The Byzantine Agreement (BA) problem is a fundamental challenge in distributed systems, focusing on achieving reaching an agreement among parties, some of which may behave maliciously. With the rise of cryptocurrencies, there has been significant interest in developing atomic broadcast protocols, which facilitate agreement on a subset of parties' requests. However, these protocols often come with high communication complexity ($O(ln^2 + \lambda n^3 \log n)$, where $l$ is the bit length of the input, $n$ is the number of parties, and $\lambda$ represents the security parameter bit length). This can lead to inefficiency, especially when the requests across parties exhibit little variation, resulting in unnecessary resource consumption. In this paper, we introduce Slim-ABC, a novel atomic broadcast protocol that eliminates the $O(ln^2 + \lambda n^3 \log n)$ term associated with traditional atomic broadcast protocols. While Slim-ABC reduces the number of accepted requests, it significantly mitigates resource wastage, making it more efficient. The protocol leverages the asynchronous common subset and provable-broadcast mechanisms to achieve a communication complexity of $O(ln^2 + \lambda n^2)$. Despite the trade-off in accepted requests, Slim-ABC maintains robust security by allowing only a fraction ($f+1$) of parties to broadcast requests. We present an extensive efficiency analysis of Slim-ABC, evaluating its performance across key metrics such as message complexity, communication complexity, and time complexity. Additionally, we provide a rigorous security analysis, demonstrating that Slim-ABC satisfies the \textit{agreement}, \textit{validity}, and \textit{totality} properties of the asynchronous common subset protocol.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

GitHub 发布的文本编辑器。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2021年11月1日
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员