To implement a blockchain, we need a blockchain protocol for all the nodes to follow. To design a blockchain protocol, we need a block publisher selection mechanism and a chain selection rule. In Proof-of-Stake (PoS) based blockchain protocols, block publisher selection mechanism selects the node to publish the next block based on the relative stake held by the node. However, PoS protocols, such as Ouroboros v1, may face vulnerability to fully adaptive corruptions. In this paper, we propose a novel PoS-based blockchain protocol, QuickSync, to achieve security against fully adaptive corruptions while improving on performance. We propose a metric called block power, a value defined for each block, derived from the output of the verifiable random function based on the digital signature of the block publisher. With this metric, we compute chain power, the sum of block powers of all the blocks comprising the chain, for all the valid chains. These metrics are a function of the block publisher's stake to enable the PoS aspect of the protocol. The chain selection rule selects the chain with the highest chain power as the one to extend. This chain selection rule hence determines the selected block publisher of the previous block. When we use metrics to define the chain selection rule, it may lead to vulnerabilities against Sybil attacks. QuickSync uses a Sybil attack resistant function implemented using histogram matching. We prove that QuickSync satisfies common prefix, chain growth, and chain quality properties and hence it is secure. We also show that it is resilient to different types of adversarial attack strategies. Our analysis demonstrates that QuickSync performs better than Bitcoin by an order of magnitude on both transactions per second and time to finality, and better than Ouroboros v1 by a factor of three on time to finality.


翻译:为实现区块链,需要所有节点遵循的区块链协议;设计协议时需包含区块发布者选择机制与链选择规则。在基于权益证明(PoS)的区块链协议中,区块发布者选择机制根据节点持有的相对权益来挑选下一区块的发布节点。然而,诸如Ouroboros v1等PoS协议可能面临完全自适应腐败攻击的脆弱性。本文提出一种新型PoS区块链协议QuickSync,在提升性能的同时抵御完全自适应腐败攻击。我们定义区块能量(block power)作为每个区块的度量值,该值基于区块发布者数字签名的可验证随机函数输出计算得出。通过该度量计算所有有效链的链能量(chain power),即链中所有区块能量之和。这些度量是区块发布者权益的函数,以实现协议的PoS特性。链选择规则选取链能量最高的链作为扩展对象,从而确定上一区块的选定发布者。当使用度量定义链选择规则时,可能引发针对女巫攻击的脆弱性。QuickSync采用基于直方图匹配的抗女巫攻击函数实现。我们证明了QuickSync满足公共前缀、链增长与链质量属性,因此具有安全性;同时证明其对多种敌对攻击策略具有弹性。分析表明,QuickSync在每秒交易数与最终确认时间方面均比比特币高出一个数量级,且最终确认时间比Ouroboros v1快三倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

区块链数据安全服务综述
专知会员服务
56+阅读 · 2021年11月10日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月30日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Transformer文本分类代码
专知会员服务
118+阅读 · 2020年2月3日
区块链的用途并不多
InfoQ
0+阅读 · 2022年8月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
12+阅读 · 2019年7月7日
Pupy – 全平台远程控制工具
黑白之道
43+阅读 · 2019年4月26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
【ECCV2018】24篇论文代码实现
专知
17+阅读 · 2018年9月10日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24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 · 2013年12月31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 · 2011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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月8日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
9+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
1+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
11+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
相关资讯
区块链的用途并不多
InfoQ
0+阅读 · 2022年8月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
12+阅读 · 2019年7月7日
Pupy – 全平台远程控制工具
黑白之道
43+阅读 · 2019年4月26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
【ECCV2018】24篇论文代码实现
专知
17+阅读 · 2018年9月10日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24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 · 2013年12月31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 · 2011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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员