Randomisation is a critical tool in designing distributed systems. The common coin primitive, enabling the system members to agree on an unpredictable random number, has proven to be particularly useful. We observe, however, that it is impossible to implement a truly random common coin protocol in a fault-prone asynchronous system. To circumvent this impossibility, we introduce two relaxations of the perfect common coin: (1) approximate common coin generating random numbers that are close to each other; and (2) Monte Carlo common coin generating a common random number with an arbitrarily small, but non-zero, probability of failure. Building atop the approximate agreement primitive, we obtain efficient asynchronous implementations of the two abstractions, tolerating up to one third of Byzantine processes. Our protocols do not assume trusted setup or public key infrastructure and converge to the perfect coin exponentially fast in the protocol running time. By plugging one of our protocols for Monte Carlo common coin in a well-known consensus algorithm, we manage to get a binary Byzantine agreement protocol with $O(n^3 \log n)$ communication complexity, resilient against an adaptive adversary, and tolerating the optimal number $f<n/3$ of failures without trusted setup or PKI. To the best of our knowledge, the best communication complexity for binary Byzantine agreement achieved so far in this setting is $O(n^4)$. We also show how the approximate common coin, combined with a variant of Gray code, can be used to solve an interesting problem of Intersecting Random Subsets, which we introduce in this paper.


翻译:随机调试是设计分布式系统的关键工具。 普通硬币原始, 使系统成员能够就无法预测的随机数字达成一致, 事实证明非常有用 。 然而, 我们观察到, 在容易出错的杂交系统中, 无法执行真正随机的通用硬币协议 。 为了绕过这一可能性, 我们引入了两种完美的共同硬币的放松:(1) 大约共同硬币生成随机数字, 并且相互接近; (2) 蒙特卡洛共同硬币生成一个普通随机数, 任意地小但非零, 有可能失败。 在接近原始协议时, 我们获得了两个抽象的不同步执行。 但是, 我们观察到, 我们无法在容易出错的容易出错的系统里执行真正随机的通用共同硬币协议 。 通过在众所周知的协商一致算法中插入一个我们为蒙特卡洛共同硬币设计的协议, 我们设法获得一个与$( n3\log n) 的硬币协议。 我们获得了两个简单协议, 能够有效地执行两个抽象的抽象式协议, 将Byalityalatealityalatealate etalate 3 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月11日
Arxiv
21+阅读 · 2020年10月11日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:33
长时程具身智能安全综述:机器人操作的跨层分析
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:55
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
16+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
13+阅读 · 6月4日
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员