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信頼できる検証プロトコルを備えた分散システムのためのサンプリングに基づく証明


Основные понятия
合理的な参加者に正直な行動を促すナッシュ均衡に基づく安全で汎用的なサンプリングベースの検証プロトコルを提案する。
Аннотация

本論文は、分散アプリケーションに幅広く適用可能な安全で汎用的なサンプリングベースの検証プロトコル「Proof of Sampling (PoSP)」を提案する。PoSPプロトコルは、純粋戦略ナッシュ均衡を持ち、合理的な参加者に正直な行動を促すことで、ネットワークの完全性を強化する。この設計により、フリーライディングの可能性を排除し、計算オーバーヘッドを管理可能な範囲に抑えている。

分散AIアプリケーションに適用すると、楽観的な不正証明と零知識証明ベースのアプローチの長所を組み合わせた「spML」を設計できる。Layer 2ソリューションでは、現在のオプティミスティックロールアップの安全性の脆弱性を解決する「sp-rollups」を開発した。さらに、EigenLayerのActivelyValidated Services (AVS)の検証メカニズムの設計にも効果的に活用できる。

このイノベーティブなアプローチは、分散システムのセキュリティと効率性を高めるだけでなく、スケーラブルで信頼性の高い次世代の分散アプリケーションの道を開くものである。

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分散AIネットワークでは、1つのモデルを実行するだけでは信頼できない可能性がある。 オプティミスティックロールアップでは、全てのバリデーターが不正である場合、オンチェーンの取引が不正になる可能性がある。 現在のオプティミスティックロールアップのメカニズムは、純粋戦略ナッシュ均衡に到達していない。
Цитаты
「分散プロトコルの開発においては、正直なノードが確立されたプロトコルに従うことを前提としている。」 「[14]は、既存の分散システムのほとんどでは、均衡状態が混合戦略ナッシュ均衡に対応することを指摘した。」 「これは、決して検出されることのない不正な行動の非無視できる確率を意味し、重大なセキュリティの脆弱性を導入する。」

Дополнительные вопросы

分散システムにおける正直な行動を促すためのインセンティブ設計の限界はどこにあるか。

分散システムにおける正直な行動を促すためのインセンティブ設計にはいくつかの限界が存在します。まず、絶対的な安全性を保証することは難しいという点が挙げられます。特に、悪意のあるノードや攻撃者が存在する場合、システム全体の安全性を確保することが困難になります。さらに、インセンティブ設計が完璧であっても、個々の参加者の行動や意図を常に正確に予測することは難しいため、予期せぬ行動や攻撃が発生する可能性があります。また、インセンティブ設計が適切に機能するためには、参加者全員が合理的であり、システムに対する信頼が築かれていることが重要です。したがって、参加者の合理性や信頼性に関する前提条件が崩れると、インセンティブ設計の限界が露呈される可能性があります。

分析シナリオは、PoSPプロトコルの安全性を脅かす可能性のある攻撃シナリオはあるか。

PoSPプロトコルは、安全性を確保するために様々な仕組みを備えていますが、攻撃シナリオにはいくつかの可能性が考えられます。例えば、ノード間の協力や共謀による不正行為、暗号技術の脆弱性を悪用した攻撃、またはシステム全体に影響を及ぼすサービス拒否攻撃などが挙げられます。さらに、PoSPプロトコルの実装や運用において、未知の脆弱性やシステムの誤機能が発生する可能性も考慮されるべきです。これらの攻撃シナリオに対処するためには、PoSPプロトコルのセキュリティ機能の強化や定期的な脆弱性診断、適切なリスク管理が重要となります。

PoSPプロトコルの設計原則は、他の分散システムの設計にどのように応用できるか。

PoSPプロトコルの設計原則は、他の分散システムの設計にも幅広く応用可能です。例えば、PoSPプロトコルによる正直な行動の促進やセキュリティの強化は、ブロックチェーン技術をはじめとするさまざまな分散システムに適用することができます。PoSPプロトコルの純粋戦略ナッシュ均衡を活用することで、合理的な参加者が正直な行動を取るように促すことが可能となります。この原則は、ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムやセキュリティプロトコルの設計においても有用であり、システム全体の信頼性や安全性を向上させることが期待されます。さらに、PoSPプロトコルのアイデアや手法は、分散AIシステムやLayer 2ソリューションなど、さまざまな分野における設計にも適用可能であり、新たな分散システムの構築や改善に貢献することができます。
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