Giao thức Blockchain an toàn có thể chứng minh được từ bằng chứng Deep-Learning phân tán
Provably Secure Blockchain Protocols from Distributed Proof-of-Deep-Learning.
Bằng chứng công việc hữu ích (PoUW), một giải pháp thay thế cho bằng chứng công việc (PoW) được sử dụng rộng rãi, nhằm mục đích tái sử dụng sức mạnh tính toán của mạng. Cụ thể, người dùng đánh giá các vấn đề tính toán có ý nghĩa, ví dụ: giải các vấn đề tối ưu hóa, thay vì tính toán nhiều giá trị hàm Hash như trong PoW. Một cách tiếp cận gần đây sử dụng quá trình đào tạo Deep-Learning như một “công việc hữu ích”. Tuy nhiên, những công việc này thiếu phân tích bảo mật khi triển khai chúng với các giao thức dựa trên Blockchain, chưa nói đến thiết kế hệ thống không chính thức và quá phức tạp. Công việc này đề xuất sơ đồ bằng chứng Deep-Learning (D-PoDL) phân tán liên quan đến các yêu cầu của PoUW. Với cấu trúc Hash-Training-Hash mới và cơ chế tham chiếu mô hình, sơ đồ của các tác giả là sơ đồ PoUW dựa trên Deep-Learning đầu tiên cho phép đạt được độ chính xác cao hơn về mặt phân phối. Tiếp theo, các tác giả giới thiệu sự chuyển đổi từ sơ đồ D-PoDL sang giao thức Blockchain D-PoDL tổng quát có thể được khởi tạo bằng hai quy tắc chọn chuỗi, tức là quy tắc chuỗi dài nhất và khung Blockchain dựa trên trọng số (LatinCrypt’ 21). Công việc này là công việc đầu tiên cung cấp bằng chứng chính thức cho các giao thức Blockchain liên quan đến Deep-Learning liên quan đến các thuộc tính sổ cái mạnh mẽ, tức là tăng trưởng chuỗi, chất lượng chuỗi và tiền tố chung. Cuối cùng, các tác giả triển khai sơ đồ D-PoDL để thảo luận về tính hiệu quả trong thiết kế.
Đọc thêm các bài viết liên quan tại thẻ Tags bên dưới