論文の概要: BoLD: Fast and Cheap Dispute Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10491v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 11:57:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 17:03:46.228395
- Title: BoLD: Fast and Cheap Dispute Resolution
- Title(参考訳): BoLD: 高速かつチープな論争解決
- Authors: Mario M. Alvarez, Henry Arneson, Ben Berger, Lee Bousfield, Chris Buckland, Yafah Edelman, Edward W. Felten, Daniel Goldman, Raul Jordan, Mahimna Kelkar, Akaki Mamageishvili, Harry Ng, Aman Sanghi, Victor Shoup, Terence Tsao,
- Abstract要約: BoLDは、元々デプロイされたArbitrumの紛争解決プロトコルを置き換えるために設計された、新しい紛争解決プロトコルである。
このプロトコルとは異なり、BoLDは遅延攻撃に耐性がある。
この耐性は、オンチェーン計算コストが大幅に増加し、ステイクコストが低減されることなく達成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0677064255782818
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: BoLD is a new dispute resolution protocol that is designed to replace the originally deployed Arbitrum dispute resolution protocol. Unlike that protocol, BoLD is resistant to delay attacks. It achieves this resistance without a significant increase in onchain computation costs and with reduced staking costs.
- Abstract(参考訳): BoLDは、元々デプロイされたArbitrumの紛争解決プロトコルを置き換えるために設計された、新しい紛争解決プロトコルである。
このプロトコルとは異なり、BoLDは遅延攻撃に耐性がある。
この耐性は、オンチェーン計算コストが大幅に増加し、ステイクコストが低減されることなく達成される。
関連論文リスト
- Dave: a decentralized, secure, and lively fraud-proof algorithm [1.9662978733004601]
我々は、分散化、セキュリティ、活力という前例のない組み合わせを提供する新しい詐欺防止アルゴリズムを導入する。
敵を倒すために正直な参加者によって動員されなければならない資源は、敵が最終的に失うものと対数的にしか成長しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T10:31:05Z) - Communication-Efficient Distributed Learning with Local Immediate Error
Compensation [95.6828475028581]
本稿では,局所的即時誤差補償SGD (LIEC-SGD) 最適化アルゴリズムを提案する。
LIEC-SGDは、コンバージェンスレートまたは通信コストのいずれにおいても、以前の研究よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T05:59:09Z) - Making Existing Quantum Position Verification Protocols Secure Against
Arbitrary Transmission Loss [0.889974344676093]
量子位置検証(QPV)プロトコルでは、比較的小さな損失率でさえセキュリティを損なう可能性がある。
我々は、QPVプロトコルの通常の構造を変更し、この修正によって、検証者間の通信損失がセキュリティに無関係であることを証明した。
本稿では,必要な光子の存在検出の実装の可能性を示し,QPVにおけるすべての主要な実用的課題を解決するプロトコルであるc-$mathrmQPV_mathrmBB84fを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T21:38:10Z) - Banyan: Fast Rotating Leader BFT [20.52947785138998]
Banyanは、単一のラウンドトリップ時間でトランザクションを確認可能な、最初の回転型リーダステートマシンレプリケーションプロトコルである。
本稿では,高速経路におけるブロック終端遅延の最適化を可能にする新しいデュアルモード機構を提案する。
評価の結果,Banyanは最先端プロトコルと比較して,レイテンシを最大30%削減できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-10T12:32:58Z) - Sui Lutris: A Blockchain Combining Broadcast and Consensus [6.922934367879061]
Sui Lutrisは、秒以下のファイナリティを達成した最初のスマートコントラクトプラットフォームである。
我々は、コンセンサスのないブロックチェーンの安全な再構成を確実に示すために、新しい再構成プロトコルを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T10:40:11Z) - SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse
Communication [28.373677097277216]
本稿では,Sparse Gradient Accumulation dilemmaを扱うために,SparDLと呼ばれる新しい効率的なスパース通信フレームワークを提案する。
SparDLは、効率的なReducee-Scatterモデルに基づくSpar-Reduce-Scatterアルゴリズムを使用して、追加の通信操作なしでSGAジレンマを処理する。
そこで本研究では,Spar-All-Gatherアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-03T06:15:50Z) - IBP Regularization for Verified Adversarial Robustness via
Branch-and-Bound [85.6899802468343]
IBP-Rは, どちらも簡便なトレーニングアルゴリズムである。
また、$beta$-CROWNに基づく新しいロバスト性であるUPBを提示し、最先端の分岐アルゴリズムのコストを削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T17:13:25Z) - LSDAT: Low-Rank and Sparse Decomposition for Decision-based Adversarial
Attack [74.5144793386864]
LSDATは、入力サンプルのスパース成分と対向サンプルのスパース成分によって形成される低次元部分空間における摂動を加工する。
LSDは画像ピクセル領域で直接動作し、スパース性などの非$ell$制約が満たされることを保証します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T13:10:47Z) - Round-robin differential phase-time-shifting protocol for quantum key
distribution: theory and experiment [58.03659958248968]
量子鍵分布(QKD)は、遠隔者間で共通の暗号鍵の確立を可能にする。
近年,信号の乱れの監視を回避できるQKDプロトコルが提案され,初期の実験で実証されている。
我々は,ラウンドロビン差動位相シフトプロトコルのセキュリティ証明を,集団攻撃シナリオにおいて導出する。
その結果,RRDPTSプロトコルは高い量子ビット誤り率の条件下で,RDPSと比較して高い秘密鍵レートが得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T15:20:09Z) - ADOM: Accelerated Decentralized Optimization Method for Time-Varying
Networks [124.33353902111939]
本稿では,時間変動ネットワーク上の滑らかかつ強凸分散最適化のための高速化手法である adom を提案する。
ネットワーク構造のみに依存する一定の要因まで、その通信は加速されたNesterovメソッドのそれと同じです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-18T09:37:20Z) - Estimating Sparse Discrete Distributions Under Local Privacy and
Communication Constraints [46.944178305032146]
局所差分プライバシー(LDP)と通信制約下での分散分布を推定する問題を考察する。
我々は, LDP制約下でのスパース推定におけるサンプル複雑性と, 対数係数までの通信制約下でのサンプル複雑性を特徴付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T20:06:35Z)
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。