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  3. Stateless Distributed Randomness Generation Stateless Distributed Randomness Generation

Stateless Distributed Randomness Generation

Das Projekt erforscht die Machbarkeit effizienter Protokolle zur Erzeugung unvoreingenommener Zufälligkeit über Blockchains in Umgebungen mit hohem Zugriffsrecht und in denen die Anzahl der Online-Maschinen sehr gering ist.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.07.2023 - 30.06.2024

In der Übersicht

Dieses Projekt ist eine internationale Zusammenarbeit mit Elisaweta Masserova (Carnegie Mellon University), Sri AravindaKrishnan Thyagarajan (NTT Research and U. Sydney), Pratik Soni (U. Utah), João Ribeiro (NOVA LINCS & NOVA School of Science and Technology) and Mark Simkin (Ethereum Foundation).

Das Projekt untersucht die Machbarkeit der Erzeugung unvoreingenommener Zufälligkeit über Blockchains in der anspruchsvollsten Umgebung, in der zu jedem Zeitpunkt alle bis auf eine Partei offline gehen können. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Protokollen, die auch dann sicher bleiben, wenn die Online-Parteien möglicherweise nur eine einzige Nachricht auf der Blockchain posten und offline gehen – auch bekannt als You-Only-Speak-Once-Modell. Dies steht im Gegensatz zu früheren Modellen, die eine große Anzahl von Parteien erfordern, die jederzeit online sind und ordnungsgemäß funktionieren.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
  • Blockchain Lab aF&E
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Chen-Da Liu Zhang

Publikationen

  • Artikel, Rezension; peer reviewed (1)

    • Liu-Zhang, Chen-Da; Masserova, Elisaweta; Ribeiro, João; Soni, Pratik & Thyagarajan, Sri AravindaKrishnan (2024). Improved YOSO Randomness Generation with Worst-Case Corruptions. Financial Cryptography,

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.07.2023 - 30.06.2024

Projektleitung

Dr. Chen-Da Liu Zhang

Co-Head Information Systems Research Lab

+41 41 349 36 78

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