論文の概要: ASAS-BridgeAMM: Trust-Minimized Cross-Chain Bridge AMM with Failure Containment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12434v1
- Date: Sun, 18 Jan 2026 14:40:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.629336
- Title: ASAS-BridgeAMM: Trust-Minimized Cross-Chain Bridge AMM with Failure Containment
- Title(参考訳): ASAS-BridgeAMM:信頼最小化クロスチェーンブリッジAMM
- Authors: Shengwei You, Aditya Joshi, Andrey Kuehlkamp, Jarek Nabrzyski,
- Abstract要約: クロスチェーンブリッジは、分散ファイナンス(DeFi)におけるシステムリスクの単一の最大のベクトルである
本稿では,Contained Degradationを導入した橋梁結合型自動市場メーカASAS-BridgeAMMについて紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.151910664667141
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cross-chain bridges constitute the single largest vector of systemic risk in Decentralized Finance (DeFi), accounting for over \$2.8 billion in losses since 2021. The fundamental vulnerability lies in the binary nature of existing bridge security models: a bridge is either fully operational or catastrophically compromised, with no intermediate state to contain partial failures. We present ASAS-BridgeAMM, a bridge-coupled automated market maker that introduces Contained Degradation: a formally specified operational state where the system gracefully degrades functionality in response to adversarial signals. By treating cross-chain message latency as a quantifiable execution risk, the protocol dynamically adjusts collateral haircuts, slippage bounds, and withdrawal limits. Across 18 months of historical replay on Ethereum and two auxiliary chains, ASAS-BridgeAMM reduces worst-case bridge-induced insolvency by 73% relative to baseline mint-and-burn architectures, while preserving 104.5% of transaction volume during stress periods. In rigorous adversarial simulations involving delayed finality, oracle manipulation, and liquidity griefing, the protocol maintains solvency with probability $>0.9999$ and bounds per-epoch bad debt to $<0.2%$ of total collateral. We provide a reference implementation in Solidity and formally prove safety (bounded debt), liveness (settlement completion), and manipulation resistance under a Byzantine relayer model.
- Abstract(参考訳): クロスチェーン橋は、2021年以来28億ドル以上の損失を計上している、分散金融(Decentralized Finance, DeFi)において、システム的リスクの単一の最大のベクトルとなっている。
この根本的な脆弱性は、既存のブリッジセキュリティモデルのバイナリの性質にある。ブリッジは完全に運用されているか、破滅的に妥協されているかであり、部分的な障害を含む中間状態は存在しない。
本稿では,橋梁結合型自動市場メーカーであるASAS-BridgeAMMについて紹介する。
クロスチェーンメッセージレイテンシを定量的な実行リスクとして扱うことで、プロトコルは、横方向のヘアカット、スリップページ境界、離脱制限を動的に調整する。
Ethereumと2つの補助鎖の18ヶ月にわたって、ASAS-BridgeAMMは、ベースラインのミント・アンド・バーンアーキテクチャと比較して最悪のケースで引き起こされる不透明度を73%削減し、ストレス期間中の取引量の104.5%を保存している。
遅れた最終性、オラクル操作、流動性の悲しみを含む厳密な敵対シミュレーションにおいて、このプロトコルは、確率$>0.9999$で可溶性を維持し、エポジカル・バッド・バウンド当たりのバウンドを総担保の$<0.2%$で維持する。
本稿では,Byzantineリレーモデルの下での安全性(有界債務),生活性(定住完了),および操作抵抗を正式に証明する。
関連論文リスト
- Optimistic TEE-Rollups: A Hybrid Architecture for Scalable and Verifiable Generative AI Inference on Blockchain [4.254924788681319]
我々は制約を調和させるハイブリッド検証プロトコルであるOptimistic TEE-Rollups (OTR)を紹介する。
OTRは集中ベースラインのスループットの99%を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-23T09:16:41Z) - Asynchronous Risk-Aware Multi-Agent Packet Routing for Ultra-Dense LEO Satellite Networks [45.84384086201993]
超高密度LEO星座の出現は、その大規模なスケール、動的トポロジ、大幅な遅延によって駆動される複雑で非同期なネットワーク環境を生み出す。
このユニークな複雑さは、非同期でリスクを認識し、多様でしばしば矛盾する目的を分散的にバランスをとることができる適応的なパケットルーティングアルゴリズムを必要とする。
我々は、イベント駆動型マルチエージェントルーティングフレームワークであるPRIMALを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-31T14:29:08Z) - On-Chain Decentralized Learning and Cost-Effective Inference for DeFi Attack Mitigation [4.37137147573556]
DeFiプラットフォームでは、ビジネスロジックや会計上の脆弱性を利用したトランザクションによって、毎年数十億ドルが失われている。
i) コスト削減のためにLayer-2上でガス禁止計算を行い、(ii) 検証済みのモデル更新をLayer-1に伝達し、(iii) スマートコントラクト内でガス境界付き低遅延推論を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-15T18:58:34Z) - AI Agent Architecture for Decentralized Trading of Alternative Assets [2.8195433571821162]
GoldMine OSは、ブロックチェーンベースのStablecoin("OZ")への物理的な金のトークン化と交換を自動化するために、複数の専門的AIエージェントを使用する研究指向アーキテクチャである。
本稿では,4つの協調エージェント(コンプライアンス,トークン発行,マーケットメイキング,リスクコントロール)とコーディネートコアについて述べる。
実験では、プロトタイプは需要トークンを1.2秒未満で提供し、手動よりも100倍以上高速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-15T09:11:19Z) - Influential Bandits: Pulling an Arm May Change the Environment [44.71145269686588]
現実世界のアプリケーションは、しばしば非定常環境と武器間の相互依存を含む。
本稿では,未知の,対称な正の半定値相互作用行列による腕間相互作用をモデル化する,影響力のあるバンドイット問題を提案する。
我々は,損失ダイナミクスの構造に合わせて,低信頼境界(LCB)推定器に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-11T02:05:51Z) - SmartAxe: Detecting Cross-Chain Vulnerabilities in Bridge Smart Contracts via Fine-Grained Static Analysis [28.420618636956924]
ブロックチェーンブリッジは、さまざまなブロックチェーンプラットフォーム間でのアセット交換のための分散アプリケーションである。
最近のセキュリティインシデントでは、スマートコントラクトのブリッジの脆弱性によって大きな損失が発生している。
スマートコントラクトのクロスチェーンブリッジにおける脆弱性を特定するための,新たなフレームワークであるSmartAxeを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T03:25:27Z) - Your Trust, Your Terms: A General Paradigm for Near-Instant Cross-Chain Transfer [26.61748905524824]
セキュアで高性能なクロスチェーン決済を実現するために、Delegated Ownership Transfer(DOT)パラダイムを導入します。
DOTは、キーオーナシップをバリューオーナシップから切り離して、セキュアで高性能なクロスチェーン支払いを可能にする。
プロトタイプでは、クロスチェーン支払いは16.70ms以下で、原子スワップは33.09ms以下で完了しており、コストはLayer-1ガス料金から完全に切り離されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-22T13:21:09Z) - Transaction Capacity, Security and Latency in Blockchains [45.776687601070705]
我々は,ブロックが$k$-deepになった後のブロックがいかにセキュアか,すなわちセキュリティレイテンシを中本合意のために分析する。
我々は、セキュリティレイテンシ分析を待ち行列システムの持続的なトランザクションレートに接続する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T17:43:13Z) - G$^2$uardFL: Safeguarding Federated Learning Against Backdoor Attacks
through Attributed Client Graph Clustering [116.4277292854053]
Federated Learning (FL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを提供する。
FLはバックドア攻撃に弱いため、有害なモデル重みがシステムの整合性を損なう。
本稿では、悪意のあるクライアントの識別を属性グラフクラスタリング問題として再解釈する保護フレームワークであるG$2$uardFLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T07:15:04Z) - SaFormer: A Conditional Sequence Modeling Approach to Offline Safe
Reinforcement Learning [64.33956692265419]
オフラインセーフなRLは、現実世界のアプリケーションにエージェントをデプロイする上で、非常に実用的な関連性を持っています。
そこで我々は,SaFormerと呼ばれる新しいオフラインセーフなRLアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-28T13:57:01Z) - ESCORT: Ethereum Smart COntRacTs Vulnerability Detection using Deep
Neural Network and Transfer Learning [80.85273827468063]
既存の機械学習ベースの脆弱性検出方法は制限され、スマートコントラクトが脆弱かどうかのみ検査される。
スマートコントラクトのための初のDeep Neural Network(DNN)ベースの脆弱性検出フレームワークであるESCORTを提案する。
ESCORTは6種類の脆弱性に対して平均95%のF1スコアを達成し,検出時間は契約あたり0.02秒であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-23T15:04:44Z)
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。