You can lie but not deny: SWMR registers with signature properties in systems with Byzantine processes
Notice bibliographique
Résumé
We define and show how to implement SWMR registers that provide properties of unforgeable digital signatures—without actually using such signatures—in systems with Byzantine processes. More precisely, we first define SWMR verifiable registers. Intuitively, processes can use these registers to write values as if they are "signed", such that these "signed values" can be "verified" by any process and "relayed" to any process. We give a signature-free implementation of such registers from plain SWMR registers in systems with n > 3f processes, f of which can be Byzantine. We also give a signature-free implementation of SWMR sticky registers from SWMR registers in systems with n > 3f processes. Once the writer p writes a value υ into a SWMR sticky register R, the register never changes its value. Note that the value υ can be considered "signed" by p: once p writes υ in R, p cannot change the value in R or deny that it wrote υ in R, and every reader can verify that p wrote υ just by reading R. This holds even if the writer p of R is Byzantine. We prove that our implementations are optimal in the number of Byzantine processes they can tolerate. Since SWMR registers can be implemented in message-passing systems with Byzantine processes and n > 3f [11], the results in this paper also show that one can implement verifiable registers and sticky registers in such systems.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».