该项目旨在对单Slot最终性(SSF)共识机制进行全面的学术概述，涵盖现有机制、设计、优缺点以及可行性，并提出新的共识模型和研究问题。项目最终形成一篇硕士论文，对RLMD-GHOST、Tendermint、Algorand等多种共识机制以及Casper CBC、Sleepy model等设计进行评估和分析，旨在为以太坊的SSF实现提出新机制，明确研究现状，并为该领域的研究提供路线图。
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项目建议
单Slot最终性共识机制研究的概述与扩展
动机
单Slot最终性（Single Slot Finality, SSF）领域正处于一个关键时刻。 随着以太坊需求的增长，对更高效、更快速的共识机制的需求也日益增长。 SSF 旨在实现近乎瞬时的交易验证，从而提供了一种解决方案，从而改善用户体验，防止 MEV 激励的重组，并能够证明活性（liveness）等优势。
然而，尽管 SSF 具有潜力，但将其完全整合到主网是一个中长期目标。 目前，人们正在探索许多共识机制和创新来实现 SSF，这反映了该领域积极的研发。
该项目的目的是对当前 SSF 研究的现状进行简明扼要的概述。 这将包括强调重大进展、潜在方向，并为推进正在进行的研究做出有意义的贡献。
项目描述
本项目将补充我的硕士论文，对整个单Slot最终性共识机制领域进行学术概述。 它将涵盖已经实现或正在朝着 SSF 发展的现有共识机制、支持它们的底层设计和创新、它们的优缺点以及它们作为以太坊 LMD-GHOST 机制的替代方案的可行性。 此外，该项目将旨在通过结合来自不同机制的特性来创建具有不同权衡的新型共识模型，从而扩展研究空间。 它还将提出研究问题，以指导未来的调查。
规范
项目的实施细节和技术信息：
拟议的解决方案将在我的硕士论文中实施，暂定名为“区块链共识机制的综合概述，重点关注单Slot最终性”。 该论文将遵循学术论文的典型结构，包括对挑战的介绍、提供接近 SSF 所需的背景知识的部分、对导致 SSF 的不同方法、机制和提案的概述，以及分析和讨论部分。 该论文还将展示通过在前人工作的基础上开发具有不同权衡的新共识机制的尝试。 结论将讨论开放的研究问题和该领域的未来前景。
该论文将评估和分析各种共识机制，例如：
- RLMD-GHOST
- LMD-GHOST（进行了多次修改）
- Goldfish
- Tendermint
- Algorand
- Momose-Ren
- Malkhi, Momose, Ren
- Sei’s twin-turbo consensus
- SKALE consensus (Asynchronous Binary Byzantine Agreement)
该分析将涵盖诸如最终确定时间、安全性和活性保证、节点要求、所需同步性、去中心化程度、潜在的攻击向量等。
该项目还将考虑方法、设计和补充材料，包括：
- Vitalik 基于累积委员会的最终性方法
- Casper CBC
- Casper FFG（与共识机制相结合）
- 最长链范式
- Sleepy 模型及其变体
- 可用性-最终性困境
- 分级协议和动态仲裁
- Horn（签名聚合设计）
随着研究的进展，将探索进一步的修改和创新。 潜在的想法包括调整安全保证以在不同时间实现不同级别的最终性，以及合并来自不同协议的设计决策。
书面材料将分为以下几部分：介绍和背景信息（30%）、主要概述（50-60%）以及拟议的设计和研究问题（10-20%）。
路线图
拟议的时间表和项目执行细分：
该项目由三个主要阶段组成：
- 研究和综合信息
- 写作过程
- 设计协议修改并提出研究问题
研究和写作将是并发的任务，贯穿整个项目期间，预计需要大约 2 个月。 此估算基于阅读每篇论文大约需要 3-4 天，编译调查结果需要 1-2 天，总共考虑 10-15 篇论文。 但是，时间表可能会超出此持续时间。
设计协议和制定研究问题的创造性过程将占用 EPF 期间的剩余时间，大约一个月。 如果需要，我准备继续这个阶段直到完成。
可能的挑战
预期的局限性和挑战：
主要的挑战是评估尚未实施的共识机制，从而导致依赖估计或理论值。
此外，识别相关的研究问题以及整合来自主要提议的设计决策可能会带来挑战。 这些问题预计将在研究过程中得到解决，但可能需要时间。
项目目标
对成功和项目影响的描述：
理想的结果是对整个单Slot最终性研究领域的全面而详细的概述，以及满足以太坊可用性要求的新共识机制的提案。 虽然正式学术论文的完成可能会超过四个月，但研究阶段将在项目期间结束。
范围将包括所有相关的 SSF 工作，并旨在作为截至 2023 年末 SSF 状态的指导文件。
该项目的影响将是三方面的：
- 提出潜在的 SSF 在以太坊上实施的新机制
- 阐明研究状态，并为新的和有经验的贡献者提供资源，以全面理解单Slot最终性。
- 识别开放的研究问题，为推进该领域的研究提供路线图。
合作者
研究员
不适用
导师
- Luca Zanolini
- Francesco D’Amato
资源
待定； 本页将根据需要进行更新。
