論文の概要: Designing Redistribution Mechanisms for Reducing Transaction Fees in
Blockchains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13262v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 07:09:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 15:18:34.655917
- Title: Designing Redistribution Mechanisms for Reducing Transaction Fees in
Blockchains
- Title(参考訳): ブロックチェーンにおけるトランザクションフィー低減のための再分配機構の設計
- Authors: Sankarshan Damle and Manisha Padala and Sujit Gujar
- Abstract要約: トランザクションフィーメカニズム(TFM)は、どのユーザトランザクションをブロックに含め、支払いを決定するかを決定する。
本稿では、取引手数料を最小限に抑えるため、VCG支払いを再分配するトランザクションフィー再分配メカニズム(TFRM)を提案する。
この結果から、TFRMはパブリックブロックチェーンにおけるトランザクション手数料の削減に期待できる新たな方向性を提供することがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.647087323578477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blockchains deploy Transaction Fee Mechanisms (TFMs) to determine which user
transactions to include in blocks and determine their payments (i.e.,
transaction fees). Increasing demand and scarce block resources have led to
high user transaction fees. As these blockchains are a public resource, it may
be preferable to reduce these transaction fees. To this end, we introduce
Transaction Fee Redistribution Mechanisms (TFRMs) -- redistributing VCG
payments collected from such TFM as rebates to minimize transaction fees.
Classic redistribution mechanisms (RMs) achieve this while ensuring Allocative
Efficiency (AE) and User Incentive Compatibility (UIC). Our first result shows
the non-triviality of applying RM in TFMs. More concretely, we prove that it is
impossible to reduce transaction fees when (i) transactions that are not
confirmed do not receive rebates and (ii) the miner can strategically
manipulate the mechanism. Driven by this, we propose \emph{Robust} TFRM
(\textsf{R-TFRM}): a mechanism that compromises on an honest miner's individual
rationality to guarantee strictly positive rebates to the users. We then
introduce \emph{robust} and \emph{rational} TFRM (\textsf{R}$^2$\textsf{-TFRM})
that uses trusted on-chain randomness that additionally guarantees miner's
individual rationality (in expectation) and strictly positive rebates. Our
results show that TFRMs provide a promising new direction for reducing
transaction fees in public blockchains.
- Abstract(参考訳): ブロックチェーンはトランザクションフィーメカニズム(TFM)をデプロイし、どのユーザトランザクションをブロックに含めるかを決定し、支払い(トランザクション手数料)を決定する。
需要の増加とブロックリソースの不足は、ユーザー取引手数料の増加につながった。
これらのブロックチェーンはパブリックリソースであるため、これらのトランザクション手数料を減らすことが望ましい。
この目的のために、トランザクションフィー再分配メカニズム(TFRM)を導入し、トランザクション手数料を最小限に抑えるために、そのようなTFMから収集されたVCG支払いを再分配する。
古典的な再配布機構(RM)は、アロケーティブ・効率(AE)とユーザインセンティブ・コンパチビリティ(UIC)を確保しつつこれを達成します。
最初の結果は, RM を TFM に適用する非自明性を示した。
具体的には、取引手数料の削減が不可能であることを証明する。
(i)確認されていない取引は、返却を受け取らず、かつ、
(ii)鉱夫は、その機構を戦略的に操作することができる。
そこで我々は, 正直な鉱山労働者の個人的合理性に妥協し, 利用者に対して厳密な肯定的回答を保証するメカニズムである TFRM (\textsf{R-TFRM}) を提案する。
次に,マイナーの個性的合理性(期待値)と厳密な正の帰結を保証し,信頼されたオンチェーンランダム性を用いた, \emph{robust} と \emph{rational} tfrm (\textsf{r}$^2$\textsf{-tfrm}) を導入する。
この結果から、TFRMはパブリックブロックチェーンにおけるトランザクション手数料の削減に期待できる新たな方向性を提供することがわかった。
関連論文リスト
- BlockFound: Customized blockchain foundation model for anomaly detection [47.04595143348698]
BlockFoundは、異常なブロックチェーントランザクション検出のためのカスタマイズされた基盤モデルである。
ブロックチェーントランザクションのユニークなデータ構造をモデル化するための、一連のカスタマイズデザインを紹介します。
BlockFoundは、Solana上の異常なトランザクションを高精度に検出する唯一の方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-05T05:11:34Z) - Generative Blockchain: Transforming Blockchain from Transaction Recording to Transaction Generation through Proof-of-Merit [5.801684954657074]
生成ブロックチェーンは、トランザクション生成と記録を組み合わせることで、従来のブロックチェーン技術を変革することを目指している。
私たちのデザインの中心は、新しいコンセンサスメカニズムであるProof-of-Merit(PoM)である。
我々は、複雑なトランザクション生成問題を解決するタスクが独立した問題解決者のプールに委譲される、オンデマンドプラットフォーム上でPoMを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-23T20:51:10Z) - Transaction Fee Estimation in the Bitcoin System [11.065598886291735]
Bitcoinシステムでは、取引手数料はブロックチェーンの確認のインセンティブとなる。
本研究は,新たな取引の取引手数料を推定し,所定の時間内にその確認を支援することに焦点を当てる。
本稿では、トランザクション自体を含む幅広いソースからの知識をニューラルネットワークモデルに統合し、適切なトランザクション料金を見積もるフレームワークFENNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T07:27:00Z) - Dynamic Mining Interval to Improve Blockchain Throughput [0.4915744683251149]
ブロックサイズと取引量に応じて採掘間隔を調整する動的マイニングインターバル(DMI)機構を提案する。
また,様々な要因に基づいて採掘間隔を調整するためのDMI選択機構についても論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T17:03:53Z) - Towards a Theory of Maximal Extractable Value II: Uncertainty [4.07926531936425]
最大抽出可能値(英: Maximal Extractable Value、MEV)は、分散システムで一般的に見られる一時的な独占力によって抽出できる値である。
この抽出は、トランザクションの提出時のユーザのプライバシの欠如と、トランザクションの再注文、追加、および/または検閲を行う独占バリデーターの能力に起因している。
公平な注文手法も経済メカニズムも,任意の支払関数に対して個別にMEVを緩和できないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T15:01:11Z) - Masquerade: Simple and Lightweight Transaction Reordering Mitigation in Blockchains [5.690884793952696]
本稿では,システムにおけるユーザの満足度と信頼性を高めるために,Masqueradeと呼ばれるMEV対応プロトコル設計を提案する。
本稿では,攻撃シナリオにおける敵の行動を軽減するための「トークン」の概念を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-29T14:42:43Z) - Blockchain Large Language Models [65.7726590159576]
本稿では,異常なブロックチェーントランザクションを検出するための動的,リアルタイムなアプローチを提案する。
提案するツールであるBlockGPTは、ブロックチェーンアクティビティのトレース表現を生成し、大規模な言語モデルをスクラッチからトレーニングして、リアルタイム侵入検出システムとして機能させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-25T11:56:18Z) - Uniswap Liquidity Provision: An Online Learning Approach [49.145538162253594]
分散取引所(DEX)は、テクノロジーを活用した新しいタイプのマーケットプレイスである。
そのようなDECの1つ、Unixwap v3は、流動性プロバイダが資金のアクティブな価格間隔を指定することで、より効率的に資金を割り当てることを可能にする。
これにより、価格間隔を選択するための最適な戦略を見出すことが問題となる。
我々は、この問題を非確率的な報酬を伴うオンライン学習問題として定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-01T17:21:40Z) - Permutation Compressors for Provably Faster Distributed Nonconvex
Optimization [68.8204255655161]
本稿では,Gorbunov et al (2021) の MARINA 法が,理論的な通信複雑性の観点から最先端の手法とみなすことができることを示す。
MARINAの理論は、古典的な独立圧縮機設定を超えて、潜在的にエミュレートされた圧縮機の理論を支持するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T09:38:15Z) - Blockchain Assisted Decentralized Federated Learning (BLADE-FL) with
Lazy Clients [124.48732110742623]
フェデレートラーニング(FL)にブロックチェーンを統合する新しいフレームワークを提案する。
BLADE-FLは、プライバシー保護、改ざん抵抗、学習の効果的な協力の点で優れたパフォーマンスを持っている。
遅延クライアントは、他人のトレーニングされたモデルを盗聴し、不正行為を隠すために人工的なノイズを加える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T12:18:27Z) - VCG Mechanism Design with Unknown Agent Values under Stochastic Bandit
Feedback [104.06766271716774]
本研究では,エージェントが自己の価値を知らない場合に,マルチラウンドの福祉最大化機構設計問題について検討する。
まず、福祉に対する後悔の3つの概念、各エージェントの個々のユーティリティ、メカニズムの3つの概念を定義します。
当社のフレームワークは価格体系を柔軟に制御し、エージェントと販売者の後悔のトレードオフを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T18:00:58Z)
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。