Yeni bir uygulama sınıfının kilidini açmaya doğru. İhtiyacımız olan bilgi işlem değil, hak ettiğimiz bilgi işlem.

Merkezi olmayan uygulamalar, Ethereum'un sınırlı işleme yetenekleri nedeniyle karmaşık zincir içi hesaplamaların gerçekleştirilmesinde sınırlamalarla karşı karşıyadır. Sonuç olarak birçok DeFi protokolünün sipariş defterleri ve risk sistemleri gibi bileşenleri zincir dışına taşıdığını gördük. Bu, belirli görevlere göre uyarlanmış özelleştirilmiş bilgi işlem ortamlarına olan ihtiyaca işaret etmektedir.

Zincir üzerinde konuşlandırılan ve sistemlerinin zincir dışı kısımlarını yöneten birçok defi uygulamasının yavaş ama kademeli bir şekilde değiştiğini gördük. Dydx V4, sipariş defterini ve muhtemelen marjin sistemini de zincir dışında tutacak. Blur, sorunsuz bir kullanıcı deneyimi için değişimin bazı kısımlarını zincir dışında tutar. Bir opsiyon borsası olan Aevo, sipariş defterini ve risk motorunu zincir dışında tutuyor. Bunun en basit nedeni, bu performans odaklı sistemleri zincir üzerinde verimli ve ölçeklenebilir bir şekilde sürdürmenin zorluğudur.

Bileşenlerin zincir dışı geçişi, daha geniş bir ihtiyaca işaret ediyor; belirli görevlere göre özelleştirilmiş (ve performanslı) hesaplama ortamları. Ancak hepsi bu değil. Bu rejimde statüko iyi işliyor. Bir protokol, zincir dışı bir sistemi çalıştırdığında, zincir dışı sistemin söylendiği gibi çalışıp çalışmadığına güvenmek, sonuçta siz kullanıcı için şeffaf değildir. Doğrulanabilir hesaplama, güven varsayımlarını ortadan kaldırarak protokollerin güven faktörleri eklemeden zincir dışı hesaplama yapmasına olanak tanır. Bu Ethereum için yardımcı işlemcilerin vaadidir. Ethereum'daki yardımcı işlemci modelini tartışmadan önce bu fikrin nereden kaynaklandığını kısaca özetleyelim.

Yardımcı işlemci kavramı, performansı artırmaya yönelik bir teknik olarak bilgisayar mimarisinde ortaya çıkmıştır. Geleneksel bilgisayarlar, tüm hesaplamaları gerçekleştirmek için tek bir merkezi işlem birimine (CPU) dayanır. Ancak iş yükleri karmaşıklaştıkça CPU aşırı yüklendi.

Yardımcı işlemciler (belirli görevlere adanmış özel işlemciler) tanıtıldı. Örneğin, grafik işleme birimleri (GPU'lar), 3D görüntüleme için gereken çok büyük paralel hesaplamaları yönetir. Bu, ana CPU'nun genel amaçlı işlemlere odaklanmasını sağlar. Diğer yaygın yardımcı işlemciler arasında şifreleme/şifre çözme için kriptografik hızlandırıcılar, multimedya için sinyal işlemciler ve bilimsel hesaplamalar için matematik yardımcı işlemciler bulunur. Her yardımcı işlemci, kendi niş iş yükünü verimli bir şekilde gerçekleştirmek için geliştirilmiş bir mimariye sahiptir. (Her ne kadar bunların çoğunun paralel programlama, yani GPU'lar tarafından kapsandığını söyleyebiliriz.)

CPU ve yardımcı işlemciler arasındaki bu işbölümü, performansta çok büyük iyileşmelere yol açtı. Yardımcı işlemci modeli, bilgisayarların, tek bir genel CPU ile gerçekleştirilmesi mümkün olmayan giderek karmaşıklaşan iş yüklerini üstlenebilmesini sağladı.

Ethereum aynı zamanda genel bir CPU VM'si olarak kabul edilebilir ve zincir üzerinde çalışması için ödemek zorunda kalacağı maliyetlerin engellenmesi nedeniyle ağır hesaplamalar yapacak donanıma sahip değildir; bu, çeşitli protokollerin dağıtımını kısıtlayan bir şeydir. tasarımcıları EVM'nin kısıtlamaları dahilinde yeni bir şey bulmaya zorlamak. Basitçe söylemek gerekirse, karmaşık uygulamalar için maliyetler çok kısıtlayıcıdır. Bu aynı zamanda çeşitli protokollerin kendi protokollerinin bazı kısımlarını zincir dışında tutmasına da yol açtı ve bu şekilde dağıtılan her zincir dışı model, beraberinde belirli bir risk kavramını da getirdi. Merkezileşme riski ve sadece güven riski; protokolün kötü niyetli olmayacağına güveniyorsunuz, bu da merkezi olmayan uygulamaların ahlakına bir şekilde aykırı.

Bu yazıda bu çözümlerden birkaçına bakmaya çalışıyorum ve bu altyapı sayesinde ne tür uygulamaların kilidinin açılabileceğine bir göz atmaya çalışıyorum. Ayrıca, kripto alanındaki uygulamaların temel taşı olacağı kesin olan hesaplama yükünü boşaltmanın alternatif yollarını da deneyeceğim.

Zk yardımcı işlemcileri

Axiom ve RiscZero tarafından sunulanlar gibi yardımcı işlemciler, yakın zamanda akıllı sözleşmelerin ağır hesaplama yükünü hafifletmesine izin vererek zincir üzerinde mümkün olan yeni bir uygulama boyutu açtı. Sistemler, kodun herkesin doğrulayabileceği bir şekilde yürütüldüğüne dair kanıt sunar.

Bonsai ve Axiom, zincir dışı duruma erişimle keyfi hesaplamanın zincir dışında çalıştırılmasına izin vermeleri ve hesaplamanın yapıldığına dair "makbuzlar" sağlamaları bakımından benzer çözümlerdir.

Aksiyom

Axiom, Ethereum akıllı sözleşmelerinin daha fazla tarihsel zincir içi verilere erişmesini ve karmaşık hesaplamalar gerçekleştirmesini sağlarken ağın merkezi olmayan yapısını ve güvenliğini korur. Şu anda sözleşmelerin mevcut bloktan çok sınırlı verilere erişimi var ve bu da oluşturulabilecek uygulama türlerini kısıtlıyor. Aynı zamanda, sözleşmelerin geçmiş arşiv verilerinin tamamına erişmesine izin vermek, tüm ağ düğümlerinin arşivin tamamını depolamasını gerektirecektir; bu da depolama maliyetleri nedeniyle mümkün değildir ve merkezi olmayan sistemi olumsuz yönde etkileyecektir.

Bu sorunu çözmek için Axiom bir “ZK ortak işlemci” sistemi geliştiriyor. Sözleşmelerin geçmiş blockchain verilerini sorgulamasına ve Axiom ağı aracılığıyla zincir dışı hesaplamalar yapmasına olanak tanır. Axiom düğümleri, talep edilen zincir üstü verilere erişir ve belirtilen hesaplamayı gerçekleştirir. Anahtar, sonucun geçerli zincir içi verilerden doğru şekilde hesaplandığına dair sıfır bilgi kanıtı üretmektir. Bu kanıt zincir üzerinde doğrulanarak sonuca sözleşmelerle güvenilebilmesi sağlanır.

Bu yaklaşım, sözleşmelerin zincir geçmişinden çok daha fazla veriye erişmesine ve temel katman düğümlerine yük getirmeden bu veriler üzerinde karmaşık hesaplamalar gerçekleştirme yeteneğine olanak tanır. Axiom, bunun tarihsel blockchain faaliyetinin kanıtlanabilir, objektif analizine dayanan yeni uygulama kategorilerini mümkün kılacağına inanıyor. Temel veri okumaları için ana ağ işlevselliğini zaten başlattılar ve yakın gelecekte tam arşiv veri erişimine ve sözleşme görüntüleme işlevlerinin ZK doğrulamasına genişletmeyi planlıyorlar. Uzun vadeli vizyonları EVM yeteneklerinin ötesinde daha gelişmiş ZK hesaplamalarıdır.

Axiom, zincir dışı uygulamanın doğru olduğuna dair kanıtlar üreterek yeni blockchain uygulama kategorilerinin kilidini açar.

Risk Sıfır Bonsai

Risc Zero, Rust, C/C++ ve Go gibi dillerde yazılan rastgele programların sıfır bilgiyle kanıtlanmasına olanak tanıyan genel amaçlı bir sıfır bilgi sanal makinesi (zkVM) geliştirdi.

zkVM, geliştiricilerin özel devreler tasarlamaya gerek kalmadan rastgele Rust kodunu sıfır bilgiyle kanıtlamasına olanak tanır. Amaç, sıfır bilgili uygulama geliştirmeyi daha erişilebilir hale getirmektir. zkVM, özel girişleri veya mantığı açığa vurmadan programın doğru şekilde yürütüldüğünü onaylayan bir kanıt makbuzu oluşturur. Bu, zincir üzerinde doğru yürütmeyi doğrulayan kanıt makbuzları ile yoğun hesaplamaların zincir dışında gerçekleşmesine olanak tanır. Pas kasaları bu zkVM'de çalışır ancak sistem çağrılarıyla ilgili bazı sınırlamalar vardır. Devamlılıklar adı verilen bir özellik, büyük hesaplamaların bağımsız olarak kanıtlanabilecek bölümlere ayrılmasına olanak tanır. Bu, paralel kanıtlamayı mümkün kılar, böylece hesaplama boyutundaki sınırları kaldırır ve zkVM programlarının duraklatılmasına/devam ettirilmesine olanak tanır. Devamlar, zkVM'de tamamen homomorfik şifreleme, EVM ve WASM gibi yeni kullanım senaryolarını mümkün kıldı.

Bonsai, Risc Zero tarafından Ethereum ve blockchain uygulamaları için genel amaçlı zkVM'nin kullanılmasını sağlamak üzere geliştirilen, zincir dışı bir sıfır bilgi kanıtlama hizmetidir. ZkVM'de zincir içi akıllı sözleşmeler ile zincir dışı hesaplamalar arasında bir köprü sağlar.

Bonsai'nin etkinleştirdiği iş akışı aşağıdaki gibidir:

Geliştirici, zincir dışı bir hesaplama talep etmek için Bonsai'nin aktarma sözleşmesine çağrıda bulunan akıllı bir sözleşme yazıyor

Bonsai bu zincir içi istekleri izler ve Rust'ta yazılmış ilgili zkVM programını yürütür

zkVM programı, Bonsai'nin altyapısında çalışır, yoğun veya özel hesaplamayı zincir dışında gerçekleştirir ve ardından doğru şekilde yürütüldüğüne dair kanıt üretir.

"Makbuz" adı verilen kanıt sonuçları, aktarma sözleşmesi yoluyla Bonsai tarafından zincire geri gönderilir.

Geliştiricinin akıllı sözleşmesi, sonuçları bir geri arama işleviyle alır

Bu, zincir üzerinde zk kanıtları aracılığıyla doğru yürütmeyi doğrulamaya devam ederken, hesaplama açısından yoğun veya hassas mantığın zincir dışında gerçekleşmesine olanak tanır. Akıllı sözleşmenin yalnızca talep edilen hesaplamaları ve sonuçları tüketmeyi ele alması gerekir.

Bonsai, Rust kodunu zkVM bayt koduna derlemenin, programları yüklemenin, VM'de çalıştırmanın ve kanıtları döndürmenin karmaşıklığını ortadan kaldırır. Geliştiriciler program mantığını yazmaya odaklanabilirler. Bu altyapı böylece hassas verileri ve mantığı gizli tutarken genel amaçlı hesaplamaların zincir dışında çalıştırılmasına olanak tanır.

Bonsai, geliştiricilerin, temeldeki zkVM şifrelemesi ve altyapısında uzmanlığa ihtiyaç duymadan, zincir dışı bilgi işlemle doğrudan blockchain uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Basitçe söylemek gerekirse Bonsai, geliştiricilerin zincir dışı hesaplamaları zk uzmanlığı olmadan kolayca entegre etmelerini sağlar.

Alternatif çözümler

Doğrulanabilir zincir dışı hesaplamaya ulaşmanın tek yolu ZK yardımcı işlemcisi midir? Hesaplamanın yükünü güvenilir ve güvenli bir şekilde boşaltmak için başka hangi uygulamalar var? Güvenlik özellikleri, verimlilik ve uygulamaya ilişkin görüşler farklılık gösterse de bunlar kriptonun çeşitli köşelerinde araştırılıyor ve yavaş yavaş ön plana çıkacaklar.

MPC ve TEE'ler gibi alternatifler, doğrulanabilir zincir dışı hesaplamaya yönelik başka yaklaşımlar sağlar. MPC, hassas veriler üzerinde ortak hesaplamaya izin verirken, TEE'ler donanım tabanlı güvenli bölgeler sunar. Her ikisi de ödünleşimler sunar ancak ZK yardımcı işlemcileri için alternatif olabilirler.

MPC (Çok Taraflı Hesaplama)

Güvenli çok partili hesaplama (MPC), birden çok tarafın kendi girdileri üzerinde bir işlevi ortaklaşa hesaplamasına ve bu girdileri gizli tutmasına olanak tanır. Hassas veriler üzerinde işbirliğine olanak tanıyarak tüm katılımcıların gizliliğini korur. Ancak, tüm tarafların çıktıyı öğrendiği veya hiçbirinin öğrenmediği MPC'de adaleti sağlamak, çoğu tarafın dürüst olmaması durumunda imkansızdır. Başka bir deyişle, tüm düğümler bozulduğunda gizlilik ve bütünlük garantileri ortadan kalkar. Blockchain teknolojisi, MPC protokollerini daha adil hale getirmeye yardımcı olabilir.

Maaşlarını birbirlerine açıklamadan maaşlarının ortalamasını öğrenmek isteyen üç arkadaş düşünün. Bunu başarmak için Güvenli MPC'yi kullanabilirler.

Arkadaşların Alice, Bob ve Eve olduğunu varsayalım:

Alice maaşını alır, buna rastgele bir sayı ekler ve sonucu Bob'a söyler.

Bob, Alice'ten aldığı sayıya maaşını ve başka bir rastgele sayıyı ekler ve sonucu Eve'e söyler.

Eve maaşını Bob'un sayısına ekler, ardından daha önce eklenen tüm rastgele sayıları çıkarır ve ortalamayı bulmak için sonucu üçe böler.

Son rakam maaşlarının ortalamasıdır; kimse diğerlerinin maaşları hakkında hiçbir şey öğrenmedi. Burada dikkat edilmesi gereken bir nüans şudur; kimse birbirinin maaşını tam olarak bilemese de, eğer ortalama Eve'in maaşından düşükse, bu durumda Eve diğer ikisinden birinin maaşının kendisininkinden daha az olduğu sonucunu çıkarabilir.

Blockchain, tarafların bilgi göndermesine olanak tanıyan, kurcalanmaya karşı korumalı bir kamu defteri sağlar. Taraflar, tanık şifrelemeyi kullanarak adil olmayan bir MPC protokolünün çıktısını şifreleyebilir. Şifre çözme anahtarının çıkarılmasına izin veren belirteçleri deftere gönderirler. Defter halka açık olduğundan tüm taraflar şifre çözme anahtarına aynı anda erişebilir. Bu, tüm tarafların çıktının şifresini çözdüğü veya hiçbirinin çözmediği adil bir şifre çözme protokolü sağlar.

Andrew Miller, "Blockchain Gizliliği katmanı olarak MPC"de MPC'nin özel veriler üzerinde hesaplamalara nasıl yardımcı olabileceğinden bahsediyor. Kamuya açık olarak denetlenebilen MPC, toplam düğüm bozulmasına rağmen bütünlüğü korumak için sıfır bilgi kanıtlarını kullanır. Müşteriler geçerliliği kanıtlamak için girdiler taahhüt eder. MPC düğümleri doğru hesaplamanın kanıtlarını üretir. Sonuçta doğrulayıcılar girdileri, çıktıları ve kanıtların eşleştiğini kontrol edecek. Bu denetim, standart MPC maliyetlerinin ötesinde minimum düzeyde ek yüke neden olur. Kanıtlar, evrensel bir kurulumla SNARK'ların kullanılmasıyla kısa ve özdür. Ancak performans optimizasyonları, programlama modelleri ve gerçek dünyadaki dağıtımla ilgili sorular devam ediyor.

Güvenli Bölgeler / TEE'ler

Kişisel bilgiler, finansal veriler vb. gibi hassas veriler, depolanırken veya aktarılırken, kullanılırken ve hesaplanırken korunmalıdır. Geleneksel şifreleme yöntemleri, verileri beklemede ve aktarım halinde korur, ancak veriler aktif olarak kullanıldığında korumaz. Bu bir sorundur çünkü veriler işlenirken genellikle şifrelenmemiş bir biçimdedir ve bu da onları saldırılara karşı savunmasız bırakır.

Güvenilir yürütme ortamları (veya güvenli bölgeler), verilerin şifrelenebildiği ancak hesaplamaların yine de bunlar üzerinde gerçekleştirilebildiği yalıtılmış ortamlardır. Ana fikir, verileri ve hesaplamayı ayrıcalıklı sistem süreçlerinin bile erişemeyeceği şekilde yalıtmaktır. Güvenilir Yürütme Ortamları (TEE'ler), hassas verileri ve kodları korumak için donanım tabanlı güvenlik özellikleri sağlayan, işlemci içindeki güvenli alanlardır. Belirli yazılımları sistemin geri kalanından izole ederek, TEE içindeki verilerin, işletim sistemi veya cihazda çalışan diğer yazılımlar tarafından bile değiştirilmemesini sağlarlar.

TEE'ler, hassas verilerin kullanılırken bile korunmasını sağlar. Bu, gizliliği koruyan sosyal ağlar, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri vb. gibi uygulamaların etkinleştirilmesini sağlar. Verimlilik ve güven varsayımlarıyla ilgili bazı sınırlamalar vardır ancak yerleşim alanları, özellikle sağlam, sansürlenemez sistemler oluşturmak için blockchain ağlarıyla birleştirildiğinde birçok potansiyel kullanıma sahip güçlü bir teknolojidir. Güvenle ilgili ödünler, güçlü veri gizliliğinin gerekli olduğu birçok ticari ve kar amacı gütmeyen uygulama için kabul edilebilir.

Güvenilir yürütme ortamları (TEE'ler), verilerinizi gizli tutarken ve operasyonlarınızı kurcalamaya karşı korumalı tutarken, hesaplamaları güvenilmeyen bir üçüncü taraf bulut sağlayıcısına dış kaynak olarak vermenize olanak tanır. Bu, gizlilik veya kontrolden ödün vermeden bulutun rahatlığından ve maliyet tasarrufundan yararlanmak isteyen merkezi olmayan uygulamalar ve kuruluşlar için son derece faydalıdır. Ancak TEE'ler sihirli bir şekilde tüm sorunları çözmez; çoğu geliştiricinin bunları kolayca kullanabilmesi için hâlâ üzerinde çalışılması gereken bazı pratik zorluklar vardır.

Bunlar güçlü bir yapı taşıdır ancak yine de yukarıda belirtilenler ve satıcı merkezileştirme, ölçeklendirme ve hata toleransı etrafındaki sınırlamalarını ele almak için dikkatli sistem araştırmalarına ihtiyaç vardır.

Intel SGX ve AWS Nitro Enclaves gibi güvenilir yürütme ortamları (TEE'ler), hassas hesaplamaları çalıştırmak ve gizli verileri depolamak için yalıtılmış ortamlar sağlar. TEE'ler, ayrıcalıklı sistem işlemlerinin bile TEE içindeki kod ve verilere erişememesini veya bunları kurcalamamasını sağlar. Bu, merkezi olmayan uygulamaların ve kuruluşların, gizlilik veya bütünlük konusunda endişelenmeden hesaplamaları güvenilmeyen üçüncü taraf bulut ana bilgisayarlarına dış kaynak olarak kullanmasına olanak tanır.

Bu zorlukların çözülmesi, güçlü bütünlük, gizlilik ve sansüre dayanıklılık gerektiren merkezi olmayan uygulamalar için TEE'lerin uygulanabilirliğini büyük ölçüde artıracak ve hesaplama ve depolamayı güvenilmeyen bulutlara dış kaynak olarak kullanacaktır. TEE'ler güçlü bir ilkeldir ancak sınırlamalarını gidermek için düşünceli bir sistem ortak tasarımı hala gereklidir.

Kısa bir karşılaştırma

Yardımcı işlemcileri değerlendirirken, farklı hesaplama türleri için gereken güvenlik modeli ve güvence düzeyi önemli bir husustur. Siparişlerin eşleştirilmesi gibi bazı hassas hesaplamalar, maksimum güvenlik ve minimum güven varsayımları gerektirir. Bunlar için, zk-işlemcileri gibi sıfır bilgi kanıtları kullanan yardımcı işlemciler, operatöre güvenmeden sonuçların doğrulanabilmesi nedeniyle güçlü garantiler sağlar.

Ancak zk-yardımcı işlemcilerinin verimlilik ve esneklik açısından dezavantajları olabilir. MPC veya güvenilir donanım gibi diğer yaklaşımlar, analitik veya risk modelleme gibi daha az hassas hesaplamalar için kabul edilebilir ödünler olabilir. Daha zayıf güvenceler sağlarken, daha geniş bir hesaplama dizisinin daha verimli olmasını sağlarlar. İhtiyaç duyulan güvenlik düzeyi uygulamaların risk toleransına bağlıdır. Ekipler söz konusu değeri analiz etmeli ve doğrulanmamış ancak verimli yardımcı işlemcilerin belirli kritik olmayan hesaplamalar için makul bir mühendislik uzlaşması olup olmadığını değerlendirmelidir.

Genel olarak, yardımcı işlemciler geniş bir güvenlik modeli yelpazesini kapsar ve ekiplerin çözümleri belirli görevlerin güvenlik gereksinimleriyle eşleştirmesi gerekir. Ekosistem henüz gelişme aşamasında olduğundan ölçeklenebilir, doğrulanabilir hesaplamadaki daha fazla ilerleme, olasılıkları genişletecektir.

Uygulamalar

Borç Verme Protokolleri için Dinamik Kontrol

"Defi için yeni bir ilkel olarak Geribildirim Kontrolü" blogunda yazarlar, defi mekanizması için kontrol mekanizmalarının, hesaplama ve depolama bollaştıkça takviyeli öğrenme (RL) ve DRL kullanarak yavaş yavaş bir uçtan diğerine yükseltilebileceğini belirtiyor. RL hala zor olsa da, doğrulanabilir hesaplama nedeniyle Makine öğrenimi uygulamaları hala mümkün olabilir.

Geçen yılki borç verme protokolleri, likiditenin bulunmadığı ayı piyasasında ödünç verilen token için agresif parametreler nedeniyle şüpheli borç olasılığı nedeniyle inceleme altına alındı. Zincir içi likiditeye erişebilen ve varlıklar için likidite profili oluşturabilen modeller muhtemelen parametreleri dinamik olarak değiştirebilir.

Örneğin, Borç Verme protokolleri, gerçek zamanlı zincir içi verilere dayalı olarak faiz oranlarının dinamik olarak kontrol edilmesinden faydalanabilir. Bir geri bildirim kontrol sistemi, önceden belirlenmiş faiz oranı modellerine güvenmek yerine, mevcut kullanım ve likidite faktörlerine dayalı olarak oranları algoritmik olarak ayarlayabilir.

Örneğin, bir varlığın borçlanmasına yönelik talebin yüksek olması ve kullanım oranlarının yükselmesi durumunda kontrolör, arzı teşvik etmek ve kullanımı istikrara kavuşturmak için faiz oranlarını hızla artırabilir. Tersine, kullanım düşük olduğunda borçlanmayı teşvik etmek için oranlar düşürülebilir. Denetleyici parametreleri, protokol gelirini en üst düzeye çıkarmak veya oynaklığı en aza indirmek gibi hedefleri optimize edecek şekilde ayarlanabilir.

Protokolün bunu uygulamak için toplam ödünç alınan tutarlar, mevcut likidite ve diğer kullanım ölçümleri gibi gerçek zamanlı zincir içi verilere erişmesi gerekecek. Denetleyici mantığı daha sonra optimum faiz oranı ayarlamalarını hesaplamak için bu verileri işler. Oran güncellemeleri, bir DAO aracılığıyla zincir üzerinde veya kanıt doğrulaması ile zincir dışı olarak yönetilebilir.

Protokolün bunu uygulamak için toplam ödünç alınan tutarlar, mevcut likidite ve diğer kullanım ölçümleri gibi gerçek zamanlı zincir içi verilere erişmesi gerekecek. Denetleyici mantığı daha sonra optimum faiz oranı ayarlamalarını hesaplamak için bu verileri işler. Oran güncellemeleri, bir DAO aracılığıyla zincir üzerinde veya kanıt doğrulaması ile zincir dışı olarak yönetilebilir. Her ne kadar son çalışma, Chitra ve diğerleri tarafından yazılan “Dinamik Defi Faiz oranı eğrilerine yönelik saldırılar”. dinamik borç verme modellerinin daha fazla MEV ile sonuçlandığını göstermiştir. Dolayısıyla bu protokollerin tasarımının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi gerekir.

Makine öğrenimi uygulamaları

Blockchain verilerine erişimin bolluğu, bizi makine öğrenimi uygulamalarını bu şekilde kullanma konusunda doğal bir sonuca götürüyor. Makine öğrenimi uygulamaları için hesaplamanın kanıtlanması biraz daha zor olsa da doğrulanabilir makine öğrenimi hesaplaması başlı başına büyük bir pazardır. Bunlar aynı zamanda zincir üstü uygulamalarda, özellikle bazı güvenlik uygulamalarında da kullanılabilir.

Blockchain verileri, makine öğrenimi modellerinin şüpheli etkinliği tespit etmek veya risk yönetimi sistemlerini güçlendirmek için kullanabileceği değerli sinyaller içerir. Ancak, gaz maliyetleri ve gizlilik endişeleri nedeniyle ML'yi zincir üzerinde çalıştırmak şu anda mümkün değil. Bu, şüpheli para çekme veya transferleri tespit etmek için akıllı sözleşmeler, cüzdanlar veya portföy yöneticileri için zincir içi İzleme sistemlerine benzeyebilir. Güvenlik durumunda elde edilecek çeşitli sinyal türleri için çok miktarda profil oluşturma verisi mevcuttur; bunlar "Ruggers", "Hacks" ve diğer kötü niyetli saldırılar için olabilir. Ayrıca, zincir içi geçmişleri göz önüne alındığında, borç verenler ve borçlular için kredi itibarı ve profil oluşturma riskine yönelik tanımlama başvuruları için de kullanılabilir.

Zorluklar arasında veri kalitesi, kavram sapması ve kanıt sistemlerinin performans sınırlamaları yer alır. Ancak ML'yi doğrulanabilir zincir dışı hesaplamayla birleştiren yardımcı işlemciler, blockchain analitiği ve risk yönetimi için birçok yeni fırsatın önünü açıyor.

Sürekli takaslar ve Seçenekler

Sürekli takaslara yönelik marj sistemleri, merkezi ve hatta merkezi olmayan borsalar konusunda her zaman kullanıcılardan gizlenmiştir. Sürekli takaslar ve opsiyonlar gibi türevlere yönelik marj sistemleri, geleneksel olarak merkezi borsalar tarafından kontrol edilen opak kara kutular olmuştur.

Yardımcı işlemciler, merkezi olmayan ticaret için şeffaf ve doğrulanabilir marjin mantığı uygulama fırsatı sunar. Otomatik kaldıraç azaltma sistemlerinin doğrulanmış bir şekilde uygulanması vaadi, kullanıcılar için daha yüksek bir güvenilirlik faktörü sunar ve onları merkezi muadillerinden hemen ayırır.

Marj sistemi, sürekli takaslar için endeksli fiyat beslemelerini ve pozisyon değerlerini izleyebilir, marj bakiyeleri negatife düşmeden pozisyonları tasfiye edebilir. Sürdürme marjı oranları, fonlama oranları ve tasfiye cezaları gibi tüm risk parametreleri zincir üzerinden yönetilebilir.

Ancak marj bakiyelerinin, gerçekleşmemiş PnL'nin, tasfiye tutarlarının vb. hesaplanmasına yönelik yoğun hesaplamalar bir yardımcı işlemciye aktarılabilir. Marj motoru mantığını gizli bir ortamda yürütecek ve doğru hesaplamayı doğrulayan kanıtlar üretecektir.

Yardımcı işlemci yaklaşımının faydaları arasında şeffaflık, doğrulanabilirlik ve gizlilik yer alır. Marj motoru mantığı artık özel bir kara kutu değil. Hesaplamalar zincir dışında gerçekleşir, ancak kullanıcılar doğru yürütmenin kanıtlarına güvenebilir. Seçenekler için de aynı şey başarılabilir.

Zorluklar arasında yoğun marj hesaplamaları için kanıtların verimli bir şekilde oluşturulması yer alıyor. Ancak genel olarak, yardımcı işlemciler gizliliği doğrulanabilirlikle birleştirerek merkezi olmayan türev platformları için yeni potansiyelin kilidini açıyor.

Çözüm

Yardımcı işlemciler, merkezi olmayan yönetimden ödün vermeden blockchain uygulamalarının olanaklarını büyük ölçüde genişletir. Bu alanda son teknoloji projeler yenilikler yapmaya devam ettikçe, Ethereum ve ötesinde doğrulanabilir zincir dışı hesaplamanın geleceği parlak görünüyor.

Gelecekteki bir makalede, bu çözümlerin güvenlik hususlarını, toplamalarla karşılaştırmalarını, daha geniş Ethereum uygulama ortamına nasıl uyum sağladıklarını ve ölçeklendirme sorunlarına karşı her derde deva olup olmadıklarını ele alacağım.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [Mirror]'dan yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [İmparator] aittir. Bu yeniden basıma itirazlarınız varsa lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin; onlar konuyu hemen halledeceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Aksi belirtilmedikçe tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.