A popular method in practice offloads computation and storage in blockchains by relying on committing only hashes of off-chain data into the blockchain. This mechanism is acknowledged to be vulnerable to a stalling attack: the blocks corresponding to the committed hashes may be unavailable at any honest node. The straightforward solution of broadcasting all blocks to the entire network sidesteps this data availability attack, but it is not scalable. In this paper, we propose ACeD, a scalable solution to this data availability problem with $O(1)$ communication efficiency, the first to the best of our knowledge. The key innovation is a new protocol that requires each of the $N$ nodes to receive only $O(1/N)$ of the block, such that the data is guaranteed to be available in a distributed manner in the network. Our solution creatively integrates coding-theoretic designs inside of Merkle tree commitments to guarantee efficient and tamper-proof reconstruction; this solution is distinct from Asynchronous Verifiable Information Dispersal (in guaranteeing efficient proofs of malformed coding) and Coded Merkle Tree (which only provides guarantees for random corruption as opposed to our guarantees for worst-case corruption). We implement ACeD with full functionality in 6000 lines of Rust code, integrate the functionality as a smart contract into Ethereum via a high-performance implementation demonstrating up to 10,000 transactions per second in throughput and 6000x reduction in gas cost on the Ethereum testnet Kovan.


翻译:在实际操作中,一种常用的方法,依靠仅仅将离链数据输入到链链中,将数据计算和存储到链链中,依靠仅仅将大量数据输入到链链中。 这个机制被公认为容易受到阻滞攻击: 任何诚实节点都可能无法找到与承诺的离合点相对应的区块。 将所有区块广播给整个网络的直截了当的解决方案使数据可用性攻击成为了这一数据提供攻击的绊脚石, 但无法缩放。 在本文中, 我们建议 ACeD, 这是一种可以伸缩的解决方案, 其使用效率为O(1)美元, 通信效率为1美元, 是我们所了解的最好的。 关键创新是一项新的协议, 要求每个一纳元节点的节点只接收到区块中的$O(1/N) 美元, 这样的数据就能保证在网络中以分布式的方式提供数据。 我们的方法创造性地整合了Merkle 树 的编码的编码的编码, 与我们最差的60 的货币交易中最差的自动操作功能 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
GitHub 热门:Python 算法大全,Star 超过 2 万
Python开发者
9+阅读 · 2019年4月27日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月23日
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
GitHub 热门:Python 算法大全,Star 超过 2 万
Python开发者
9+阅读 · 2019年4月27日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
已删除
AI科技评论
4+阅读 · 2018年8月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员