通过流式社会选择理论实现公平排序
摘要：“公平地”排序复制状态机中的交易的问题研究。每个副本通过网络从客户端接收交易，可能按不同的顺序，系统将这些排序汇总成一个总的顺序。这个问题类似于经典的社会选择理论问题，其中候选人的排名被聚合成选举结果。 这个问题有三个新颖而独特的特点。首先，交易数量是无限的，因此必须对可数无限集合进行排序。其次，决策必须迅速且只有部分信息。最后，一些有故障的副本可能会改变报告的观察结果；它们的影响应该受到限制。 我们研究了Ranked Pairs算法。分析缺失信息如何通过算法传播，使得我们的流媒体版本在何时可以输出一个交易。通过操纵一个决胜规则，给出了一个协议，在同步网络中总是在有界时间后输出一个交易。 先前的工作提出了一个“$gamma$-batch-order-fairness”属性，它将输出划分为连续的批次。如果$gamma$比例的副本在另一个交易$tx^prime$之前接收到交易$tx$，那么$tx^prime$不能在比$tx$更早的批次中。 我们加强了这个定义，要求批次具有最小的大小，在有故障副本的情况下必须谨慎处理。这给出了第一个对于任意大的批次不可悲观满足的order-fairness概念，并且在有故障副本的情况下是可满足的。之前的工作依赖于固定的$gamma$选择和故障副本数量$f$的界限，但我们证明Ranked Pairs算法同时对于每个$gamma$和任何$f$满足我们的定义，其中公平保证随着$f$的增加而线性降低。
作者：Geoffrey Ramseyer, Ashish Goel
论文ID：2304.02730
分类：Cryptography and Security
分类简称：cs.CR
提交时间：2023-08-11