提起军棋游戏，相信不少人儿时都玩过。
军棋游戏的玩法有三种：第一种是明棋，双方棋子都朝上摆放进行游戏；第二种是翻棋，棋子朝下摆放，双方依次翻开进行游戏；第三种，就是今天我们要特别说的：暗棋。
暗军棋除了对决双方外，还需要增加一个裁判，其游戏规则是：双方把本方棋子明面朝向自己进行摆放，仅自己和裁判可见，当双方棋子对碰时，由裁判按棋子大小进行判定并告诉双方结果。
棋子大小规则
由于暗军棋中，双方都不知道对方对碰的棋子，只能根据自己的棋子进行有限判断，极大增加了游戏博弈的复杂度和趣味性，因而深受很多玩家喜爱。
不过，在日常玩暗军棋时也会遇到一些问题。比如：李雷和韩梅梅，孤男寡女共处一室，没有第三方裁判或者不想让第三方裁判参与的时候，两个人还能玩暗军棋游戏吗？
OXT研究人员通过链上分析验证了灰度的比特币信托持有的BTC数量:金色财经报道，尽管Grayscale未公开，但OXT研究人员Ergo解释称，已经采取措施，根据公共信息和区块链取证来识别可能的GBTC地址和余额。其中发现，持有317,705?BTC的432个地址可能是GBTC托管地址。
此外，在此分析中，使用额外的onchain取证来确认GBTC在Coinbase托管处持有的大约633K?BTC余额。Ergo总结指出，在发现前50%的比特币与Grayscale的BTC相关联后，该团队扫描区块链以寻找符合第1部分中发现的地址的其他地址。[2022/11/25 8:06:40]
当然可以！这时候密码算法的作用就凸显出来了。
简单起见，我们先不考虑特殊棋子，对其他棋子按顺序进行编号：司令=9、军长=8、师长=7、旅长=6、团长=5、连长=4、排长=3、工兵=2。
动态 | 比特币现金链上出现 3178 万美元大额转账:据 Tokenview 大额转账数据监测，3P1J 开头的比特币现金地址于今日 16:34 向多个比特币现金地址共计转出 244528.7BCH，约合 3178.87 万美元。其中一个 3Gwo 开头的地址收到 241892.16BCH，目前位列比特币现金富豪榜第一位。交易哈希-5271f10b1ac8c666fab239ebf43de4a1c2d3adf08c870ffe1cb911602a88594a。[2019/3/14]
李雷和韩梅梅对碰的棋子分别为x和y，根据比较表的规则写一个比较函数f(x,y)，规定：f(x,y)等于1时李雷胜，f(x,y)等于0时同尽，f(x,y)等于-1时韩梅梅胜。
美国前参议员Judd Gregg：比特币具有作为世界货币的潜力，可能会改变世界对货币的看法:美国前参议员Judd Gregg认为，比特币可能会改变世界对货币的看法。Gregg认为比特币和黄金关键的区别在于比特币目前不是由中央银行持有的。如果人们充分相信比特币或者其后的数字货币具有真正的价值，那么比特币就具有作为世界货币的潜力。[2018/1/30]
当李雷出师长与韩梅梅的团长对碰时，7>5,f(x,y)=1,李雷获胜。
那么，在没有第三方裁判的情况下，对碰双方又不知道对方棋子，该如何进行比较判断呢？
回答这个问题前，要先了解一下姚氏百万富翁问题。
原理：姚氏百万富翁问题
姚氏百万富翁问题由华裔计算机科学家、图灵奖获得者姚启智教授首先提出。该问题表述为：两个百万富翁Alice和Bob想知道他们两个谁更富有，但他们都不想让对方和第三方知道自己的财富数额，该如何实现？姚教授设计一种巧妙的算法，Alice的财富为a，Bob的财富为b，Alice有一个公钥Ea和私钥Da。双方按以下步骤执行：
1）Alice将公钥Ea给Bob；
2）Bob选取一个大整数x，并用Alice给的公钥Ea进行加密得到密文K，然后将c=K-b发给Alice；
3）Alice拿到密文c，用自己的私钥Da对cm，cm1……cn进行解密得到n-m1个数字；
再选取一个适当大小的素数p,把这n-m1个数字对p进行mod运算得到dm,dm1……dn；
对于dm,dm1……dn前a个数不动，后面的数每个加1。然后将处理所得数字发给Bob；
4）Bob拿到这串数字并检查第b个数字db，如果db==xmodp，证明这个数字没有被加1，所以a>=b，反之，则证明a<b。
因为交互的数据都是处理过的，所以双方在这个进行计算的过程中都没有泄露自己信息，并且得到了想要的判断比较结果。这就是安全多方计算中的两方计算。
下图为演示代码输出结果：
回过头看暗军棋的对碰比较，和百万富翁问题本质是一样的，按照计算协议双方输入对碰棋子对应的数值即可。当然为了防止作弊，双方需要各自进行一次计算得到一致结果。各自把每一次对碰自己的棋子和结果记录，结束后按照步骤重现进行检查。
安全多方计算还可以取代狼人杀、暗兽棋等游戏的裁判，其原理都是MPC两方比大小或其扩展。
扩展：安全多方计算实际应用
MPC除可以解决各类暗游戏问题外，还可以在更多不依赖第三方来进行任何博弈的场景中应用。比如以下几种：
1、医疗数据协同计算
当前，医疗数据大都掌握在各个互不相通医疗机构手中，形成一个个数据孤岛，无法充分发挥价值。同时，由于医疗数据涉及大量个人敏感信息，要协同利用这些数据必须要解决隐私保护问题。通过MPC，可以在保证个人隐私数据安全的前提下，打通数据孤岛，实现医疗数据价值的最大化。
2、联合征信
银行或保险业，往往需要联合多家征信机构进行个人信用评分计算，而各征信机构通常不希望自己的核心数据被「拿走」。通过MPC可以在不归集各方数据的情况下，进行联合信用评估计算。
3、投票/拍卖
使用MPC进行投票/拍卖，既可保证用户隐私，又能有效避免跟投、恶意提价等作弊行为。
对于安全多方计算这项「黑科技」，你觉得还有哪些用途？欢迎留言和我们交流。
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