論文の概要: ACon$^2$: Adaptive Conformal Consensus for Provable Blockchain Oracles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09330v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 04:37:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:43:49.865839
- Title: ACon$^2$: Adaptive Conformal Consensus for Provable Blockchain Oracles
- Title（参考訳）: ACon$^2$: 予測可能なブロックチェーンOracleのための適応型コンフォーマルコンセンサス
- Authors: Sangdon Park and Osbert Bastani and Taesoo Kim
- Abstract要約: スマートコントラクトのパワーはオフチェーンデータとのインタラクションによって実現され、それによってブロック状態の一貫性を損なう可能性がある。
適応型コンセンサス(ACon$2$)アルゴリズムを提案し,複数のオラクル契約からコンセンサスを導出する。
特に、提案アルゴリズムは、データの不確実性を定量化し、所望の正確性を保証するコンセンサスセットを返す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.439376852065713
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blockchains with smart contracts are distributed ledger systems which achieve
block state consistency among distributed nodes by only allowing deterministic
operations of smart contracts. However, the power of smart contracts is enabled
by interacting with stochastic off-chain data, which in turn opens the
possibility to undermine the block state consistency. To address this issue, an
oracle smart contract is used to provide a single consistent source of external
data; but, simultaneously this introduces a single point of failure, which is
called the oracle problem. To address the oracle problem, we propose an
adaptive conformal consensus (ACon$^2$) algorithm, which derives consensus from
multiple oracle contracts via the recent advance in online uncertainty
quantification learning. In particular, the proposed algorithm returns a
consensus set, which quantifies the uncertainty of data and achieves a desired
correctness guarantee in the presence of Byzantine adversaries and distribution
shift. We demonstrate the efficacy of the proposed algorithm on two price
datasets and an Ethereum case study. In particular, the Solidity implementation
of the proposed algorithm shows the practicality of the proposed algorithm,
implying that online machine learning algorithms are applicable to address
issues in blockchains.
- Abstract（参考訳）: スマートコントラクトを備えたブロックチェーンは、スマートコントラクトの決定論的操作のみを許可することで、分散ノード間のブロック状態一貫性を実現する分散型台帳システムである。
しかし、スマートコントラクトのパワーは、確率的なオフチェーンデータとのインタラクションによって実現され、ブロック状態の一貫性を損なう可能性がある。
この問題に対処するために、オラクルスマートコントラクトを使用して、外部データの単一一貫したソースを提供するが、同時に、オラクル問題と呼ばれる単一障害点も導入する。
オラクル問題に対処するために,オンライン不確実性定量化学習の最近の進歩を通じて,複数のオラクル契約からコンセンサスを導出する適応型コンセンサス(ACon$^2$)アルゴリズムを提案する。
特に、提案するアルゴリズムは、データの不確かさを定量化し、ビザンチンの敵と分布シフトの存在下で所望の正しさを保証するコンセンサス集合を返す。
2つの価格データセットとEthereumケーススタディに対して提案アルゴリズムの有効性を示す。
特に、提案アルゴリズムのソリディティ実装は、提案アルゴリズムの実用性を示し、ブロックチェーンの問題に対処するためにオンライン機械学習アルゴリズムが適用可能であることを示唆している。
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