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ROLL:分析 | 数据可用性问题将如何影响以太坊扩容?_roll币是什么

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来源:Polygon

原文标题:《数据可用性问题》

撰文:Polygon

在这篇文章中,我们深入研究了数据可用性问题的细节以及它如何影响以太坊的扩展。

什么是数据可用性问题?

数据可用性问题:区块链网络中的节点如何确保新提议区块的所有数据实际上是可用的?如果数据不可用,则该块可能包含被块生产者隐藏的恶意交易。

举个例子,假设Alice是ZK-Rollup(ZKR)的运营商。她在以太坊上提交了经过验证的ZK证明。如果她没有在以太坊上提交所有交易数据,尽管她的证据证明rollup中进行的所有状态转换都是有效的,但rollup的用户仍然可能对其当前账户余额一无所知。由于提交的证明的零知识性质,提交的证明没有说明当前状态。

分析 | 交易所比特币充提活动频繁 全网算力有所回升:据Tokenview链上数据监测,近24小时比特币链上转账总额为125.23万BTC,链上转账笔数为33.76万笔,较七日均值分别回升23.26%和1.84%,其中充值到交易所的比特币金额为5.98万BTC,从交易所提现的金额为5.49万BTC,充提金额双双突破五万阈值,市场换手率较高,短线波动或将继续加大。在挖矿数据方面,比特币近七日算力均值为111.52 EH/s,近24小时算力均值为123.54 EH/s。昨日全网出块总数为156个,较前日增加14个;链上转账手续费为25.15 BTC。[2020/2/18]

OptimisticRollup(OPR)设置中有一个类似的例子,Alice在以太坊上提交了一个断言,但OPR的任何参与者都不能挑战它,因为交易数据不可用,因此他们无法重新计算或挑战该断言。

分析 | 市场情绪略有回暖 未来或将持续有突然性波动:据Bgain Digital投研数据:截止北京时间12月17日18:00点,BTC价格6881.9美元,24小时内BTC价格下跌2.49%,结合量化交易的BTC本位增强指数略有上涨,其中Bgain交易指数上涨1.20%,CTA指数上涨1.78%,对冲交易指数上涨0.21%。截至18点,OKEX精英用户多空占比为63%/34%;火币精英用户多空占比50%/50%,Bitfinex多/空保证金占比为85%/15%,BitMEX多空仓位占比为43%/57%,市场情绪相对看空。币价在今日凌晨暴跌4%,下跌一度逼近6800点,但又迅速回撤至6900点上下,空头发力将今日币价拉低至7000点以下,币价半个月首次大幅波动,市场情绪略有回暖,未来或将持续有突然性波动。[2019/12/17]

为了应对上述情况,OPR和ZKR的设计都要求operator将以太坊上的所有交易细节作为「calldata」提交。虽然这使他们在短期内避免了DA问题,但随着rollup内部交易数量的增长,需要提交的数据量也会增加,从而限制了这些rollup可以提供的扩展量。

分析 | 币价连续多日持续窄幅震荡 继续等待方向性选择:据Bgain投研数据:自北京时间11月16日18点-11月17日18时,BTC价格上涨0.1%,结合量化交易的BTC本位增强指数均略有下跌,其中Bgain交易指数下跌0.21%,CTA指数下跌0.27%,对冲交易指数下跌0.08%。截至18点,OKEX精英用户多空占比为50%/47%;火币精英用户多空占比47%/50%,Bitfinex多/空保证金占比为80%/20%,BitMEX多空仓位占比为52%/47%,市场情绪持续观望。币价日间波动微弱,尾盘波动幅度超200点,多空双方都略有试探,但都后续乏力,币价连续多日持续窄幅震荡,继续等待方向性选择。[2019/11/17]

这对如今的区块链有何影响?

为了回答这个问题,让我们首先回顾一下类似以太坊的区块链的一般区块结构以及任何区块链网络上存在的客户端类型。

分析 | BTC下跌走势没完成 还会继续寻底:据Huobi数据显示,BTC现报8595美元,日内涨幅-9.80%。针对当前走势,金色盘面特邀分析师Terry表示:我们最近观点都是强烈看空BTC,昨晚的瀑布也验证了这几天的观点正确。接下来的走势,BTC下破力度没有出现背驰,能量相当充沛,正常还会继续向下探底完成走势。建议激进投资者反弹可以找机会空单操作。[2019/9/25]

一个块可以分为两个主要部分:

区块头:一个小区块头包含与区块中包含的交易相关的摘要和元数据。块体:它包含所有交易数据并占块大小的大部分。在传统的区块链协议中,所有节点都被视为同步整个区块并验证所有状态转换的完整节点。所有节点花费大量资源来检查交易有效性并存储区块。从好的方面来说,这些节点不会接受任何无效的交易。

可能还有另一类节点没有资源来验证每笔交易。相反,他们主要对了解区块链的当前状态以及与他们相关的某些交易是否包含在链中感兴趣。这些轻客户端依靠全节点来检查所有交易是否有效。因此,在安全性方面,它们依赖于可信的全节点。

分析 | 比特币在线支付的使用面临税收方面的监管障碍:过去几年里使用比特币进行支付获得越来越多关注。尽管闪电网络正从技术角度改善比特币支付体验,但就征税而言,比特币仍面临严重的监管障碍。 在美国和其他许多国家,比特币支付被视为应税事件。比特币用户应该跟踪他们用加密货币购买东西时获得的资本收益。从税收角度来看,比特币支付等同于出售自己持有的比特币。传统金融界的规则和规定不适用于这种新的数字现金系统。 Shapehift首席执行官Erik Voorhees称,对许多潜在的加密货币用户来说,进行比特币支付的税收影响太大。在日常支付中使用比特币所带来的税收负担,掩盖了使用P2P数字现金系统的潜在好处。跟踪每笔比特币支付的税务影响会增加心理负担。他还指出,这个税收问题不是可以通过技术手段解决的,尽管或许一些比特币钱包可以让这个问题更容易处理。相反,比特币支付的税收问题需要在政策层面解决。Coin Center一直在推动美国立法,旨在免除最多600美元的比特币支付资本利得税。Bitrefill首席执行官Sergej Kotliar指出,Facebook的律师可能有助于推进这类立法,因为他们通过Libra参与了游戏。(福布斯)[2019/8/7]

但是如果区块生产者没有透露区块背后的全部数据呢?这可以防止全节点验证所有交易。这反过来又阻止了轻节点绝对确定它所看到的由所有合法交易支持的区块头。

为了解决这个问题,我们需要一种轻客户端机制来验证数据可用性。这将确保区块生产者无法通过说服轻客户端来隐藏数据。它还将迫使区块生产者公开部分数据,使整个网络以协作的方式访问整个区块。

让我们借助一个例子更深入地探讨这个问题。假设区块生产者Alice用交易tx1、tx2、……、txn构造了一个区块B。让我们假设tx1是恶意交易。如果tx1被广播,任何完整节点都可以验证它是恶意的,并将其发送给轻客户端,轻客户端会立即知道该块是不可接受的。但是,如果Alice想隐藏tx1,她会显示标头和除tx1之外的所有交易数据。全节点无法验证tx1的正确性。让轻节点查询任意一笔交易,均匀随机。轻客户端查询tx1的概率为1n。因此,Alice能够以压倒性的可能性轻客户端接受恶意交易。由于不可归因的性质,全节点无法以任何方式证明tx1不可用。

那么,我们该怎么办呢?

该问题的解决方案在于在块中引入冗余。总的来说,有大量关于编码理论的文献,特别是擦除编码,可以帮助我们解决这个问题。

简而言之,纠删码允许我们将任何n个数据块扩展为2个数据块,其中2n个数据块中的任何一个都足以重建原始数据块。

如果我们强制区块生产者擦除交易tx1、tx2、...、txn的代码,然后隐藏单个交易,则需要隐藏n+1个交易,因为任何足以构建整个交易集的交易。在这种情况下,恒定数量的查询使轻客户端足以确信底层数据确实可用。

哇,原来如此?

不。虽然这个简单的技巧使隐藏工作变得更加困难,但区块生产者仍有可能故意以错误的方式执行擦除编码。然而,一个完整的节点可以验证这个擦除编码是否正确完成,如果没有,它可以向轻客户端证明这一点。这被称为欺诈证明。有趣的是,轻客户端需要有一个诚实的全节点邻居才能确定如果编码错误,那么它将收到欺诈证明。这确保了轻客户端以极高的概率访问没有恶意交易的链。

但是存在一个问题!如果简单地实现,欺诈证明的大小可以按照块本身的大小排序。但我们对轻客户端的资源预设禁止我们使用这样的设计。通过使用多维擦除编码技术,可以在这方面有所改进,该技术以可接受的大小减少欺诈证明的大小。为简洁起见,我们不涉及这些,但该文献对其进行了详细分析。

基于欺诈证明的解决方案的问题在于,轻客户端永远无法完全确定尚未收到欺诈证明的任何块。此外,他们一直相信其全节点对等方是诚实的。还需要激励诚实的节点不断保持审计区块。

有没有办法避免欺诈证明?

最近,向量承诺重新引起了区块链领域的关注。这些向量承诺,尤其是对多项式的恒定大小的KZG/Kate承诺,可用于设计简洁的DA方案,而无需欺诈证明。简而言之,Kate承诺允许我们使用单个组元素提交多项式。此外,该方案支持我们证明在某个点i使用恒定大小的见证,多项式评估为。承诺方案在计算上是隐藏和绑定的,也是同态的,使我们能够巧妙地避免欺诈证明。

我们强制块生产者获取原始交易数据并将其排列在大小为n,m的二维矩阵中。它使用多项式插值将大小为n的每一列扩展为大小为2n的列。对于这个扩展矩阵的每一行,它都会生成一个多项式承诺,并将这些承诺作为区块头的一部分发送。下面给出了该块的示意图。

轻客户端查询这个扩展矩阵的任何单元格以获得见证,这使它能够立即根据块头验证它。恒定大小的成员证明使抽样非常有效。承诺的同态性质确保只有在正确构造块的情况下才验证证明,并且多项式插值确保成功样本的恒定数量意味着数据以非常高的概率可用。

该方案的更精细细节以及进一步的优化和成本估算超出了本文的范围。

其他选择是什么,以及进一步变更是什么?

更高维的擦除代码和Kate承诺并不是解决DA问题的唯一方法。我们在这里跳过了其他方法,如编码默克尔树、编码交错树、基于FRI和STARK的方法,但每种方法都有其优点和缺点。

我们在Polygon,一直在使用Kate承诺开发数据可用性解决方案。在后面的文章中,我们将介绍实现细节、您现在可以如何使用它以及我们如何致力于转变DA问题空间。

来源链接:blog.polygon.technology

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