Modeling and formally reasoning about distributed systems with faults is a challenging task. To address this problem, we propose the theory of Validating Labeled State transition and Message production systems (VLSMs). The theory of VLSMs provides a general approach to describing and verifying properties of distributed protocols whose executions are subject to faults, supporting a correct-by-construction system development methodology. The central focus of our investigation is equivocation, a mode of faulty behavior that we formally model, reason about, and then show how to detect from durable evidence that may be available locally to system components. Equivocating components exhibit behavior that is inconsistent with single-trace system executions, while also only interacting with other components by sending and receiving valid messages. Components of system are called validators for that system if their validity constraints validate that the messages they receive are producible by the system. Our main result shows that for systems of validators, the effect that Byzantine components can have on honest validators is precisely identical to the effect that equivocating components can have on non-equivocating validators. Therefore, for distributed systems of potentially faulty validators, replacing Byzantine components with equivocating components has no material analytical consequences, and forms the basis of a sound alternative foundation to Byzantine fault tolerance analysis. All of the results and examples in the paper have been formalised and checked in the Coq proof assistant.


翻译:对带有故障的分布式系统进行建模和形式化推理是一项具有挑战性的任务。为解决此问题,我们提出了验证标记状态转换与消息产生系统(VLSMs)的理论。VLSMs理论提供了一种通用方法,用于描述和验证其执行过程可能受故障影响的分布式协议的性质,并支持一种“正确性自构建”的系统开发方法论。我们研究的核心焦点是“含糊”(equivocation)——一种故障行为模式,我们对其进行了形式化建模、推理,并展示了如何基于系统中组件本地可获取的持久证据来检测它。含糊组件表现出与单迹系统执行不一致的行为,同时仅通过发送和接收有效消息与其他组件交互。如果系统组件的有效性约束能验证其收到的消息可由该系统产生,则该组件被称为该系统的“验证器”(validator)。我们的主要结果表明:对于由验证器构成的系统,拜占庭组件对诚实验证器造成的影响,与含糊组件对非含糊验证器造成的影响完全相同。因此,对于由潜在故障验证器构成的分布式系统,用含糊组件替代拜占庭组件不会带来实质性分析差异,并构成了拜占庭容错分析的另一种可靠基础。本文中的所有结果和示例均在Coq证明助手中进行了形式化验证与检查。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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
【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
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
5+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
13+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
12+阅读 · 6月6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
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
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员