Current blockchain-based reputation solutions for crowdsourcing fail to tackle the challenge of ensuring both efficiency and privacy without compromising the scalability of the blockchain. Developing an effective, transparent, and privacy-preserving reputation model necessitates on-chain implementation using smart contracts. However, managing task evaluation and reputation updates alongside crowdsourcing transactions on-chain substantially strains system scalability and performance. This paper introduces RollupTheCrowd, a novel blockchain-powered crowdsourcing framework that leverages zkRollups to enhance system scalability while protecting user privacy. Our framework includes an effective and privacy-preserving reputation model that gauges workers' trustworthiness by assessing their crowdsourcing interactions. To alleviate the load on our blockchain, we employ an off-chain storage scheme, optimizing RollupTheCrowd's performance. Utilizing smart contracts and zero-knowledge proofs, our Rollup layer achieves a significant 20x reduction in gas consumption. To prove the feasibility of the proposed framework, we developed a proof-of-concept implementation using cutting-edge tools. The experimental results presented in this paper demonstrate the effectiveness and scalability of RollupTheCrowd, validating its potential for real-world application scenarios.


翻译:当前基于区块链的众包信誉解决方案未能有效应对在确保效率与隐私的同时、不损害区块链可扩展性的挑战。开发一个有效、透明且保护隐私的信誉模型,需要使用智能合约进行链上实现。然而,在链上管理任务评估、信誉更新以及众包交易,会严重制约系统的可扩展性与性能。本文提出了RollupTheCrowd,一种新颖的基于区块链的众包框架,它利用zkRollups来增强系统可扩展性并保护用户隐私。我们的框架包含一个有效且保护隐私的信誉模型,该模型通过评估众包参与者的交互来衡量其可信度。为了减轻区块链负载,我们采用了一种链下存储方案,以优化RollupTheCrowd的性能。通过利用智能合约和零知识证明,我们的Rollup层实现了高达20倍的gas消耗降低。为了证明所提框架的可行性,我们使用前沿工具开发了一个概念验证实现。本文展示的实验结果证明了RollupTheCrowd的有效性和可扩展性,验证了其在现实应用场景中的潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

Performance:International Symposium on Computer Performance Modeling, Measurements and Evaluation。 Explanation:计算机性能建模、测量和评估国际研讨会。 Publisher:ACM。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/performance/
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
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
4+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
7+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
9+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 今天6:12
相关资讯
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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
4+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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员