This paper presents a secure and versatile sampling-based verification protocol, Proof of Sampling (PoSP) protocol, suitable for a wide range of decentralized applications. Our protocol has a unique Nash Equilibrium in pure strategies, which compels rational participants to act honestly, thus fortifying the network's integrity. This can be achieved with manageable computational overhead. When applied to decentralized inference for AI applications, we design spML based on PoSP protocol, which ingeniously amalgamates the strengths of optimistic fraud proof and zero knowledge proof based approaches, the foremost approaches in the domain at present. Moreover, the PoSP protocol can be effectively utilized for designing verification mechanisms within Actively Validated Services (AVS) in EigenLayer and Layer 2 solutions, further broadening its applicability. This innovative approach not only enhances the security and efficiency of decentralized systems but also paves the way for a new generation of scalable and reliable decentralized applications.


翻译:本文提出了一种安全且通用的基于采样的验证协议——采样证明(PoSP)协议,适用于广泛的去中心化应用场景。该协议存在纯策略下的唯一纳什均衡,迫使理性参与者诚实行动,从而强化网络完整性。该设计可在可控计算开销下实现。当应用于人工智能的去中心化推理时,我们基于PoSP协议设计了spML方案,巧妙融合了乐观欺诈证明与零知识证明——当前领域内两大主流方法的优势。此外,PoSP协议还可有效应用于EigenLayer的主动验证服务(AVS)及Layer 2解决方案中的验证机制设计,进一步拓展其适用性。这一创新方法不仅提升了去中心化系统的安全性与效率,更为新一代可扩展且可靠的去中心化应用开辟了道路。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
3+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
14+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
16+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
8+阅读 · 6月2日
相关资讯
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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员