金来支持这笔交易，而无需向撮合引擎暴露其总资产。
  • 大宗交易的意向匹配：对于执行周期长达数小时的大宗交易，交易双方可以使用 ZKP 来协商和确认匹配，之后再通过 TEE 引擎执行具体的切分订单。

第三阶段：ZKP 作为核心撮合层探索

随着 ZKP 硬件加速（如 ASIC、FPGA）和算法优化（如 Plonk、StarkWare 的方案）的发展，证明生成时间正在不断缩短。当其性能进入可接受范围时（例如，亚秒级），可以为特定类型的资产（如流动性较差的债券、非标资产）或特定的交易场景（大宗跨所套利）构建纯 ZKP 撮合引擎。这个引擎可能无法与纳斯达克的撮合引擎比拼延迟，但它能在隐私这个维度上提供无与伦比的价值。

最终愿景：一个可组合的、多层次的隐私金融网络

未来的金融基础设施可能不是单一技术方案，而是一个混合体。最高频的交易可能仍在优化的 TEE 环境中进行，而更敏感、规模更大的交易则通过 ZKP 协议来保证其隐私和公平性。不同的隐私保护层级可以像网络协议栈一样组合，为不同需求的用户提供不同成本和性能的选项。作为架构师，我们的任务是理解每个工具的边界和威力，并在复杂的现实世界中做出最合理的组合与权衡。

延伸阅读与相关资源

  • 想系统性规划股票、期货、外汇或数字币等多资产的交易系统建设，可以参考我们的
    交易系统整体解决方案。
  • 如果你正在评估撮合引擎、风控系统、清结算、账户体系等模块的落地方式，可以浏览
    产品与服务
    中关于交易系统搭建与定制开发的介绍。
  • 需要针对现有架构做评估、重构或从零规划，可以通过
    联系我们
    和架构顾问沟通细节，获取定制化的技术方案建议。
滚动至顶部