論文の概要: How Does Stake Distribution Influence Consensus? Analyzing Blockchain
Decentralization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13938v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 15:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 14:33:02.232718
- Title: How Does Stake Distribution Influence Consensus? Analyzing Blockchain
Decentralization
- Title（参考訳）: 吸気分布はコンセンサスにどのように影響するか?
ブロックチェーンの分散分析
- Authors: Shashank Motepalli, Hans-Arno Jacobsen
- Abstract要約: 本研究はまず,重み付きコンセンサス機構の分散化指標を定式化する。
重み分布を効果的に再検討するSquare Root Stake Weight (SRSW) モデルを提案する。
この研究は、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムにおける分散化を推進し、より公平で公平なステイクウェイト分布に向けた重要なステップである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.616714381091475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the PoS blockchain landscape, the challenge of achieving full
decentralization is often hindered by a disproportionate concentration of
staked tokens among a few validators. This study analyses this challenge by
first formalizing decentralization metrics for weighted consensus mechanisms.
An empirical analysis across ten permissionless blockchains uncovers
significant weight concentration among validators, underscoring the need for an
equitable approach. To counter this, we introduce the Square Root Stake Weight
(SRSW) model, which effectively recalibrates staking weight distribution. Our
examination of the SRSW model demonstrates notable improvements in the
decentralization metrics: the Gini index improves by 37.16% on average, while
Nakamoto coefficients for liveness and safety see mean enhancements of 101.04%
and 80.09%, respectively. This research is a pivotal step toward a more fair
and equitable distribution of staking weight, advancing the decentralization in
blockchain consensus mechanisms.
- Abstract（参考訳）: PoSブロックチェーンの世界では、完全な分散化を実現する上での課題は、少数のバリデータ間でステンドトークンの不均等な集中によって妨げられることが多い。
本研究は,まず,重み付きコンセンサス機構のための分散メトリクスを定式化することで,この課題を分析する。
10の無許可ブロックチェーンに対する実証分析により、バリデータ間のかなりの重量集中が明らかになった。
これに対応するために,重み分布を効果的に再検討するSquare Root Stake Weight (SRSW) モデルを提案する。
ジニ指数は平均37.16%向上し、ナカモト係数は生存率と安全度がそれぞれ101.04%,80.09%向上した。
この研究は、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムにおける分散化を推進し、より公平で公平なステイクウェイト分布に向けた重要なステップである。
関連論文リスト
- Trust Dynamics and Market Behavior in Cryptocurrency: A Comparative Study of Centralized and Decentralized Exchanges [1.9624273277521183]
中央集権的な信頼メカニズムから分散的な信頼メカニズムへの移行は、暗号通貨エコシステムを形成する上で重要な役割を担っている。
本研究は,学際研究,分散システムのブリッジング,行動金融,分散ファイナンス(DeFi)に大きく貢献する。
分散コンピューティングコミュニティ、特にデジタル経済における分散信頼メカニズムの理解と適用に関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-26T07:58:05Z) - Fuzzychain: An Equitable Consensus Mechanism for Blockchain Networks [12.433289572707212]
Fuzzychainは、PoS(Proof of Stake)の欠点に対する解決策として提案されている。
ファイトセマンティクスを定義するためにファジィセットを導入し、分散化された分散処理制御を促進する。
以上の結果から,Fuzzychainは機能的にPoSに適合するだけでなく,バリデータ間の利害関係の公平な分布も確保できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-20T10:01:40Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T07:08:26Z) - Graph Attention Network-based Block Propagation with Optimal AoI and Reputation in Web 3.0 [59.94605620983965]
我々は、ブロックチェーン対応Web 3.0のための、グラフ注意ネットワーク(GAT)ベースの信頼できるブロック伝搬最適化フレームワークを設計する。
ブロック伝搬の信頼性を実現するために,主観的論理モデルに基づく評価機構を導入する。
グラフ構造化データの処理能力に優れたGATが存在することを考慮し、GATを強化学習に利用して最適なブロック伝搬軌道を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T01:58:38Z) - Distribution-Free Fair Federated Learning with Small Samples [54.63321245634712]
FedFaiREEは、分散化された環境で分散のないフェアラーニングのために小さなサンプルで開発された後処理アルゴリズムである。
公正性と精度の両面において厳密な理論的保証を提供し,実験結果により,提案手法の堅牢な実証検証を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:37:53Z) - Analyzing Reward Dynamics and Decentralization in Ethereum 2.0: An
Advanced Data Engineering Workflow and Comprehensive Datasets for
Proof-of-Stake Incentives [5.18461573800406]
スマートコントラクトブロックチェーンプラットフォームであるProof-of-Stake 2.0は、サードパーティの介入なしにアプリケーションの正確な実行を保証する。
本研究では,Beacon 連鎖からコンセンサス報酬データを収集し,報酬分布と進化の包括的解析を行う。
PoSの分散度を評価するために、シャノンエントロピー、ジーニ指数、中本係数、ヘルフィンダール・ヒルシュマン指数(HHI)などの不等式指標を適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-17T02:40:00Z) - Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically
Equivalent [101.37242096601315]
分散勾配降下(D-SGD)は、中央サーバを制御せずに大規模デバイス上で協調学習を可能にする。
既存の理論では、分散化は必ず一般化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T14:19:52Z) - Network Participation and Accessibility of Proof-of-Stake (PoS)
Blockchains: A Cross-platform Comparative Analysis [0.0]
比較分析では、11のProof-of-Stake(PoS)コンセンサスベースのブロックチェーンネットワークを調べて、そのオープン性を評価した。
高い開度を持つネットワークには、SolanaとAvalancheが含まれ、BNB Chain、Klaytn、Polygonは低い開度で測定された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:31:27Z) - Taxonomy of Centralization in Public Blockchain Systems: A Systematic
Literature Review [2.1315215140430683]
Bitcoinは、一部の人からそのシステムに参加した人まで、金融システムの制御を委譲した。
この代表団は権力の分散化として知られ、生態系の強力なセキュリティメカニズムである。
近年の研究では、Bitcoinやガバナンスといった暗号通貨の中央集権化の傾向が観察されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-26T08:58:48Z) - Quantized Decentralized Stochastic Learning over Directed Graphs [52.94011236627326]
有向グラフ上で通信する計算ノード間でデータポイントが分散される分散学習問題を考える。
モデルのサイズが大きくなるにつれて、分散学習は、各ノードが隣人にメッセージ(モデル更新)を送信することによる通信負荷の大きなボトルネックに直面します。
本稿では,分散コンセンサス最適化におけるプッシュサムアルゴリズムに基づく有向グラフ上の量子化分散学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-23T18:25:39Z) - Byzantine-resilient Decentralized Stochastic Gradient Descent [85.15773446094576]
分散学習システムのビザンチンレジリエンスに関する詳細な研究について述べる。
ビザンチンフォールトトレランスを用いた分散学習を支援する新しいアルゴリズムUBARを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-20T05:11:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。