Consensus blockchain : incitation des utilisateurs d'un réseau à la participation et à la loyauté

Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux consensus blockchain incitant les utilisateurs du réseau à la participation et à la loyauté.Le premier consensus est pensé pour une blockchain semi-privée et propose de récompenser les utilisateurs en fonction de leur participation sur la chaîne. Plus un utilisateur participe et fait des échanges sur le réseau plus il est récompensé. Ce consensus utilise une preuve d'utilisation que nous introduisons et permet à des structures telle que des banques et des assurances d'échanger des données certifiées de leurs utilisateurs à condition que cet utilisateur donne son l'autorisation. Ce consensus a donc deux buts : (1) redonner le contrôle aux utilisateurs sur leurs données personnelles et (2) permettre aux entreprises d'échanger des données personnelles certifiées plutôt que chaque entreprise recertifie ces mêmes données.Le second consensus est pensé pour une blockchain publique, il est basé sur l’expérience des utilisateurs du réseau. Plus un utilisateur travaille pour le réseau, plus il gagne d’expérience et donc plus il a de chance d’être sélectionné pour écrire dans la chaîne.Ce consensus utilise une preuve de travail que l'on voulait réaliser à partir d'un jeu de plateau : Ricochet Robots. Malheureusement, après avoir remontré que le problème correspondant au jeu appartient à la classe de complexité PSPACE-complet (à partir d’une réduction de Token Sliding), prouvé que le problème d'optimisation correspondant est Poly-APX-difficile (à partir d’une réduction de Maximum Independent Set) et prouver qu'il devient indécidable sur un plateau infini (en montrant que l'on peut simuler une machine de Turing quelconque), nous n'avons pas réussi à extraire le "vecteur de difficulté du jeu". Étant donné deux instances de Ricochet Robots, on ne peut pas savoir laquelle sera la plus longue à résoudre, il est donc impossible d'utiliser Ricochet Robots pour notre consensus. Un papier sur les résultats obtenus sur Ricochet Robots est en cours de soumission.Nous avons choisi d'utiliser la même preuve de travail que Bitcoin (problème de hash) qui est ajusté pour chaque utilisateur en fonction du travail qu'il a fourni précédemment. Actuellement, une version "simplifiée" (sans contraintes de sécurité) du consensus a été développée en Python et les tests sont en cours sur un réseau local dans le but de tester différentes fonctions d'ajustement de la preuve de travail des utilisateurs en fonction de leur travail fourni précédemment (i.e. leur expérience).Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux consensus blockchain incitant les utilisateurs du réseau à la participation et à la loyauté.Le premier consensus est pensé pour une blockchain semi-privée et propose de récompenser les utilisateurs en fonction de leur participation sur la chaîne. Plus un utilisateur participe et fait des échanges sur le réseau plus il est récompensé. Ce consensus utilise une preuve d'utilisation que nous introduisons et permet à des structures telle que des banques et des assurances d'échanger des données certifiées de leurs utilisateurs à condition que cet utilisateur donne son l'autorisation. Ce consensus a donc deux buts : (1) redonner le contrôle aux utilisateurs sur leurs données personnelles et (2) permettre aux entreprises d'échanger des données personnelles certifiées plutôt que chaque entreprise recertifie ces mêmes données.Le second consensus est pensé pour une blockchain publique, il est basé sur l’expérience des utilisateurs du réseau. Plus un utilisateur travaille pour le réseau, plus il gagne d’expérience et donc plus il a de chance d’être sélectionné pour écrire dans la chaîne.Ce consensus utilise une preuve de travail que l'on voulait réaliser à partir d'un jeu de plateau : Ricochet Robots. Malheureusement, après avoir remontré que le problème correspondant au jeu appartient à la classe de complexité PSPACE-complet (à partir d’une réduction de Token Sliding), prouvé que le problème d'optimisation correspondant est Poly-APX-difficile (à partir d’une réduction de Maximum Independent Set) et prouver qu'il devient indécidable sur un plateau infini (en montrant que l'on peut simuler une machine de Turing quelconque), nous n'avons pas réussi à extraire le "vecteur de difficulté du jeu". Étant donné deux instances de Ricochet Robots, on ne peut pas savoir laquelle sera la plus longue à résoudre, il est donc impossible d'utiliser Ricochet Robots pour notre consensus. Un papier sur les résultats obtenus sur Ricochet Robots est en cours de soumission.Nous avons choisi d'utiliser la même preuve de travail que Bitcoin (problème de hash) qui est ajusté pour chaque utilisateur en fonction du travail qu'il a fourni précédemment. Actuellement, une version "simplifiée" (sans contraintes de sécurité) du consensus a été développée en Python et les tests sont en cours sur un réseau local dans le but de tester différentes fonctions d'ajustement de la preuve de travail des utilisateurs en fonction de leur travail fourni précédemment (i.e. leur expérience)

Consensus blockchain : incitation des utilisateurs d'un réseau à la participation et à la loyauté

Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux consensus blockchain incitant les utilisateurs du réseau à la participation et à la loyauté.Le premier consensus est pensé pour une blockchain semi-privée et propose de récompenser les utilisateurs en fonction de leur participation sur la chaîne. Plus un utilisateur participe et fait des échanges sur le réseau plus il est récompensé. Ce consensus utilise une preuve d'utilisation que nous introduisons et permet à des structures telle que des banques et des assurances d'échanger des données certifiées de leurs utilisateurs à condition que cet utilisateur donne son l'autorisation. Ce consensus a donc deux buts : (1) redonner le contrôle aux utilisateurs sur leurs données personnelles et (2) permettre aux entreprises d'échanger des données personnelles certifiées plutôt que chaque entreprise recertifie ces mêmes données.Le second consensus est pensé pour une blockchain publique, il est basé sur l’expérience des utilisateurs du réseau. Plus un utilisateur travaille pour le réseau, plus il gagne d’expérience et donc plus il a de chance d’être sélectionné pour écrire dans la chaîne.Ce consensus utilise une preuve de travail que l'on voulait réaliser à partir d'un jeu de plateau : Ricochet Robots. Malheureusement, après avoir remontré que le problème correspondant au jeu appartient à la classe de complexité PSPACE-complet (à partir d’une réduction de Token Sliding), prouvé que le problème d'optimisation correspondant est Poly-APX-difficile (à partir d’une réduction de Maximum Independent Set) et prouver qu'il devient indécidable sur un plateau infini (en montrant que l'on peut simuler une machine de Turing quelconque), nous n'avons pas réussi à extraire le "vecteur de difficulté du jeu". Étant donné deux instances de Ricochet Robots, on ne peut pas savoir laquelle sera la plus longue à résoudre, il est donc impossible d'utiliser Ricochet Robots pour notre consensus. Un papier sur les résultats obtenus sur Ricochet Robots est en cours de soumission.Nous avons choisi d'utiliser la même preuve de travail que Bitcoin (problème de hash) qui est ajusté pour chaque utilisateur en fonction du travail qu'il a fourni précédemment. Actuellement, une version "simplifiée" (sans contraintes de sécurité) du consensus a été développée en Python et les tests sont en cours sur un réseau local dans le but de tester différentes fonctions d'ajustement de la preuve de travail des utilisateurs en fonction de leur travail fourni précédemment (i.e. leur expérience).Dans cette thèse, nous proposons deux nouveaux consensus blockchain incitant les utilisateurs du réseau à la participation et à la loyauté.Le premier consensus est pensé pour une blockchain semi-privée et propose de récompenser les utilisateurs en fonction de leur participation sur la chaîne. Plus un utilisateur participe et fait des échanges sur le réseau plus il est récompensé. Ce consensus utilise une preuve d'utilisation que nous introduisons et permet à des structures telle que des banques et des assurances d'échanger des données certifiées de leurs utilisateurs à condition que cet utilisateur donne son l'autorisation. Ce consensus a donc deux buts : (1) redonner le contrôle aux utilisateurs sur leurs données personnelles et (2) permettre aux entreprises d'échanger des données personnelles certifiées plutôt que chaque entreprise recertifie ces mêmes données.Le second consensus est pensé pour une blockchain publique, il est basé sur l’expérience des utilisateurs du réseau. Plus un utilisateur travaille pour le réseau, plus il gagne d’expérience et donc plus il a de chance d’être sélectionné pour écrire dans la chaîne.Ce consensus utilise une preuve de travail que l'on voulait réaliser à partir d'un jeu de plateau : Ricochet Robots. Malheureusement, après avoir remontré que le problème correspondant au jeu appartient à la classe de complexité PSPACE-complet (à partir d’une réduction de Token Sliding), prouvé que le problème d'optimisation correspondant est Poly-APX-difficile (à partir d’une réduction de Maximum Independent Set) et prouver qu'il devient indécidable sur un plateau infini (en montrant que l'on peut simuler une machine de Turing quelconque), nous n'avons pas réussi à extraire le "vecteur de difficulté du jeu". Étant donné deux instances de Ricochet Robots, on ne peut pas savoir laquelle sera la plus longue à résoudre, il est donc impossible d'utiliser Ricochet Robots pour notre consensus. Un papier sur les résultats obtenus sur Ricochet Robots est en cours de soumission.Nous avons choisi d'utiliser la même preuve de travail que Bitcoin (problème de hash) qui est ajusté pour chaque utilisateur en fonction du travail qu'il a fourni précédemment. Actuellement, une version "simplifiée" (sans contraintes de sécurité) du consensus a été développée en Python et les tests sont en cours sur un réseau local dans le but de tester différentes fonctions d'ajustement de la preuve de travail des utilisateurs en fonction de leur travail fourni précédemment (i.e. leur expérience)

Ricochet Robots game: complexity analysis Technical Report

This paper investigates the Ricochet Robots game problem from a complexity standpoint. The problem consists in moving robots in a grid game board in horizontal or vertical direction only, to reach specific target tiles. Once a robot starts moving in a direction, it cannot be stopped until being blocked by a wall or another robot. We show that the optimization problem corresponding to this game is Poly-APX-hard. We also show that the decision problem is PSPACE-complete when we consider an arbitrary number of robots. In such a context, several lower bounds are introduced, exploring some classic complexity hypothesis (P = N P, ET H,. . .)

Ricochet Robots game: complexity analysis Technical Report

This paper investigates the Ricochet Robots game problem from a complexity standpoint. The problem consists in moving robots in a grid game board in horizontal or vertical direction only, to reach specific target tiles. Once a robot starts moving in a direction, it cannot be stopped until being blocked by a wall or another robot. We show that the optimization problem corresponding to this game is Poly-APX-hard. We also show that the decision problem is PSPACE-complete when we consider an arbitrary number of robots. In such a context, several lower bounds are introduced, exploring some classic complexity hypothesis (P = N P, ET H,. . .)