Condorcet Attack Against Fair Transaction Ordering
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the Condorcet attack, a new threat to fair transaction ordering. Specifically, the attack undermines batch-order-fairness, the strongest notion of transaction fair ordering proposed to date. The batch-order-fairness guarantees that a transaction tx is ordered before tx' if a majority of nodes in the system receive tx before tx'; the only exception (due to an impossibility result) is when tx and tx' fall into a so-called "Condorcet cycle". When this happens, tx and tx' along with other transactions within the cycle are placed in a batch, and any unfairness inside a batch is ignored. In the Condorcet attack, an adversary attempts to undermine the system’s fairness by imposing Condorcet cycles to the system. In this work, we show that the adversary can indeed impose a Condorcet cycle by submitting as few as two otherwise legitimate transactions to the system. Remarkably, the adversary (e.g., a malicious client) can achieve this even when all the nodes in the system behave honestly. A notable feature of the attack is that it is capable of "trapping" transactions that do not naturally fall inside a cycle, i.e. those that are transmitted at significantly different times (with respect to the network latency). To mitigate the attack, we propose three methods based on three different complementary approaches. We show the effectiveness of the proposed mitigation methods through simulations, and explain their limitations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».