インセンティブアウトソーシングのスマートコントラクトと検証可能な計算システム

作者: Truebit

编译: ChainCatcher

このシリーズ「検証済み」では、カルガリー大学のコンピュータサイエンス教授 Reihaneh Safavi-Naini とお話ししています。Reihaneh は多くのホワイトペーパーの共著者であり、特に Alptekin Küpçü と共同で「計算インセンティブアウトソーシングのスマートコントラクト」や、「インセンティブ検証可能計算システムのゲーム理論分析」、Mahmudun Nabi、Sepideh Avizheh、Muni Venkateswarlu Kumaramangalam と共著の「スマートコントラクトを使用した検証可能計算」などがあります。私たちは、Reihaneh の検証可能計算とスマートコントラクトの分野における研究と開発について話し合うことを楽しみにしています。

ようこそ、Reihaneh！自己紹介をお願いします。

私はカナダのカルガリー大学のコンピュータサイエンス教授です。私の研究の興味は暗号学とその情報セキュリティへの応用です。

過去数年間、私の主な研究の興味の一つは、特に安全なシステムにおけるスマートコントラクトの応用に関する分散台帳技術の応用です。

インセンティブアウトソーシングのスマートコントラクトについてもっと教えていただけますか？

スマートコントラクトは、いくつかの重要な属性を持つプログラムです。まず、彼らの実行は信頼できるものと見なされます。つまり、プログラムの各行は多くの計算ノードによって実行され、その結果が合意に達しているため（コンセンサスアルゴリズムを通じて）、結果が正しいと信じることができます。次に、彼らは透明です。つまり、誰もが彼らのコードと実行を見ることができるため、誰もが「何をしているか」を「知っている」ことになります。彼らはまた（ウォレットを通じて）トークンを使用し、特定の条件が満たされたときに自動的にトークンを交換することができます。しかし、スマートコントラクトの計算は非常に高価であり、すべてのノードがコンセンサスアルゴリズムの一部であるため、何度も行う必要があります。

計算タスクをアウトソーシングする場合、問題提供者は計算タスクの解決策が必要です。たとえば、大規模なデータセットを処理するなどです。そして、計算ノードまたは「請負業者」を雇ってこのタスクを実行するために料金を支払いたいと考えています。問題提供者はまた、自分で計算をやり直すことなく、受け取った結果が正しいことを確認したいと考えています。直接的なアイデアは、計算をスマートコントラクトに送信することです。しかし、コストのために、大規模な計算には実行不可能です。しかし、人々はスマートコントラクトを信頼できる透明な第三者として使用して、アウトソーシングプロセスを管理することができます：請負業者を募集してタスクを完了させ、合意された料金を支払い、請負業者の不正行為を特定し、罰金や報酬を発行するアルゴリズムを実行します。最後の役割は、請負業者の参加と正しい行動を促すために非常に重要です。

あなたのゲーム理論分析を通じて、システムの正しさ保証を改善するためのインセンティブシステムの修正を示しました。あなたの結果を詳しく説明していただけますか？

インセンティブアウトソーシング計算システムの目標は、正しさ保証を提供する計算システムを設計することです。多くの場合、これらのシステムは計算の複製のアイデアを使用して目標を達成します。つまり、複数の計算ノードが独立して同じ計算を行い、同じ結果を得る場合、結果が正しい可能性が非常に高いというシンプルで強力なアイデアを使用しています。これらのシステムを分析するために、請負業者が合理的な存在であると仮定し、適切なインセンティブを使用して「正しい計算を促す」ことができます。ゲーム理論分析は、インセンティブシステムの有効性を評価するために使用されます。

私たちの作業は、スマートコントラクトを使用してアウトソーシングを管理するインセンティブシステムの分析と設計に取り組んできました。私たちはいくつかのことを行いました。まず、インセンティブシステムにおけるスマートコントラクトの使用を示しました。たとえそれが証明可能な暗号的安全性を持つシステムであっても、セキュリティシステムをスマートコントラクトベースのシステムに直接変換することは、システムのセキュリティを完全に破壊する可能性があります。また、計算の正しさを保証するために2つの請負業者を使用する複製アウトソーシングシステムのためのインセンティブメカニズムを設計する方法も示しました。私たちの分析は、2つの請負業者が正しく計算を実行する場合に、アウトソーシングゲームのナッシュ均衡を得るための報酬と罰金のメカニズムを設計できることを示しています。

あなたが計算アウトソーシングのインセンティブを管理する方法としてスマートコントラクトを探求するきっかけとなった障害は何ですか？実施プロセスでどのような新しい障害が発生することを予見していますか？

スマートコントラクトは、理論的にだけでなく、Truebit のような実際の作業システムでも計算のインセンティブアウトソーシングに使用されています。私はこれらのシステムのゲーム理論分析に興味を持ってきました。しかし、複製の数が増えるにつれて、この分析はより複雑になり、報酬と罰金のメカニズムも複雑になります。

たとえば、私たちが話している2者のアウトソーシングシステムの結果（ナッシュ均衡の実現）を多者の状況に拡張することは、現在未解決の問題です。主な実施の課題は、私たちの分析が請負業者の環境と行動に関するいくつかの仮定を使用していることであり、これらの仮定は実際には成り立たない可能性があります。たとえば、2つの請負業者システムの分析では、ブロックチェーンシステムのパラメータの推定値を使用しましたが、これは実際には推定が難しい場合があります。もちろん、すべてのスマートコントラクトベースのシステムにおいて、スマートコントラクトの低計算と通信を維持することは課題です。

このシステムから最も利益を得る実際のアプリケーションはどれだと思いますか？

私たちがますます多くのデータを使用し、その上で複雑なアプリケーションやサービスを実行するにつれて、アウトソーシングは増加するでしょう。たとえば、学習アルゴリズムや分析などです。複製インセンティブアウトソーシングの非常に良い特性は、その汎用性と柔軟性であり、ほぼすべての計算に使用できることです。これは、特定の計算のために設計された検証可能計算システムとは対照的です。

Truebit は、スマートコントラクトの使用範囲にどのように適応していますか？

Truebit は、計算を複製することで正しさ保証を提供し、計算、請負業者のインセンティブ、およびコインの移転を管理するための信頼できる第三者としてスマートコントラクトを使用するインセンティブ計算システムの一例です。Truebit のインセンティブメカニズムは複雑で、正式に分析することが難しいです。もちろん、Truebit のセキュリティについては、多くの半公式な分析と議論が行われています。他のセキュリティシステムは、重大な中断なしにしばらくの間稼働しており、そのセキュリティを支持しています。