桥接中，信任是一种频谱：一个量化的框架

桥是信任的光谱：一个量化的框架

有了桥，信任就是一个光谱 —— LI.FI 很高兴与 CryptoStats 合作，为评估一些最受欢迎的桥的无信任性提供一个框架。

该框架用于在 CryptoFlows.com 上对桥梁进行分类，这是一个“可视化工具，提供生态系统的完整地图：描绘所有主要链之间的关系，以及将它们连接在一起的桥梁。”

本文概述了我们的框架，用于比较 CryptoStats 跟踪的桥梁，然后根据信任最小化将其分类到不同的桶中。

让我们深入探讨！

第一部分：桥的信任光谱

当涉及到桥的无信任性时，最主要的问题是：谁在验证系统？ 因此，桥如何验证交易构成了我们框架的核心。桥验证交易主要有两种方式：

• 原生验证 —— 这样的系统不会增加任何新的信任假设，而是依靠连接的区块链的验证者集来在它们之间转移资产。

原生验证 —— 交易由区块链的验证者集验证

• 外部验证 —— 这样的系统依赖于第三方，如外部的验证者集，来跨区块链转移资产。

外部验证 —— 交易由桥的验证者验证。

在外部验证系统的子集中，可以使用不同的加密经济机制来最小化信任（更接近光谱的“有效无信任”端）：

• 没有抵押质押的系统 —— 验证者不必发布任何抵押品。用户本质上必须信任桥的构建者来保证他们的资金安全，并依靠他们优先考虑声誉而不是勾结。如果发生恶意活动，验证者会拿走所有资金，而用户则一无所有（验证者胜，用户败）。
• 有燃烧抵押品的绑定系统 —— 验证者发布抵押品，如果发生恶意活动，抵押品会被烧毁。阻止恶意活动可以最小化信任。但是，该系统不能保证如果出现问题，用户资金将得到偿还。如果发生恶意活动，验证者的抵押品将被削减，用户的资金也将丢失（验证者和用户都输）。
• 有削减抵押品的保险系统 —— 验证者发布抵押品，如果他们采取恶意行为，抵押品可能会被削减，削减的抵押品用于补偿用户。通过阻止恶意活动并在出现问题时补偿用户来最小化信任（验证者输，用户不受影响）。

我们认为，如果一个桥原生验证交易，它就更接近于“无信任” —— 这意味着该桥使用区块链各自的验证者集来跨链转移资产，并且可以被认为与底层区块链一样安全。相反，如果一个桥外部验证交易，它依赖于第三方的安全性而不是底层区块链来转移资产，即它的信任性较低。

然而，这只是对桥如何工作的一种过度简化。实际上，原生验证桥和外部验证桥之间的区别不是二元的；而是一个信任的光谱。“信任性等级”是由信任性来衡量的 —— 也就是建立在区块链底层验证者之上的任何额外假设的缺失。为了提供一个信任光谱的框架，我们将其分解为五种不同的验证设计，如下所示：

第二部分：对 CryptoStats 的桥进行分类

CryptoStats 在 CryptoFlows 上发现了关于价值如何在加密生态系统中流动的各个数据并将其聚合，这是一项了不起的工作。截至发布时，该网站跟踪了 14 个桥的跨链资产转移，包括 Wrapped Bitcoin、Ren、Arbitrum、Optimism、Avalanche、Gravity Bridge、Wormhole、Axelar、Binance、Polkadot、IBC、Rainbow、Multichain 和 Polygon PoS。

以下是如何根据交易的验证方式对它们进行分类：

在外部验证的子集中，以下是如何根据其加密经济机制进一步对桥进行分类：

现在，定义了桥的信任光谱，通过根据桥的设计对其进行分类，来评估桥的无信用性就变得简单了：

原生验证桥

外部验证桥

从上表可以看出，所有外部验证系统都标有红色或黄色，而混合和原生验证系统则为绿色。

值得注意的是，14 个桥中有 9 个是外部验证的 —— 这是可以预料的，因为外部验证的桥往往更便宜、可扩展性更强，而原生验证的桥可能很昂贵，并且很难扩展到少数链以外。

结束语

通过这个比较框架，LI.FI 并不试图告诉读者哪个桥是“最好的”或“推荐的”。我们只是希望指出桥是如何工作的，以及哪些桥在其设计中添加了某些信任假设，以使其更快/更便宜/[插入任何所需的桥特征]。因此，对于桥来说，信任是一个光谱，并且为影响信任最小化的特定用例做出了权衡。

我们希望这个框架能够帮助用户和 dApp 努力实现信任最小化。

非常感谢 Mark Murdock 对框架进行头脑风暴并共同撰写这篇研究文章 😄

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