論文の概要: Proof-of-Learning with Incentive Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09005v3
- Date: Tue, 30 Apr 2024 03:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 18:49:14.823852
- Title: Proof-of-Learning with Incentive Security
- Title（参考訳）: インセンティブ・セキュリティによる学習の証明
- Authors: Zishuo Zhao, Zhixuan Fang, Xuechao Wang, Xi Chen, Yuan Zhou,
- Abstract要約: ほとんどの並行ブロックチェーンシステムは、分散コンセンサスとセキュリティ保証のためのProof-of-Work(PoW)あるいはProof-of-Stake(PoS)メカニズムに大きく依存しています。
計算効率,証明可能なインセンティブ-セキュリティ保証,制御容易な難易度を備えたPoL機構を設計する上で,既成の難しさを回避し,合理的なプローバーに率直に行動を促すインセンティブ-セキュリティの概念を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.935492468241094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most concurrent blockchain systems rely heavily on the Proof-of-Work (PoW) or Proof-of-Stake (PoS) mechanisms for decentralized consensus and security assurance. However, the substantial energy expenditure stemming from computationally intensive yet meaningless tasks has raised considerable concerns surrounding traditional PoW approaches, The PoS mechanism, while free of energy consumption, is subject to security and economic issues. Addressing these issues, the paradigm of Proof-of-Useful-Work (PoUW) seeks to employ challenges of practical significance as PoW, thereby imbuing energy consumption with tangible value. While previous efforts in Proof of Learning (PoL) explored the utilization of deep learning model training SGD tasks as PoUW challenges, recent research has revealed its vulnerabilities to adversarial attacks and the theoretical hardness in crafting a byzantine-secure PoL mechanism. In this paper, we introduce the concept of incentive-security that incentivizes rational provers to behave honestly for their best interest, bypassing the existing hardness to design a PoL mechanism with computational efficiency, a provable incentive-security guarantee and controllable difficulty. Particularly, our work is secure against two attacks to the recent work of Jia et al. [2021], and also improves the computational overhead from $\Theta(1)$ to $O(\frac{\log E}{E})$. Furthermore, while most recent research assumes trusted problem providers and verifiers, our design also guarantees frontend incentive-security even when problem providers are untrusted, and verifier incentive-security that bypasses the Verifier's Dilemma. By incorporating ML training into blockchain consensus mechanisms with provable guarantees, our research not only proposes an eco-friendly solution to blockchain systems, but also provides a proposal for a completely decentralized computing power market in the new AI age.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの並行ブロックチェーンシステムは、分散コンセンサスとセキュリティ保証のためのProof-of-Work(PoW)あるいはProof-of-Stake(PoS)メカニズムに大きく依存しています。
しかし、計算集約的かつ無意味なタスクから生じる実質的なエネルギー支出は、従来のPoWアプローチにまつわるかなりの懸念を引き起こしている。
これらの問題に対処するために、PoUW(Proof-of-Useful-Work)のパラダイムは、PoWとして実践的な重要性の課題を取り入れ、具体的な価値でエネルギー消費を付与することを目指している。
従来のPoL(Proof of Learning)では,PuUW課題としての深層学習モデルトレーニングSGDタスクの利用が検討されているが,近年の研究では,敵対的攻撃に対する脆弱性と,ビザンチンセキュアなPoL機構の構築における理論的難しさが明らかにされている。
本稿では、計算効率、証明可能なインセンティブ-セキュリティ保証、制御容易な難易度を有するPoL機構を設計するための既存の難しさを回避し、合理的なプローバーに率直に行動を促すインセンティブ-セキュリティの概念を紹介する。
特に、我々の仕事は、Jia et al [2021]の最近の研究に対する2つの攻撃に対して安全であり、計算オーバーヘッドを$\Theta(1)$から$O(\frac{\log E}{E})$に改善する。
さらに、最近の研究では、信頼性のある問題提供者と検証者が想定されているが、我々の設計では、問題提供者が信頼されていない場合でも、フロントエンドのインセンティブ・セキュリティを保証し、検証者のジレンマを回避できるインセンティブ・セキュリティも保証している。
MLトレーニングを証明可能な保証付きブロックチェーンコンセンサスメカニズムに組み込むことで、私たちの研究は、ブロックチェーンシステムに対するエコフレンドリなソリューションを提案するだけでなく、新たなAI時代における、完全に分散化されたコンピューティングパワー市場の提案も提供します。
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