Bitcoin is undoubtedly a great alternative to today's existing digital payment systems. Even though Bitcoin's scalability has been debated for a long time, we see that it is no longer a concern thanks to its layer-2 solution Lightning Network (LN). LN has been growing non-stop since its creation and enabled fast, cheap, anonymous, censorship-resistant Bitcoin transactions. However, as known, LN nodes need an active Internet connection to operate securely which may not be always possible. For example, in the aftermath of natural disasters or power outages, users may not have Internet access for a while. Thus, in this paper, we propose LNMesh which enables offline LN payments on top of wireless mesh networks. Users of a neighborhood or a community can establish a wireless mesh network to use it as an infrastructure to enable offline LN payments when they do not have any Internet connection. As such, we first present proof-of-concept implementations where we successfully perform offline LN payments utilizing Bluetooth Low Energy and WiFi. For larger networks with more users where users can also move around, channel assignments in the network need to be made strategically and thus, we propose 1) minimum connected dominating set; and 2) uniform spanning tree based channel assignment approaches. Finally, to test these approaches, we implemented a simulator in Python along with the support of BonnMotion mobility tool. We then extensively tested the performance metrics of large-scale realistic offline LN payments on mobile wireless mesh networks. Our simulation results show that, success rates up to %95 are achievable with the proposed channel assignment approaches when channels have enough liquidity.


翻译:比特币无疑是当今现有数字支付系统的绝佳替代方案。尽管比特币的可扩展性长期备受争议,但其第二层解决方案——闪电网络(Lightning Network, LN)已使这一问题不再成为担忧。自诞生以来,闪电网络持续发展,实现了快速、廉价、匿名且抗审查的比特币交易。然而,众所周知,闪电网络节点需要稳定的互联网连接才能安全运行,而这并非始终可行。例如,在自然灾害或停电发生后,用户可能暂时无法访问互联网。因此,本文提出了 LNMesh,它能够在无线 Mesh 网络之上实现离线闪电网络支付。社区或街区的用户可以在无任何互联网连接时,建立无线 Mesh 网络作为基础设施,以支持离线闪电网络支付。为此,我们首先展示了概念验证实现,成功利用低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy)和 WiFi 执行了离线闪电网络支付。对于包含更多用户且用户可移动的大型网络,需要策略性地进行信道分配。因此,我们提出了两种信道分配方法:1)基于最小连通支配集的方法;2)基于均匀生成树的方法。最后,为测试这些方法,我们利用 Python 实现了模拟器,并辅以 BonnMotion 移动性工具。随后,我们对大规模移动无线 Mesh 网络上的现实离线闪电网络支付进行了全面的性能指标测试。模拟结果表明,当信道具备足够流动性时,采用所提出的信道分配方法可实现高达 95% 的成功率。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员