论公平排序与差分隐私
密码学与安全
2025-01-13 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
在区块链系统中，公平的交易排序对于可信且符合监管的经济生态系统至关重要。与仅关注活跃性和安全性的传统状态机复制系统不同，区块链系统还需要公平性属性。本文研究了这些属性，并旨在消除交易排序服务中的算法偏差。我们建立在机会均等概念的基础上。我们根据相关特征和不相关特征来表征交易，要求顺序仅由相关特征决定。具体来说，具有相同相关特征的交易应该具有相等的机会被排在彼此之前。我们将此框架扩展以定义一个属性：交易之间的相关特征距离越大，优先考虑其中一个的概率越高。我们揭示了SMR中的机会均等与差分隐私之间的惊人联系，表明任何差分隐私机制都可以用于确保SMR中的公平性。这种联系不仅增强了我们对分布式计算中隐私与公平相互作用的理解，而且为使用成熟的差分隐私技术设计公平的分布式协议开辟了新的机会。
引用
@article{arxiv.2501.05535,
title = {On Fair Ordering and Differential Privacy},
author = {Shir Cohen and Neel Basu and Soumya Basu and Lorenzo Alvisi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05535},
year = {2025}
}