論文の概要: Deterministic Bounds in Committee Selection: Enhancing Decentralization and Scalability in Distributed Ledgers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10727v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 21:02:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 18:40:30.068440
- Title: Deterministic Bounds in Committee Selection: Enhancing Decentralization and Scalability in Distributed Ledgers
- Title（参考訳）: 委員会選択における決定論的境界:分散台帳における分散化とスケーラビリティの促進
- Authors: Grigorii Melnikov, Sebastian Müller, Nikita Polyanskii, Yury Yanovich,
- Abstract要約: 本稿では,一定の委員会サイズを保証する公正な委員会選定方法として,暗号のソートに焦点をあてる。
我々は,委員会内の敵の影響を決定論的に限定する新たな手法を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.110228790132897
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Consensus plays a crucial role in distributed ledger systems, impacting both scalability and decentralization. Many blockchain systems use a weighted lottery based on a scarce resource such as a stake, storage, memory, or computing power to select a committee whose members drive the consensus and are responsible for adding new information to the ledger. Therefore, ensuring a robust and fair committee selection process is essential for maintaining security, efficiency, and decentralization. There are two main approaches to randomized committee selection. In one approach, each validator candidate locally checks whether they are elected to the committee and reveals their proof during the consensus phase. In contrast, in the second approach, a sortition algorithm decides a fixed-sized committee that is globally verified. This paper focuses on the latter approach, with cryptographic sortition as a method for fair committee selection that guarantees a constant committee size. Our goal is to develop deterministic guarantees that strengthen decentralization. We introduce novel methods that provide deterministic bounds on the influence of adversaries within the committee, as evidenced by numerical experiments. This approach overcomes the limitations of existing protocols that only offer probabilistic guarantees, often providing large committees that are impractical for many quorum-based applications like atomic broadcast and randomness beacon protocols.
- Abstract（参考訳）: コンセンサスは分散台帳システムにおいて重要な役割を担い、スケーラビリティと分散化の両方に影響を与える。
多くのブロックチェーンシステムは、ステークホルダやストレージ、メモリ、コンピューティングパワーといった不足リソースに基づいて重み付けされた宝くじを使用して、メンバがコンセンサスを推進し、台帳に新たな情報を追加する責任を持つ委員会を選択する。
したがって、安全、効率、分散化を維持するためには、堅牢で公正な委員会選択プロセスを確保することが不可欠である。
ランダム化委員会選択には2つの主要なアプローチがある。
あるアプローチでは、各バリデータ候補が委員会に選出されるかどうかを局所的に確認し、コンセンサスフェーズ中にその証明を明らかにする。
対照的に、第2のアプローチでは、ソートアルゴリズムが世界規模で検証された固定サイズの委員会を決定する。
本稿では,一定の委員会サイズを保証する公正な委員会選定方法として,暗号的選別を用いた後者のアプローチに焦点をあてる。
我々の目標は、分散化を強化する決定論的保証を開発することです。
数値実験で実証されたように,委員会内の敵の影響を決定論的に限定する新たな手法を導入する。
このアプローチは確率的保証のみを提供する既存のプロトコルの制限を克服し、しばしば原子ブロードキャストやランダムネスビーコンプロトコルのような多くのクォーラムベースのアプリケーションでは実行不可能な大きな委員会を提供する。
関連論文リスト
- Differentially private and decentralized randomized power method [15.955127242261808]
微分プライバシー(DP)を実現するために導入されたノイズの分散を低減するための戦略を提案する。
精度を保ちながら、計算と通信のオーバーヘッドが低い分散化フレームワークに適応する。
本研究では,集中型環境におけるノイズスケールを,集中型環境におけるノイズスケールと類似した分散化環境で使用することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T09:53:03Z) - Fuzzychain: An Equitable Consensus Mechanism for Blockchain Networks [12.433289572707212]
Fuzzychainは、PoS(Proof of Stake)の欠点に対する解決策として提案されている。
ファイトセマンティクスを定義するためにファジィセットを導入し、分散化された分散処理制御を促進する。
以上の結果から,Fuzzychainは機能的にPoSに適合するだけでなく,バリデータ間の利害関係の公平な分布も確保できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-20T10:01:40Z) - Iniva: Inclusive and Incentive-compatible Vote Aggregation [0.0]
本稿では,インクルーシブでインセンティブに適合する投票アグリゲーション方式であるInivaについて述べる。
Inivaは、個々の投票を省略する機会を著しく減らし、多くの投票を省略することでかなりのコストがかかることを保証している。
分析の結果、Inivaは個々の投票を省略する機会を著しく減らし、多くの投票を省くのにかなりのコストがかかることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-07T12:59:40Z) - Decentralized Blockchain-based Robust Multi-agent Multi-armed Bandit [12.547006167704398]
我々は、悪意のある参加者の存在、すなわち、複数の参加者が完全に分散化されたブロックチェーン上に分散されるマルチエージェントのマルチエージェントバンディット問題の存在下で、ロバストな研究を行う。
私たちは、ブロックチェーンの高度なテクニックを協力的な意思決定フレームワークに組み込んで、正直な参加者のために最適な戦略を設計しました。
特に、提案アルゴリズムの理論的後悔を初めて証明し、その最適性を主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T21:33:34Z) - Pure Exploration under Mediators' Feedback [63.56002444692792]
マルチアームバンディット(Multi-armed bandits)は、各インタラクションステップにおいて、学習者が腕を選択し、報酬を観察する、シーケンシャルな意思決定フレームワークである。
本稿では,学習者が仲介者の集合にアクセスできるシナリオについて考察する。
本稿では,学習者には仲介者の方針が知られていると仮定して,最適な腕を発見するための逐次的意思決定戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T18:18:21Z) - Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games [59.01527054553122]
平均フィールドゲームフレームワークにネットワーク通信を導入する。
当社のアーキテクチャは、中央集権型と独立した学習ケースの双方で保証されていることを証明しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T10:45:39Z) - Measurement-based Admission Control in Sliced Networks: A Best Arm
Identification Approach [68.8204255655161]
スライスされたネットワークでは、スライスの共有テナンシは、データフローの適応的な受け入れ制御を必要とする。
一定の信頼度で正しい判断を返すための共同測定・意思決定戦略を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-14T12:12:34Z) - A Decentralized Federated Learning Framework via Committee Mechanism
with Convergence Guarantee [23.09776964764243]
フェデレートラーニングは、ビザンツのクライアントからの攻撃を受けやすい。
本稿では,新しいサーバレスフェデレーション学習フレームワークを提案する。
実験の結果,CMFLは通常のフェデレート学習よりも早く収束し,精度が向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-01T05:11:15Z) - Multi-Stage Decentralized Matching Markets: Uncertain Preferences and
Strategic Behaviors [91.3755431537592]
本稿では、現実世界のマッチング市場で最適な戦略を学ぶためのフレームワークを開発する。
我々は,不確実性レベルが特徴の福祉対フェアネストレードオフが存在することを示す。
シングルステージマッチングと比較して、マルチステージマッチングで参加者がより良くなることを証明します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-13T19:25:52Z) - Learning Strategies in Decentralized Matching Markets under Uncertain
Preferences [91.3755431537592]
エージェントの選好が不明な場合,共有資源の不足の設定における意思決定の問題について検討する。
我々のアプローチは、再生されたカーネルヒルベルト空間における好みの表現に基づいている。
エージェントの期待した利益を最大化する最適な戦略を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-29T03:08:22Z) - Selective Classification via One-Sided Prediction [54.05407231648068]
片側予測(OSP)に基づく緩和は、実際に関係する高目標精度体制において、ほぼ最適カバレッジが得られるSCスキームをもたらす。
理論的には,SCとOSPのバウンダリ一般化を導出し,その手法が小さな誤差レベルでのカバレッジにおいて,技術手法の状態を強く上回ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:14:27Z)
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。