Crystal: Enhancing Blockchain Mining Transparency With Quorum Certificate
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have discovered a series of theoretical attacks against Bitcoin's Nakamoto consensus; the most damaging ones are selfish mining, double-spending, and consistency delay attacks. These attacks have one common cause: block withholding. This paper proposes Crystal, which leverages quorum certificates to resist block withholding misbehavior. Crystal continuously elects committees from miners and requires each block to have a quorum certificate, i.e., a set of signatures issued by members of its committee. Consequently, an attacker has to publish its blocks to obtain quorum certificates, rendering block withholding impossible. To build Crystal, we design a novel two-round committee election in a Sybil-resistant, unpredictable and non-interactive way, and a reward mechanism to incentivize miners to follow the protocol. Our analysis and evaluations show that Crystal can significantly mitigate selfish mining and double-spending attacks. For example, in Bitcoin, an attacker with 30% of the total computation power will succeed in double-spending attacks with a probability of 15.6% to break the 6-confirmation rule; however, in Crystal, the success probability for the same attacker falls to 0.62%. We provide formal end-to-end safety proofs for Crystal, ensuring no unknown attacks will be introduced. To the best of our knowledge, Crystal is the first protocol that prevents selfish mining and double-spending attacks while providing safety proof.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».