論文の概要: Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06498v1
- Date: Fri, 10 May 2024 14:21:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 15:38:11.187717
- Title: Implementation Study of Cost-Effective Verification for Pietrzak's Verifiable Delay Function in Ethereum Smart Contracts
- Title(参考訳): EthereumスマートコントラクトにおけるPietrzakの検証遅延関数のコスト効果検証の実装検討
- Authors: Suhyeon Lee, Euisin Jee, Junghee Lee,
- Abstract要約: 検証遅延関数 (Verible Delay Function, VDF) は、出力前の最小遅延を保証する暗号概念である。
ブロックチェーン環境に対する計算効率と適合性のため、私たちはPietrzak VDFに注力しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.52224518866815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Verifiable Delay Function (VDF) is a cryptographic concept that ensures a minimum delay before output through sequential processing, which is resistant to parallel computing. Among the two well-known VDF protocols, Wesolowski and Pietrzak VDF, we focus on the Pietrzak VDF due to its computational efficiency and suitability for blockchain environments. Pietrzak's approach uses a recursive proof verification with the halving protocol, offering a practical alternative despite the longer proof length than Wesolowski's approach. Given the scarcity of research on practical VDF verification implementation, especially within smart contracts, this paper aims to implement cost-effective verification for the Pietrzak VDF in an Ethereum-based environment without compromising the VDF verification's integrity and reliability. Firstly, we propose generalized proof generation and verification algorithms for potential efficiency improvement. Secondly, we categorize and measure the gas cost of each part in a transaction for VDF verification. Thirdly, based on the analysis, we theoretically predict the optimized proof construction. Finally, we demonstrate the theoretical prediction matches the implementation results. Furthermore, our research shows that the proof length of the Pietrzak VDF is generated under 8 KB with the security level of 2048 bits, much smaller than the previous expectation. This implies that the Pietrzak VDF can be practically used for cryptographic applications on blockchains.
- Abstract(参考訳): Verifiable Delay Function (VDF) は、並列処理に耐性のある逐次処理による出力の最小遅延を保証する暗号概念である。
WesolowskiとPietrzakの2つのよく知られたVDFプロトコルの中で、私たちはブロックチェーン環境の計算効率と適合性から、Pietrzak VDFに注力しています。
Pietrzak のアプローチは、Wesolowski のアプローチよりも長い証明長にもかかわらず、実際的な代替手段を提供する。
本稿では, 実用的なVDF検証実装, 特にスマートコントラクトにおける研究の不足を踏まえ, VDF検証の完全性と信頼性を損なうことなく, Ethereumベースの環境でPietrzak VDFの費用対効果検証を実現することを目的とする。
まず,潜在的効率向上のための一般化された証明生成と検証アルゴリズムを提案する。
第2に、VDF検証のためのトランザクションにおいて、各部分のガスコストを分類し、測定する。
第3に、解析に基づいて、最適化された証明構成を理論的に予測する。
最後に,理論予測が実装結果と一致することを示す。
さらに,Pietrzak VDFの証明長は,セキュリティレベルが2048ビットの8KB以下であり,従来よりもはるかに小さいことを示す。
これは、Pietrzak VDFがブロックチェーン上の暗号化アプリケーションに実用的に使用できることを意味している。
関連論文リスト
- Scalable Zero-Knowledge Proofs for Verifying Cryptographic Hashing in Blockchain Applications [16.72979347045808]
ゼロ知識証明(ZKP)は、現代のブロックチェーンシステムのスケーラビリティ問題に対処するための、有望なソリューションとして登場した。
本研究では,暗号ハッシュの計算完全性を保証するため,ZKPの生成と検証を行う手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-03T21:19:01Z) - Boosting Few-Pixel Robustness Verification via Covering Verification Designs [1.3024517678456733]
ニューラルネットワークの信頼性を高めるためには、局所的な堅牢性を証明することが不可欠である。
多くの検証者は$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を証明するが、$L_infty$$epsilon$-ballsでロバスト性を検証する作業はほとんどない。
提案するCoVerDは,ブロックサイズ分布を予測せずに,異なる候補被覆を選択する,$L_$ロバスト性検証器である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T17:23:36Z) - Private and Secure Post-Quantum Verifiable Random Function with NIZK Proof and Ring-LWE Encryption in Blockchain [1.4792750204228]
本稿では,従来のVRF構築の制限に対処するブロックチェーンベースの検証ランダム関数(VRF)方式を提案する。
量子後リング-LWE暗号を擬似ランダムシーケンスに適用することにより,VRFのセキュアなランダム性を向上させる。
その結果, 平均p値が0.5459で, 合格率は98.86%であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T12:56:50Z) - Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal
Retrieval [139.21955930418815]
クロスモーダル検索手法は、共通表現空間を共同学習することにより、視覚と言語モダリティの類似性関係を構築する。
しかし、この予測は、低品質なデータ、例えば、腐敗した画像、速いペースの動画、詳細でないテキストによって引き起こされるアレタリック不確実性のために、しばしば信頼性が低い。
本稿では, 原型に基づくAleatoric Uncertainity Quantification (PAU) フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T09:41:19Z) - Bicoptor 2.0: Addressing Challenges in Probabilistic Truncation for Enhanced Privacy-Preserving Machine Learning [6.733212399517445]
本稿では,既存のPPML作業における確率的トランケーションプロトコルの問題の解析と解決策の提案に焦点をあてる。
精度の面では、既存の作品のいくつかで推奨される精度の選択が誤りであることを明らかにする。
本稿では,今後の課題に対する解法と精度選択ガイドラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T01:43:40Z) - Publicly-Verifiable Deletion via Target-Collapsing Functions [81.13800728941818]
ターゲットの折り畳みは、公開可能な削除(PVD)を可能にすることを示す。
我々は、弱い暗号的仮定から公開可能な削除を支援する様々なプリミティブを得るために、このフレームワークを構築している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T15:00:20Z) - Is Vertical Logistic Regression Privacy-Preserving? A Comprehensive
Privacy Analysis and Beyond [57.10914865054868]
垂直ロジスティック回帰(VLR)をミニバッチ降下勾配で訓練した。
我々は、オープンソースのフェデレーション学習フレームワークのクラスにおいて、VLRの包括的で厳密なプライバシー分析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T05:47:30Z) - Selective Network Linearization for Efficient Private Inference [49.937470642033155]
本稿では,予測精度を維持しつつReLUを選択的に線形化する勾配に基づくアルゴリズムを提案する。
その結果、現在の技術よりも4.25%$の精度(so-ReLUは50K)、または2.2times$のレイテンシ(so-accuracyは70%)が低いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-04T19:00:24Z) - MPC-Friendly Commitments for Publicly Verifiable Covert Security [16.430876603766965]
本稿では,2要素計算におけるコミットメントを効率よく検証する問題に対処する。
当社の工事は, PVC (Public Verible Covert) セキュリティモデルで運用されている。
我々は, 必要な非線形操作の観点から, 建設が厳密であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T17:52:18Z) - Beta-CROWN: Efficient Bound Propagation with Per-neuron Split
Constraints for Complete and Incomplete Neural Network Verification [151.62491805851107]
私たちは、ニューロン毎の分割を完全にエンコードできるバウンド伝搬ベースの検証器である$beta$-crownを開発した。
Beta$-CROWNはLPベースのBaB法よりも3桁近い速さで堅牢性検証が可能です。
BaBを早期に終了することにより、不完全な検証にも使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T11:56:54Z) - Towards a Theoretical Understanding of the Robustness of Variational
Autoencoders [82.68133908421792]
敵攻撃や他の入力摂動に対する変分オートエンコーダ(VAE)の堅牢性を理解するために,我々は進出している。
確率モデルにおけるロバスト性のための新しい基準である$r$-robustnessを開発する。
遠心法を用いて訓練したVAEが、ロバストネスの指標でよく評価されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T21:22:29Z)
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。