Peer-to-Peer (P2P) content delivery, known for scalability and resilience, offers a decentralized alternative to traditional centralized Content Delivery Networks (CDNs). A significant challenge in P2P content delivery remains: the fair compensation of relayers for their bandwidth contributions. Existing solutions employ blockchains for payment settlements, however, they are not practical due to high on-chain costs and over-simplified network assumptions. In this paper, we introduce FairRelay, a fair and cost-efficient protocol that ensures all participants get fair payoff in complex content delivery network settings. We introduce a novel primitive, Enforceable Accumulative Hashed TimeLock Contract (Enforceable A-HTLC), designed to guarantee payment atomicity - ensuring all participants receive their payments upon successful content delivery. The fairness of FairRelay is proved using the Universal Composability (UC) framework. Our evaluation demonstrates that, in optimistic scenarios, FairRelay employs zero on-chain costs. In pessimistic scenarios, the on-chain dispute costs for relayers and customers are constant, irrespective of the network complexity. Specifically, empirical results indicate that the on-chain dispute costs for relayers and customers are 24,902 gas (equivalent to 0.01 USD on Optimism L2) and 290,797 gas (0.07 USD), respectively. In a 10-hop relay path, FairRelay introduces less than 1.5% additional overhead compared to pure data transmission, showcasing the efficiency of FairRelay.


翻译:点对点(P2P)内容交付以其可扩展性和鲁棒性著称,为传统的集中式内容交付网络(CDN)提供了一种去中心化替代方案。P2P内容交付面临的一个重大挑战是:中继节点对其带宽贡献的公平补偿问题。现有解决方案采用区块链进行支付结算,但由于高昂的链上成本和过于简化的网络假设,这些方案并不实用。本文提出FairRelay——一种公平且经济高效的协议,确保在复杂内容交付网络环境中所有参与者获得公平收益。我们引入了一种新型原语——可强制执行累积哈希时间锁合约(Enforceable A-HTLC),旨在保证支付原子性,即确保所有参与者在成功完成内容交付后收到其应得报酬。FairRelay的公平性通过通用可组合性(UC)框架得到证明。我们的评估显示,在乐观场景下,FairRelay的链上成本为零。在悲观场景下,无论网络复杂度如何,中继节点和客户的链上争议成本均为常数。具体而言,实验结果表明,中继节点和客户的链上争议成本分别为24,902 gas(在Optimism L2上相当于0.01美元)和290,797 gas(0.07美元)。在10跳中继路径中,与纯数据传输相比,FairRelay仅引入不到1.5%的额外开销,展现了其高效性。

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
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
【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
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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
30+阅读 · 2022年9月10日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
10+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
10+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
16+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
13+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
6+阅读 · 4月24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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员