¿Para qué sirve la validación de disponibilidad de datos mediante muestreo? En pocas palabras, es imposible revisar todo el conjunto de datos.
La clave aquí está en la estadística. Diseñar una estrategia de muestreo que permita detectar problemas de pérdida de datos con el menor número de verificaciones y la mayor probabilidad, es decir, lo que realmente importa. Pero surge la pregunta: cuanto más verificaciones, más ancho de banda consume la red; y si hay muy pocas verificaciones, la seguridad no está garantizada.
Lo que más temen los clientes ligeros es precisamente esta contradicción. No pueden verificar todos los datos, por lo que deben confiar en modelos matemáticos ingeniosos. La cientificidad del muestreo determina si todo el mecanismo de validación puede funcionar. En otras palabras, si tu matemática es lo suficientemente rigurosa, los clientes ligeros podrán trabajar con confianza; si la matemática se relaja, la seguridad se verá afectada.
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ProtocolRebel
· 01-11 17:52
Esto es un juego, el ancho de banda y la seguridad siempre serán insuficientes, por muy ingenioso que sea el diseño de muestreo, sigue siendo una apuesta a la probabilidad.
La matemática es rigurosa, pero la realidad no sigue la matemática, jaja.
El cliente ligero, en definitiva, es un producto de compromiso, no hay forma de evitar este nudo gordiano.
Una estrategia de muestreo genial no sirve de mucho, la capacidad en la cadena es así de limitada, ¿qué se puede imaginar?
Por eso, en última instancia, todavía hay que confiar en ciertos nodos de verificación, ¿y eso no nos lleva de vuelta a la centralización...?
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FlashLoanLarry
· 01-11 17:52
nah esto es solo una compensación entre ancho de banda y seguridad disfrazada con matemáticas elegantes... he visto esta película antes jaja
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LiquidityWhisperer
· 01-11 17:52
Esa muestra y esa otra muestra, en realidad, siguen siendo apuestas a la probabilidad, ¿qué pasa si esa "máxima probabilidad" en realidad no es tan alta? Al final, el cliente ligero no sería más que un dado.
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MEVHunter
· 01-11 17:46
el muestreo es solo teatro de seguridad si las matemáticas no son a prueba de balas... he visto demasiadas estrategias "óptimas" ser explotadas en el momento en que alguien descubre las brechas de probabilidad
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PaperHandsCriminal
· 01-11 17:45
Otra vez lo mismo de siempre, la muestra es solo suerte. Tener ancho de banda y seguridad, hay que elegir uno u otro, esa lógica de diseño es bastante irónica.
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LiquidityHunter
· 01-11 17:39
A las 3 de la madrugada todavía estamos reflexionando sobre esto, para ser honestos, el diseño de muestreo de DA afecta directamente la eficiencia de la red... La compensación entre ancho de banda y seguridad debe ser precisa hasta tres decimales, de lo contrario, si un cliente ligero colapsa, toda la profundidad de liquidez tendrá un hueco.
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MetaverseHobo
· 01-11 17:29
La estrategia de muestreo, en esencia, es un juego de probabilidades; si el modelo matemático se relaja, la seguridad se desploma. Este es el eterno problema de los clientes ligeros.
¿Para qué sirve la validación de disponibilidad de datos mediante muestreo? En pocas palabras, es imposible revisar todo el conjunto de datos.
La clave aquí está en la estadística. Diseñar una estrategia de muestreo que permita detectar problemas de pérdida de datos con el menor número de verificaciones y la mayor probabilidad, es decir, lo que realmente importa. Pero surge la pregunta: cuanto más verificaciones, más ancho de banda consume la red; y si hay muy pocas verificaciones, la seguridad no está garantizada.
Lo que más temen los clientes ligeros es precisamente esta contradicción. No pueden verificar todos los datos, por lo que deben confiar en modelos matemáticos ingeniosos. La cientificidad del muestreo determina si todo el mecanismo de validación puede funcionar. En otras palabras, si tu matemática es lo suficientemente rigurosa, los clientes ligeros podrán trabajar con confianza; si la matemática se relaja, la seguridad se verá afectada.