Oracle networks feeding off-chain information to a blockchain are required to solve a distributed agreement problem since these networks receive information from multiple sources and at different times. We make a key observation that in most cases, the value obtained by oracle network nodes from multiple information sources are in close proximity. We define a notion of agreement distance and leverage the availability of a state machine replication (SMR) service to solve this distributed agreement problem with an honest simple majority of nodes instead of the conventional requirement of an honest super majority of nodes. Values from multiple nodes being in close proximity, therefore, forming a coherent cluster, is one of the keys to its efficiency. Our asynchronous protocol also embeds a fallback mechanism if the coherent cluster formation fails. Through simulations using real-world exchange data from seven prominent exchanges, we show that even for very small agreement distance values, the protocol would be able to form coherent clusters and therefore, can safely tolerate up to $1/2$ fraction of Byzantine nodes. We also show that, for a small statistical error, it is possible to choose the size of the oracle network to be significantly smaller than the entire system tolerating up to a $1/3$ fraction of Byzantine failures. This allows the oracle network to operate much more efficiently and horizontally scale much better.


翻译:将链下信息馈送至区块链的预言机网络需要解决分布式共识问题,因为这些网络从多个来源及不同时间接收信息。我们观察到,在大多数情况下,预言机网络节点从多个信息源获取的值彼此非常接近。我们定义了“共识距离”概念,并利用状态机复制服务的可用性,以诚实简单多数节点替代传统要求的诚实超多数节点来解决该分布式共识问题。多个节点的值彼此接近从而形成连贯集群,是实现高效性的关键之一。我们的异步协议还内置了当连贯集群形成失败时的回退机制。通过使用来自七个主要交易所的真实世界交易数据进行模拟,我们证明即使采用极小的共识距离值,该协议仍能形成连贯集群,从而安全容忍高达1/2比例的拜占庭节点。我们还表明,在较小的统计误差下,可将预言机网络规模选择为显著小于整个系统,同时容忍高达1/3比例的拜占庭故障。这使得预言机网络能够以更高效率运行,并实现更好的水平扩展性。

0
下载
关闭预览

相关内容

甲骨文公司,全称甲骨文股份有限公司(甲骨文软件系统有限公司),是全球最大的企业级软件公司,总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989年正式进入中国市场。2013年,甲骨文已超越 IBM ,成为继 Microsoft 后全球第二大软件公司。
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
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
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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 · 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
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 · 2011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 · 2023年6月19日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
10+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+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
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
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+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
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10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
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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 · 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
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 · 2011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