Modern platforms such as Ethereum and Polkadot nowadays execute Byzantine fault-tolerant consensus protocols over large validator committees, often comprising hundreds of nodes. At this scale, complete graph topologies for connecting nodes are impractical, leading systems to adopt various gossip mechanisms, often in an ad hoc manner. In this paper, we study the robustness of widely deployed gossip protocols used in committee-based blockchains against realistic network adversaries. We show, both analytically and through extensive empirical measurements, that the graph parameters commonly chosen to instantiate random graphs are insufficient to guarantee that enough honest nodes receive consensus messages for quorum formation in existing protocols. Motivated by this finding, we empirically assess the robustness of Bitcoin's Erdős-Rényi (ER) graphs, Polkadot's grid topology, Ethereum's GossipSub, and Solana's chunk- and tree-based disseminations. Our results reveal surprising tradeoffs: Solana's dynamic trees are bandwidth-efficient in benign settings but fragile under adaptive attacks; Polkadot's grid achieves strong robustness at the cost of high bandwidth overhead; GossipSub is both bandwidth-efficient and resilient to adaptive adversaries, yet highly sensitive to parameter choices; and ER graphs provide a strong robustness-efficiency tradeoff, e.g., when the (average) fanout degree exceeds 15 for networks up to 5000 nodes.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【资源】Blockchain 区块链中文资源阅读列表
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
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
19+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月20日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
14+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
【资源】Blockchain 区块链中文资源阅读列表
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23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
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
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
19+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员