論文の概要: Auto.gov: Learning-based On-chain Governance for Decentralized Finance (DeFi)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09551v2
• Date: Sat, 6 May 2023 09:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 22:49:24.373737
• Title: Auto.gov: Learning-based On-chain Governance for Decentralized Finance (DeFi)
• Title（参考訳）: auto.gov: 分散金融(defi)のための学習に基づくオンチェーンガバナンス
• Authors: Jiahua Xu, Daniel Perez, Yebo Feng, Benjamin Livshits
• Abstract要約: 分散型金融(DeFi)プロトコルはオフチェーンガバナンスを採用しており、トークン保有者がパラメータの変更に投票する。 しかしながら、プロトコルのコアチームがしばしば行う手動パラメータ調整は、システムの完全性とセキュリティを損なうことなく、衝突に対して脆弱である。 我々は、DeFiのための学習ベースのオンチェーンガバナンスフレームワークであるAuto.govを紹介し、セキュリティを強化し、攻撃に対する感受性を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.849149890999687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, decentralized finance (DeFi) has experienced remarkable growth, with various protocols such as lending protocols and automated market makers (AMMs) emerging. Traditionally, these protocols employ off-chain governance, where token holders vote to modify parameters. However, manual parameter adjustment, often conducted by the protocol's core team, is vulnerable to collusion, compromising the integrity and security of the system. Furthermore, purely deterministic, algorithm-based approaches may expose the protocol to novel exploits and attacks. In this paper, we present "Auto.gov", a learning-based on-chain governance framework for DeFi that enhances security and reduces susceptibility to attacks. Our model leverages a deep Q- network (DQN) reinforcement learning approach to propose semi-automated, intuitive governance proposals with quantitative justifications. This methodology enables the system to efficiently adapt to and mitigate the negative impact of malicious behaviors, such as price oracle attacks, more effectively than benchmark models. Our evaluation demonstrates that Auto.gov offers a more reactive, objective, efficient, and resilient solution compared to existing manual processes, thereby significantly bolstering the security and, ultimately, enhancing the profitability of DeFi protocols.
• Abstract（参考訳）: 近年、分散型金融(DeFi)は著しい成長を遂げており、貸し出しプロトコルや自動市場メーカ(AMM)など様々なプロトコルが出現している。 従来、これらのプロトコルはオフチェーンガバナンスを採用しており、トークンホルダがパラメータの変更を投票する。 しかしながら、プロトコルのコアチームがしばしば行う手動パラメータ調整は、システムの完全性とセキュリティを損なうことなく、衝突に対して脆弱である。 さらに、純粋に決定論的でアルゴリズムに基づくアプローチは、プロトコルを新たなエクスプロイトや攻撃にさらす可能性がある。 本稿では,セキュリティを強化し,攻撃感受性を低下させるdefiのための学習ベースのオンチェーンガバナンスフレームワーク"auto.gov"を提案する。 本モデルでは,ディープq-ネットワーク(dqn)強化学習手法を用いて,半自動的で直感的なガバナンス提案を定量的に提案する。 この手法は、ベンチマークモデルよりも効果的に、価格やオラクル攻撃のような悪意ある行動のネガティブな影響を効果的に適応し、緩和することを可能にする。 我々の評価は、Auto.govが既存の手動プロセスと比較してより反応性が高く、客観的で、効率的で、レジリエントなソリューションを提供し、それによってセキュリティを大幅に強化し、最終的にはDeFiプロトコルの利益性を高めます。

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