數據可用性問題對以太坊的影響_區塊鏈

在這篇文章中，我們深入研究了數據可用性問題的細節以及它如何影響以太坊的擴展。

什么是數據可用性問題？

數據可用性（DA）問題：區塊鏈網絡中的節點如何確保新提議區塊的所有數據實際上是可用的？如果數據不可用，則該塊可能包含被塊生產者隱藏的惡意交易。

舉個例子，假設 Alice 是 ZK-Rollup (ZKR) 的運營商。她在以太坊上提交了經過驗證的 ZK 證明。如果她沒有在以太坊上提交所有交易數據，盡管她的證據證明rollup中進行的所有狀態轉換都是有效的，但rollup的用戶仍然可能對其當前賬戶余額一無所知。由于提交的證明的零知識性質，提交的證明沒有說明當前狀態。

Optimistic Rollup (OPR) 設置中有一個類似的例子，Alice 在以太坊上提交了一個斷言，但 OPR 的任何參與者都不能挑戰它，因為交易數據不可用，因此他們無法重新計算或挑戰該斷言 .

Covalent啟動CQT質押并承諾提供2500萬美元資金為Web3帶來數據可驗證性:金色財經消息，區塊鏈數據查詢和索引平臺Covalent（CQT）承諾提供2500萬美元資金為Web3帶來數據可驗證性，并同時啟動CQT質押。參與CQT質押需要在Moonbeam上質押，CQT可以通過Nomad從以太坊跨鏈過來，也可以直接從DEX購買橋接過來的CQT。[2022/5/5 2:52:35]

為了應對上述情況，OPR 和 ZKR 的設計都要求operator將以太坊上的所有交易細節作為“calldata”提交。雖然這使他們在短期內避免了 DA 問題，但隨著rollup內部交易數量的增長，需要提交的數據量也會增加，從而限制了這些rollup可以提供的擴展量。

這對如今的區塊鏈有何影響？

為了回答這個問題，讓我們首先回顧一下類似以太坊的區塊鏈的一般區塊結構以及任何區塊鏈網絡上存在的客戶端類型。

深圳發布放寬市場準入特別措施：利用區塊鏈等技術實現數據可交易:金色財經報道，1月26 日，國家發改委發布《關于深圳建設中國特色社會主義先行示范區放寬市場準入若干特別措施的意見》，其中指出：放寬數據要素交易和跨境數據業務等相關領域市場準入，利用區塊鏈等先進技術實現數據可交易、流向可追溯、安全有保障，探索建立數據要素交易領域相關標準體系；鼓勵以“銀企信息系統直聯+物聯網+區塊鏈技術”創新方式，打通銀行、核心企業、倉儲監管企業等系統間信息接口；鼓勵以區塊鏈和物聯網設備為基礎，形成存貨質押監管技術統一標準；利用區塊鏈、量子信息技術，實現線上線下聯動監管、藥品流向全程追溯、數據安全存儲。探索運用數字人民幣進行互聯網處方藥和農產品供應鏈交易結算。[2022/1/26 9:14:08]

一個塊可以分為兩個主要部分：

區塊頭：一個小區塊頭包含與區塊中包含的交易相關的摘要和元數據。

裕信銀行：強勁的美國就業數據可能導致美元迅速走高:裕信銀行表示，如果美國9月非農就業數據超出預期，相對于G10貨幣和新興市場貨幣，美元需求可能會迅速增加。預測歐元兌美元EUR/USD將迅速跌破1.15，而1.1450代表下一個支撐位。周三美國9月ADP就業人數超預期增長，預計非農數據也將強勁。假如非農就業人數如預期增加50萬人，可能足以讓美聯儲按計劃在11月開始縮減資產購買規模。裕信銀行預計將增加60人。[2021/10/8 5:47:51]

塊體：它包含所有交易數據并占塊大小的大部分。

在傳統的區塊鏈協議中，所有節點都被視為同步整個區塊并驗證所有狀態轉換的完整節點。所有節點花費大量資源來檢查交易有效性并存儲區塊。從好的方面來說，這些節點不會接受任何無效的交易。

可能還有另一類節點沒有（或不想花費）資源來驗證每筆交易。相反，他們主要對了解區塊鏈的當前狀態以及與他們相關的某些交易是否包含在鏈中感興趣。這些輕客戶端依靠全節點來檢查所有交易是否有效。因此，在安全性方面，它們依賴于可信的全節點。

動態 | 硅谷洞察研究院：區塊鏈數據可追蹤性、不可篡改性兩大技術特點的應用最為普遍:硅谷洞察研究院今日發布《2019全球區塊鏈產業應用與人才培養白皮書》。報告指出，總體來講，從技術層面，區塊鏈的數據可追蹤性、數據不可篡改性這兩個技術特點的應用最為普遍；行業中以私有鏈和聯盟鏈的率先應用為主。在行業實踐中，區塊鏈與金融領域的結合最為突出，2019年區塊鏈領域發生的大事件也普遍在金融領域，例如Facebook發布Libra，DeFi（去中心化金融）概念的大規模的推廣等。金融領域之外，區塊鏈技術也已開始與制造、醫療、財會、政府服務等領域結合并落地。[2020/1/2]

但是如果區塊生產者沒有透露區塊背后的全部數據呢？這可以防止全節點驗證所有交易。這反過來又阻止了輕節點絕對確定它所看到的由所有合法交易支持的區塊頭。

為了解決這個問題，我們需要一種輕客戶端機制來驗證數據可用性。這將確保區塊生產者無法通過說服輕客戶端來隱藏數據。它還將迫使區塊生產者公開部分數據，使整個網絡以協作的方式訪問整個區塊。

動態 | 硅谷AI區塊鏈安全公司AnChain.ai與數據可視化公司Graphistry達成合作:近日，硅谷領先的區塊鏈安全服務公司AnChain.ai與數據可視化公司Graphistry達成合作。 早在本月初，AnChain.ai就通過態勢感知發現了隱藏在以太坊游戲FOMO3D和Last Winner背后的黑客團伙 BAPT- F3D和BAPT-LW20，并通過與Graphistry的合作，視覺化還原了黑客攻擊的全過程。該黑客團伙通過智能合約漏洞，發動攻擊，僅僅4天就獲利5194ETH，約合1200W人民幣。 AnChain.ai與Graphistry的此次合作調查證實了區塊鏈領域高級持續性攻擊（即BAPT，由AnChain.ai發現并命名）的存在，雙方將發揮各自在人工智能、區塊鏈安全、數據挖掘、數據可視化等領域的專長，最大限度的保障 Dapp 開發者、交易所及區塊鏈生態的安全與透明。[2018/8/29]

讓我們借助一個例子更深入地探討這個問題。假設區塊生產者 Alice 用交易 tx1、tx2、……、txn 構造了一個區塊 B。讓我們假設 tx1 是惡意交易。如果 tx1 被廣播，任何完整節點都可以驗證它是惡意的，并將其發送給輕客戶端，輕客戶端會立即知道該塊是不可接受的。但是，如果 Alice 想隱藏 tx1，她會顯示標頭和除 tx1 之外的所有交易數據。全節點無法驗證 tx1 的正確性。讓輕節點查詢任意一筆交易，均勻隨機。輕客戶端查詢 tx1 的概率為 1n。因此，Alice 能夠以壓倒性的可能性欺騙輕客戶端接受惡意交易。由于不可歸因的性質，全節點無法以任何方式證明 tx1 不可用。

那么，我們該怎么辦呢？

該問題的解決方案在于在塊中引入冗余。總的來說，有大量關于編碼理論的文獻，特別是擦除編碼，可以幫助我們解決這個問題。

簡而言之，糾刪碼允許我們將任何 n 個數據塊擴展為 2 個數據塊，其中 2n 個數據塊中的任何一個都足以重建原始數據塊（參數是可調的，但為了簡單起見，我們在這里考慮了這一點）。

如果我們強制區塊生產者擦除交易 tx1、tx2、...、txn 的代碼，然后隱藏單個交易，則需要隱藏 n+1 個交易，因為任何足以構建整個交易集的交易。在這種情況下，恒定數量的查詢使輕客戶端足以確信底層數據確實可用。

哇，原來如此？

不。雖然這個簡單的技巧使隱藏工作變得更加困難，但區塊生產者仍有可能故意以錯誤的方式執行擦除編碼。然而，一個完整的節點可以驗證這個擦除編碼是否正確完成，如果沒有，它可以向輕客戶端證明這一點。這被稱為欺詐證明。有趣的是，輕客戶端需要有一個誠實的全節點鄰居才能確定如果編碼錯誤，那么它將收到欺詐證明。這確保了輕客戶端以極高的概率訪問沒有惡意交易的鏈。

但是存在一個問題！如果簡單地實現，欺詐證明的大小可以按照塊本身的大小排序。但我們對輕客戶端的資源預設禁止我們使用這樣的設計。通過使用多維擦除編碼技術，可以在這方面有所改進，該技術以可接受的大小減少欺詐證明的大小。為簡潔起見，我們不涉及這些，但該文獻（https://arxiv.org/abs/1809.09044）對其進行了詳細分析。

基于欺詐證明的解決方案的問題在于，輕客戶端永遠無法完全確定尚未收到欺詐證明的任何塊。此外，他們一直相信其全節點對等方是誠實的。還需要激勵誠實的節點不斷保持審計區塊。

有沒有辦法避免欺詐證明？

最近，向量承諾重新引起了區塊鏈領域的關注。這些向量承諾，尤其是對多項式的恒定大小的 KZG/Kate 承諾，可用于設計簡潔的 DA 方案，而無需欺詐證明。簡而言之，Kate 承諾允許我們使用單個組元素提交多項式。此外，該方案支持我們證明在某個點 i 使用恒定大小的見證，多項式評估為（i）。承諾方案在計算上是隱藏和綁定的，也是同態的，使我們能夠巧妙地避免欺詐證明。

我們強制塊生產者獲取原始交易數據并將其排列在大小為 n,m 的二維矩陣中。它使用多項式插值將大小為 n 的每一列擴展為大小為 2n 的列。對于這個擴展矩陣的每一行，它都會生成一個多項式承諾，并將這些承諾作為區塊頭的一部分發送。下面給出了該塊的示意圖。

輕客戶端查詢這個擴展矩陣的任何單元格以獲得見證，這使它能夠立即根據塊頭驗證它。恒定大小的成員證明使抽樣非常有效。承諾的同態性質確保只有在正確構造塊的情況下才驗證證明，并且多項式插值確保成功樣本的恒定數量意味著數據以非常高的概率可用。

該方案的更精細細節以及進一步的優化和成本估算超出了本文的范圍。

其他選擇是什么，以及進一步變更是什么？

更高維的擦除代碼和 Kate 承諾并不是解決 DA 問題的唯一方法。我們在這里跳過了其他方法，如編碼默克爾樹、編碼交錯樹、基于 FRI 和 STARK 的方法，但每種方法都有其優點和缺點。

我們在 Polygon，一直在使用 Kate 承諾開發數據可用性解決方案。在后面的文章中，我們將介紹實現細節、您現在可以如何使用它以及我們如何致力于轉變 DA 問題空間。

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