Одним из центральных столпов платформы ORAO Oracle является проактивная рейтинговая система, которая оценивает достоверность данных по мере их поступления, а не только анализирует прошлые результаты. В этой статье мы дадим подробный обзор того, как работает эта система, на что она опирается и как она действует для поставщиков данных и покупателей в некоторых ситуациях.

Основы - Сравнение новых данных с прошлыми данными

Практически на каждой платформе Oracle есть какая-то система репутации. Существуют исключения, хотя они идут на другие компромиссы, такие как требование нескольких поставщиков данных для каждого ввода данных, повышение затрат и строгое ограничение типов данных, которые могут поддерживать их платформы.

Для платформ с системой репутации механика довольно проста. Когда вы впервые начинаете предоставлять данные, вам доверяют только в той степени, в которой у вас есть большая доля токенов, которые вы теряете, если вас поймают на предоставлении неверных данных. Это избавляет от большинства злоумышленников, потому что, хотя вы получаете лишь скромную прибыль за предоставление надежных данных, вы теряете много денег, если вас поймают на неправильном поведении, легко уничтожая месяцы прибыли за несколько секунд.

Однако остается один очевидный вектор атаки. Если вы сообразительный и потенциальный злоумышленник, вы можете заработать солидный рейтинг репутации и активно искать возможности для предоставления неверных данных конкретной жертве. Например, у вас может быть DEX, который регулирует цены не только на основе доли токенов в его пулах ликвидности, но и на основе ценовых потоков оракула. Затем злоумышленник может дождаться настоящего внезапного скачка или падения цены и предоставить данные о том, что произошло обратное, или даже эта цена практически не изменилась. Как только эти данные принимаются DEX, они могут совершить арбитражную сделку, торгуя токенами с жертвой по неправильной цене, а затем продавая их по справедливой рыночной стоимости в другом месте. Для DEX с большими пулами ликвидности прибыль от такого мошенничества может быть намного больше, чем стоимость конфискации ваших токенов за предоставление ложных данных.

Разработчики, конечно, знают об этой уязвимости, и поэтому некоторые смарт-контракты задействуют несколько каналов данных (хотя многие этого не делают, потому что оплата нескольких транзакций и сборов за передачу данных может быть дорогостоящей). Однако из-за того, что даже честные поставщики данных часто немного расходятся во мнениях по цене, особенно на временных рамках, которые часто меньше секунды, разные потоки данных, как правило, не полностью согласуются, и если два сигнала идут в разных направлениях или отстают друг от друга. контракты не могут просто заблокироваться и ждать, иначе они будут делать это постоянно. В результате, когда происходит действительно внезапное изменение цен, уязвимости сохраняются.

Рейтинг проактивных данных ORAO

ORAO требует, чтобы поставщики данных фиксировали долю, а также проверяли свои прошлые результаты. Однако по причинам, указанным выше, мы решили, что этого недостаточно. Поэтому мы разработали рейтинговую систему, в которой используются нейронные сети (машинное обучение), обученные с помощью TensorFlow, которые оценивают данные по мере их поступления в сеть ORAO. Эти нейронные сети сравнивают ваши данные с данными, которые вы предоставили в прошлом, а также с данными, которые другие поставщики данных производили и предоставляли в прошлом.

Например, если у вас исторически была низкая задержка сигнала, вы не сможете прятаться за «О, у меня была плохая задержка» в будущем. Ваш первоначальный высокий рейтинг доверия был частично основан на постоянной низкой задержке. Если в вашем фиде цен не учитывался последний скачок цен, тогда как исторически вы должны были быть одними из первых, кто узнал бы об этом, рейтинг в вашем фиде данных сильно снизится. В явно злонамеренных или особо вопиющих случаях данные даже не передаются или публикуются вместе с предупреждением не доверять им. Сеть ORAO не может публиковать данные от вашего имени, которое не принадлежит вам - ваши данные подписаны вами с использованием вашего закрытого ключа, который нельзя подделать. Но что мы можем сделать, так это привязать рейтинг данных к каждому экземпляру передаваемых данных.

До сих пор в этой статье мы сосредоточились на ценовых потоках, потому что я ожидаю, что большинство читателей будут лучше знакомы с ценовыми потоками, чем с другими информационными продуктами. Однако те же принципы применимы и к другим типам данных. Договор страхования, запрашивающий данные об отмене рейсов, не так чувствителен ко времени, как поток цен, но, тем не менее, он должен получать достоверные данные, и наши нейронные сети будут сравнивать данные об отмене рейсов, предоставленные продавцом, с данными, предлагаемыми другими поставщиками. Чтобы предотвратить атаку Сибиллы, мы воспринимаем несогласие даже небольшого процента поставщиков как признак того, что что-то не так, и соответственно понижаем оценку доверия к данным. Плохие поставщики теряют свои поставленные токены достаточно быстро - агрессивно понижая оценки доверия при первых признаках проблем, мы защищаем покупателей данных, которым лучше сказать: «Данным нельзя полностью доверять», чем рисковать быть введенными в заблуждение. Приобретая данные на наших рынках данных, покупатели смогут указать минимально необходимый балл доверия, чтобы они могли принять информационный продукт.

Наконец, поскольку ORAO является платформой оракула общих данных, будут некоторые виды продуктов данных, в которых данные провайдера нельзя будет осмысленно сравнивать с прошлыми данными. Например, исход хоккейного матча или турнира по киберспорту является разовым и не вытекает естественным образом из прошлых данных. Таким образом, для таких типов информационных продуктов рейтинги основаны на том, согласуются ли ваши данные с данными других поставщиков. Однако для того, чтобы ваши данные были достаточно надежными, чтобы их считали в первую очередь, вам нужно будет создать длинный послужной список надежности других продуктов данных, где мы можем проанализировать вас более тщательно.

Если вы хотите узнать больше об ORAO, вы можете заглянуть на наш веб-сайт, изучить наш технический документ или присоединиться к нашему каналу Telegram, чтобы напрямую поговорить с членами команды и нашего сообщества.