Quantifying Fairness Granularity as a Fair Ordering Policy Towards MEV Mitigation for Rollups
Notice bibliographique
Résumé
Ethereum marked the beginning of stateful and Turing-Complete blockchains, where the final result of transactions depends on their execution order. This subtle distinction is of great import, especially in Decentralized Finance (DeFi) applications like exchanges or lending platforms, where execution order plays a key role in making profits or losses and gives adversarial actors enormous incentives to manipulate or influence the ordering of transactions on blockchains. Maximal Extractable Value (MEV) represents the potential profit block producers can gain by manipulating transaction inclusion within a block they create. Other blockchain participants can also extract MEV, often through tactics such as front-running attacks. The MEV problem also affects Layer-2 (L2) networks, which are a subset of stateful chains created to improve scalability for Layer-1 (L1) chains like Ethereum. Prominent examples of L2 networks include rollups such as Arbitrum and Optimism. To mitigate the MEV problem, many rollups are characterized by a single sequencer that employs the First-Come-First-Served (FCFS) transaction ordering policy, which prevents greedy reordering based on the value extracted per transaction. While FCFS policy guarantees order fairness by processing transactions according to receive times, it has some drawbacks, such as encouraging spam transactions to ensure early inclusion in a block, and sequencer orderings favoring users with lower latency. To reduce the risks of the FCFS ordering algorithm, we propose a fair ordering mechanism by adding fairness granularity to the original FCFS policy. We then introduce a method to measure the granularity interval of the Arbitrum chain, using a statistical technique that can be adapted for use with other L2 chains. We evaluate our proposed ordering algorithm using a dataset based on Arbitrum network specifications and quantify the accuracy of our final ordering by measuring its proximity to the ideal ordering. Our results show a high accuracy with different network latencies and different datasets. We also assess the effectiveness of our approach for MEV mitigation by reducing front-running compared to FCFS.
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 | 0,007 | 0,027 |
| 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 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».