論文の概要: Data Availability and Decentralization: New Techniques for zk-Rollups in Layer 2 Blockchain Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10828v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 06:34:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 21:35:14.980438
- Title: Data Availability and Decentralization: New Techniques for zk-Rollups in Layer 2 Blockchain Networks
- Title（参考訳）: データ可用性と分散化:レイヤ2ブロックチェーンネットワークにおけるzk-Rollupの新しいテクニック
- Authors: Chengpeng Huang, Rui Song, Shang Gao, Yu Guo, Bin Xiao,
- Abstract要約: 本稿では,レイヤ2ネットワークにおけるデータ可用性と分散化の課題に対処する新しい手法を提案する。
これは、Layer 2ノードが履歴データをダウンロードせずにトランザクションを集約できないことを保証します。
分散化のために、我々はLayer 2の新しいロール分離を導入し、限られたハードウェアを持つノードが参加できるようにしました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.27943855519429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The scalability limitations of public blockchains have hindered their widespread adoption in real-world applications. While the Ethereum community is pushing forward in zk-rollup (zero-knowledge rollup) solutions, such as introducing the ``blob transaction'' in EIP-4844, Layer 2 networks encounter a data availability problem: storing transactions completely off-chain poses a risk of data loss, particularly when Layer 2 nodes are untrusted. Additionally, building Layer 2 blocks requires significant computational power, compromising the decentralization aspect of Layer 2 networks. This paper introduces new techniques to address the data availability and decentralization challenges in Layer 2 networks. To ensure data availability, we introduce the concept of ``proof of download'', which ensures that Layer 2 nodes cannot aggregate transactions without downloading historical data. Additionally, we design a ``proof of storage'' scheme that punishes nodes who maliciously delete historical data. For decentralization, we introduce a new role separation for Layer 2, allowing nodes with limited hardware to participate. To further avoid collusion among Layer 2 nodes, we design a ``proof of luck'' scheme, which also provides robust protection against maximal extractable value (MEV) attacks. Experimental results show our techniques not only ensure data availability but also improve overall network efficiency, which implies the practicality and potential of our techniques for real-world implementation.
- Abstract（参考訳）: パブリックブロックチェーンのスケーラビリティ制限は、現実世界のアプリケーションで広く採用されていることを妨げている。
Ethereumコミュニティは、EIP-4844に‘blob transaction’を導入するなど、zkロールアップ(ゼロ知識のロールアップ)ソリューションを推し進めているが、Layer 2ネットワークは、データ可用性の問題に直面している。
さらに、レイヤ2ブロックの構築には計算能力がかなり必要で、レイヤ2ネットワークの分散化の側面を補う必要がある。
本稿では,レイヤ2ネットワークにおけるデータ可用性と分散化の課題に対処する新しい手法を提案する。
これは、歴史的データをダウンロードすることなく、レイヤ2ノードがトランザクションを集約できないことを保証します。
さらに,履歴データを不正に削除したノードを罰する‘ストレージの保護’スキームを設計する。
分散化のために、我々はLayer 2の新しいロール分離を導入し、限られたハードウェアを持つノードが参加できるようにしました。
さらに,レイヤ2ノード間の衝突を回避するために,最大抽出可能な値(MEV)攻撃に対するロバストな保護を提供する ''proof of luck' スキームを設計する。
実験結果から,本手法はデータの可用性を確保するだけでなく,ネットワーク全体の効率向上も図っている。
関連論文リスト
- RiskSEA : A Scalable Graph Embedding for Detecting On-chain Fraudulent Activities on the Ethereum Blockchain [7.954598640724204]
RiskSEAは、大規模ブロックチェーントランザクショングラフの動的性質を扱う、スケーラブルなリスクスコアリングシステムである。
node2vecの埋め込みを生成し、それをブロックチェーンの集合全体へ効果的にスケールするための2つの新しいアプローチを提案する。
本研究では, 動作特性とノード2vec特性を組み合わせることで, 分類性能が著しく向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T02:54:19Z) - Blockchain Economic Denial of Sustainability Attack: Exploiting Latency Optimization in Ethereum Transaction Forwarding [13.13413794919346]
エコノミック・デニアル・オブ・サステナビリティ(EDoS)攻撃は、修正ノードのオペレーターに対するトラフィックコストの経済的損失を引き起こす可能性がある。
攻撃者は修正ノードのネットワークトラフィックを3,600倍に増幅し、攻撃を行うために必要な量よりも13,800倍の経済被害を発生させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T18:06:33Z) - Towards a Formal Foundation for Blockchain Rollups [9.760484165522005]
ZK-Rollupsは、トランザクションをオフチェーンで処理し、メインチェーンで検証することで、課題に対処することを目指している。
本研究は,アロイ仕様言語を用いて,鍵層2の機能の検証と設計を行う形式解析である。
我々は、セキュリティと検閲に対する抵抗を強化するための強化されたモデルを提案し、ロールアップのセキュリティのための新しい標準を設定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-23T21:12:19Z) - All Nodes are created Not Equal: Node-Specific Layer Aggregation and Filtration for GNN [61.28174338723467]
グラフニューラルネットワークのためのNode-Specific Layer Aggregation and filtration Architecture(NoSAF)を提案する。
NoSAFは各レイヤのノードに対して信頼性の高い情報フィルタを提供し、その後のレイヤに有益な情報を抽出する。
NoSAFはまた、モデルのすべての層で情報を補充する補償機構も組み込まれており、非常に深い層でも意味のある計算を行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T16:27:12Z) - Larger-scale Nakamoto-style Blockchains Don't Necessarily Offer Better Security [1.2644625435032817]
中本方式のコンセンサスプロトコルの研究は、ネットワーク遅延がこれらのプロトコルのセキュリティを低下させることを示した。
これはブロックチェーンの基盤、すなわち分散化がセキュリティを改善することに矛盾する。
ネットワークスケールがNakamotoスタイルのブロックチェーンのセキュリティにどのように影響するか、詳しく調べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T16:09:41Z) - 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) - Tikuna: An Ethereum Blockchain Network Security Monitoring System [0.0]
本稿では、ブロックチェーン、特にノード間の通信と情報の共有を可能にするP2Pネットワークにおける最下位層を保護することに焦点を当てる。
P2Pネットワーク層は、Distributed Denial of Service(DDoS)、日食攻撃、Sybil攻撃など、いくつかの種類の攻撃に対して脆弱である可能性がある。
ブロックチェーンP2Pネットワークに対する潜在的な攻撃を監視し、検出するオープンソースツールであるTikunaを、早期に紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T15:39:50Z) - When Quantum Information Technologies Meet Blockchain in Web 3.0 [86.91054991998273]
我々は、分散データ転送と支払いトランザクションのための情報理論セキュリティを提供する、量子ブロックチェーン駆動のWeb 3.0フレームワークを紹介します。
Web 3.0で量子ブロックチェーンを実装するための潜在的なアプリケーションと課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T05:38:42Z) - High-Capacity Expert Binary Networks [56.87581500474093]
ネットワークバイナライゼーションは、効率的なディープモデルを作成するための、ハードウェア対応の有望な方向性である。
メモリと計算上の優位性にもかかわらず、バイナリモデルとその実数値モデルの間の精度のギャップを縮めることは、未解決の課題である。
本稿では,入力特徴に基づく時間に1つのデータ固有のエキスパートバイナリフィルタを選択することを学習することで,初めてバイナリネットワークに条件付きコンピューティングを適合させる専門家バイナリ畳み込みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-07T17:58:10Z) - Deep Collaborative Embedding for information cascade prediction [58.90540495232209]
本稿では,情報カスケード予測のためのDeep Collaborative Embedding (DCE) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
本稿では, 自動エンコーダを用いた協調埋め込みフレームワークを提案し, カスケード協調とノード協調によるノード埋め込みを学習する。
実世界のデータセットで行った大規模な実験の結果、我々のアプローチの有効性が検証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-18T13:32:18Z)
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。