論文の概要: Ormer: A Manipulation-resistant and Gas-efficient Blockchain Pricing Oracle for DeFi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07893v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 13:18:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:16:01.963159
- Title: Ormer: A Manipulation-resistant and Gas-efficient Blockchain Pricing Oracle for DeFi
- Title(参考訳): Ormer: OracleがDeFiを価格設定する操作に抵抗的でガス効率のよいブロックチェーン
- Authors: Dongbin Bai, Jiannong Cao, Yinfeng Cao, Long Wen,
- Abstract要約: 現在、算術平均時間重み付き平均価格(TWAP)オーラクルは、プロトコルの実行に信頼性がありガス効率の高い固定時間フレームで外部価格データを平均化することで、DeFiにおいて広く使用されている。
本稿では,一括パラボリック式に基づいて,現在のストリーミング資産価格の中央値の予測を抑える新しいオンチェーンガス効率価格アルゴリズム(Ormer)を提案する。
評価の結果,Ormerは平均絶対価格誤差を15.3%,時間遅延を49.3%削減した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.920027665004971
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blockchain oracle is a critical third-party web service for Decentralized Finance (DeFi) protocols. Oracles retrieve external information such as token prices from exchanges and feed them as trusted data sources into smart contracts, enabling core DeFi applications such as loaning protocols. Currently, arithmetic mean based time-weighted average price (TWAP) oracles are widely used in DeFi by averaging external price data with fixed time frame, which is considered reliable and gas-efficient for protocol execution. However, recent research shows that TWAP price feeds are vulnerable to price manipulation attack even with long time frame setting, which would further introduce long time delays and price errors hindering the service quality of DeFi applications. To address this issue, we propose a novel on-chain gas-efficient pricing algorithm (Ormer) that heuristically estimates the median of the current streaming asset price feed based on a piecewise-parabolic formula, while the time delay is suppressed by fusing estimations with different observation window size. Our evaluation based on Ethereum WETH/USDT swapping pair price feed shows that Ormer reduces the mean absolute price error by 15.3% and the time delay by 49.3% compared to TWAP. For gas efficiency, an optimized smart contract design and constant storage requirement regardless of the number of price observations is developed for Ormer.
- Abstract(参考訳): Blockchain Oracleは、分散ファイナンス(DeFi)プロトコルのための重要なサードパーティのWebサービスである。
Oracleは、トークン価格などの外部情報を交換先から取得し、信頼できるデータソースとしてスマートコントラクトに供給することで、ローンプロトコルなどのコアDeFiアプリケーションを可能にする。
現在、算術平均時間重み付き平均価格(TWAP)オーラクルは、プロトコルの実行に信頼性がありガス効率の高い固定時間フレームで外部価格データを平均化することで、DeFiにおいて広く使用されている。
しかし、最近の研究では、TWAPの価格フィードは長期のフレーム設定であっても価格操作攻撃に弱いことが示されており、DeFiアプリケーションのサービス品質を損なう長期の遅延と価格エラーがさらに引き起こされる可能性がある。
この問題に対処するため,本研究では,現在ストリーミング資産価格フィードの中央値を一括パラボリック式に基づいてヒューリスティックに推定するオンチェーンガス効率評価アルゴリズム(Ormer)を提案する。
Ethereum WETH/USDTスワップペア価格フィードに基づく評価の結果,Ormerは平均絶対価格誤差を15.3%,時間遅延を49.3%削減した。
ガス効率では、オルマーの価格観測数に関係なく、最適化されたスマートコントラクト設計と一定のストレージ要件が開発されている。
関連論文リスト
- Towards Resource-Efficient Federated Learning in Industrial IoT for Multivariate Time Series Analysis [50.18156030818883]
異常と欠落したデータは、産業応用における厄介な問題を構成する。
ディープラーニングによる異常検出が重要な方向として現れている。
エッジデバイスで収集されたデータは、ユーザのプライバシを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T15:38:31Z) - DeFiGuard: A Price Manipulation Detection Service in DeFi using Graph Neural Networks [20.373624767892302]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しい検出サービスDeFiGuardを紹介する。
DeFiGuardはトランザクション解析、グラフ構築、モデルトレーニング、PMA検出を統合している。
GNNモデルを用いたDeFiGuardは、精度、TPR、FPR、AUC-ROCのベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T02:51:18Z) - SecPLF: Secure Protocols for Loanable Funds against Oracle Manipulation Attacks [10.0374854365425]
本稿では,オラクル操作を効果的に行うための,堅牢で実用的なソリューションであるSecPLFを提案する。
SecPLFは価格オラクルの使用に価格制約を課すことで、最後に記録された価格が定義された閾値に収まる場合にのみ価格オラクルにPLFが関与することを保証する。
歴史的市場データに基づく評価は、SecPLFが仲裁攻撃に対する高信頼防止に有効であることを裏付けるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T17:32:17Z) - Client Orchestration and Cost-Efficient Joint Optimization for
NOMA-Enabled Hierarchical Federated Learning [55.49099125128281]
半同期クラウドモデルアグリゲーションの下で非直交多重アクセス(NOMA)を実現するHFLシステムを提案する。
提案手法は,HFLの性能改善と総コスト削減に関するベンチマークよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T13:34:44Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T16:21:15Z) - Leveraging Machine Learning for Multichain DeFi Fraud Detection [5.213509776274283]
本稿では,最も大きなチェーンを含むさまざまなチェーンから特徴を抽出するフレームワークを提案し,広範囲なデータセットで評価する。
XGBoostやニューラルネットワークなど、さまざまな機械学習手法を使用して、DeFiと対話する不正アカウントの検出を識別した。
本稿では,新しいDeFi関連機能の導入により,評価結果が大幅に改善されることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T15:48:21Z) - Blockchain Transaction Fee Forecasting: A Comparison of Machine Learning
Methods [0.0]
本稿は,EthUSD BitUSDとガス価格の関連性について,2019年以前の作業状況について報告する。
予測には, 直接再帰型ハイブリッドLSTM, CNNLSTM, Attention LSTMなど, 機械学習手法の新たな組み合わせを比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-14T08:51:44Z) - FedSkip: Combatting Statistical Heterogeneity with Federated Skip
Aggregation [95.85026305874824]
我々はFedSkipと呼ばれるデータ駆動型アプローチを導入し、フェデレーション平均化を定期的にスキップし、ローカルモデルをクロスデバイスに分散することで、クライアントの最適化を改善する。
我々は、FedSkipがはるかに高い精度、より良いアグリゲーション効率、競合する通信効率を達成することを示すために、さまざまなデータセットに関する広範な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T13:57:01Z) - Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
using Normalizing Flows [62.997667081978825]
ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。
本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T08:38:20Z) - Autoencoder based Hybrid Multi-Task Predictor Network for Daily
Open-High-Low-Close Prices Prediction of Indian Stocks [10.377424252002792]
マルチタスク予測ネットワークの前に,事前学習したエンコーダをカスケードする新しいフレームワークを提案する。
このようなネットワークは、株価を予測するのにずっと効率的であると考えられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-28T11:42:20Z) - Blockchain Assisted Decentralized Federated Learning (BLADE-FL) with
Lazy Clients [124.48732110742623]
フェデレートラーニング(FL)にブロックチェーンを統合する新しいフレームワークを提案する。
BLADE-FLは、プライバシー保護、改ざん抵抗、学習の効果的な協力の点で優れたパフォーマンスを持っている。
遅延クライアントは、他人のトレーニングされたモデルを盗聴し、不正行為を隠すために人工的なノイズを加える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T12:18:27Z)
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。