The Stability and the Security of the Tangle

In this paper we study the stability and the security of the distributed data structure at the base of the IOTA protocol, called the Tangle. The contribution of this paper is twofold. First, we present a simple model to analyze the Tangle and give the first discrete time formal analyzes of the average number of unconfirmed transactions and the average confirmation time of a transaction. Then, we define the notion of assiduous honest majority that captures the fact that the honest nodes have more hashing power than the adversarial nodes and that all this hashing power is constantly used to create transactions. This notion is important because we prove that it is a necessary assumption to protect the Tangle against double-spending attacks, and this is true for any tip selection algorithm (which is a fundamental building block of the protocol) that verifies some reasonable assumptions. In particular, the same is true with the Markov Chain Monte Carlo selection tip algorithm currently used in the IOTA protocol. Our work shows that either all the honest nodes must constantly use all their hashing power to validate the main chain (similarly to the Bitcoin protocol) or some kind of authority must be provided to avoid this kind of attack (like in the current version of the IOTA where a coordinator is used). The work presented here constitute a theoretical analysis and cannot be used to attack the current IOTA implementation. The goal of this paper is to present a formalization of the protocol and, as a starting point, to prove that some assumptions are necessary in order to defend the system again double-spending attacks. We hope that it will be used to improve the current protocol with a more formal approach

Finding Water on Poleless Using Melomaniac Myopic Chameleon Robots

In 2042, the exoplanet exploration program, launched in 2014 by NASA, finally discovers a new exoplanet so-called Poleless, due to the fact that it is not subject to any magnetism. A new generation of autonomous mobile robots, called M2C (for Melomaniac Myopic Chameleon), have been designed to find water on Poleless. To address this problem, we investigate optimal (w.r.t., visibility range and number of used colors) solutions to the infinite grid exploration problem (IGE) by a small team of M2C robots. Our first result shows that minimizing the visibility range and the number of used colors are two orthogonal issues: it is impossible to design a solution to the IGE problem that is optimal w.r.t. both parameters simultaneously. Consequently, we address optimality of these two criteria separately by proposing two algorithms; the former being optimal in terms of visibility range, the latter being optimal in terms of number of used colors. It is worth noticing that these two algorithms use a very small number of robots, respectively six and eight

La Croissance de l'Enchevêtrement dans la Cryptomonnaie IOTA

International audienceIOTA fait partie despremì eres cryptomonnaies dont le fonctionnement est basé, non pas sur une chaine de blocs (block-chain), mais sur un graphe orienté acyclique (DAG), appelé Tangle (ou enchevêtrement), dont les noeuds sont les transactions et les arêtes représentent les confirmations. Cet article présente des résultats obtenus par simulation concernant la croissance du Tangle en fonction de plusieurs paramètres. Ces résultats permettent aussi de mieux comprendre les risques d'attaque de type double-dépense

La Stabilité de l'Enchevêtrement dans la Cryptomonnaie IOTA

International audienceIOTA fait partie des premières cryptomonnaies dont le fonctionnement est basé, non pas sur une chaine de blocs (blockchain), mais sur un graphe orienté acyclique (DAG), appelé Tangle (ou enchevêtrement), dont les nœuds sont les transactions et les arêtes représentent les confirmations. Il existe peu de travaux qui analysent le Tangle et aucun ne modélise la construction du DAG au fil d'une arrivée discrète des transactions. Cet article propose un modèle permet-tant d'analyser le Tangle et le rôle que joue la preuve de travail dans sa sécurité. Notamment, nous prouvons que les acteurs honnêtes doivent produire un nombre de blocs qui correspond à leur puissance de calcul afin d'éviter des attaques similaires à ce qui se fait dans la blockchain, et ce, pour toute méthode de construction du DAG respectant des hypothèses raisonnables

Le pouvoir séparateur d'une pièce de monnaie

International audienceNous considérons le problème qui consiste à éparpiller n robots mobiles dans un plan Euclidien, à partir d'une situation initiale quelconque où en particulier, deux robots peuvent occuper la même position. Comme ce problème n'admet pas de solution déterministe (deux robots identiques initialement à la même place ont un comportement identique et donc ne se séparent jamais), les solutions sont nécessairement probabilistes. Nous étudions le nombre de lancers de pièce de monnaie (\emph{alias} le nombre de bits aléatoires) nécessaire à une séparation totale des robots. Nous montrons tout d'abord que n log n lancers sont nécessaires pour éparpiller n robots. Puis, nous donnons une condition nécessaire et suffisante pour qu'un algorithme soit optimal en nombre de lancers. Comme il s'avère que les algorithmes existants vérifient cette condition, ils sont optimaux en nombre de lancers pour le problème de l'éparpillement. Ensuite nous étudions la complexité en temps des algorithmes d'éparpillement, lorsque la détection forte de la multiplicité (i.e., la capacité à compter le nombre de robots sur une position précise) n'est pas disponible. La séparation en temps constant étant impossible, nous présentons une famille d'algorithmes qui éparpille n robots en O(f(n)) pour toute fonction f non bornée supérieurement et, parmi cette famille, nous proposons un algorithme qui est à la fois optimal en temps et en nombre de lancers. Le détail des résultats peut être trouvé dans le rapport technique associé

Les Vertus Énergétiques de l'Inondation à Pleine Puissance

International audienceNous étudions le problème de la dissémination d'informations efficace en énergie dans un réseau de capteurs sans fil. Ce problème est central pour de nombreuses applications (e.g., synchronisation, envoie de requêtes, configuration, etc.). Nous présentons les résultats d'une campagne de simulation visant à comparer plusieurs algorithmes représentatifs au sein d'un environnement réaliste. Les algorithmes sélectionnés utilisent entre autres la capacité des noeuds à réduire leur puissance de transmission radio afin de réduire leur consommation énergétique lors de l'envoie de messages (au détriment de la portée des transmissions). La principale contribution de nos travaux est la mise en évidence de différences fondamentales entre les performances théoriques des algorithmes et les performances constatées dans un environnement réaliste, notamment en présence de collisions. Il s'avère que l'un des algorithmes offrant les meilleures performances est l'algorithme le plus simple, qui consiste à transmettre tout le temps à pleine puissance (inondation). Le choix de la couche MAC est également important. Par exemple, une couche MAC trop gourmande en énergie rend négligeable les gains possibles au niveau routage pour la consommation énergétique globale du capteur

Concurrent Geometric Multicasting

We present MCFR, a multicasting concurrent face routing algorithm that uses geometric routing to deliver a message from source to multiple targets. We describe the algorithm's operation, prove it correct, estimate its performance bounds and evaluate its performance using simulation. Our estimate shows that MCFR is the first geometric multicast routing algorithm whose message delivery latency is independent of network size and only proportional to the distance between the source and the targets. Our simulation indicates that MCFR has significantly better reliability than existing algorithms

Agrégation Distribuée de Données dans les Réseaux Dynamiques

International audienceL'agrégation de données dans un réseau est un problème central pour de nombreuses applications. Il consiste a récupérer les données de chaque noeud du réseau, en supposant que deux données peuvent être agrégées en une seule, et que chaque noeud ne transmet une donnée qu'une seule fois. Des solutions distribuées performantes (du point de vue du délai) existent dans le cas d'un réseau statique, même en présence de collisions (comme dans les réseaux de capteurs sans fil). Cependant, dans le cas des réseaux dynamiques, le problème est NP-difficile, même avec un algorithme centralisé qui connait l'évolution future du réseau. Dans cet article, nous étudions le problème de l'agrégation de données dans des réseaux dynamiques par un algorithme distribué, dans le cas où il n'y a pas de collisions. Après avoir défini formellement le problème, nous prouvons qu'il n'est pas solvable sans connaissance supplémentaire, face à un adversaire sans mémoire, et ce même avec un algorithme probabiliste. Ensuite, nous étudions le problème face à un adversaire probabiliste choisissant les interactions dans le réseau de manière aléatoire. Dans ce cas nous donnons des algorithmes optimaux utilisant (i) une connaissance partielle du future ou (ii) aucune connaissance

Distributed Online Data Aggregation in Dynamic Graphs

We consider the problem of aggregating data in a dynamic graph, that is, aggregating the data that originates from all nodes in the graph to a specific node, the sink. We are interested in giving lower bounds for this problem, under different kinds of adversaries. In our model, nodes are endowed with unlimited memory and unlimited computational power. Yet, we assume that communications between nodes are carried out with pairwise interactions, where nodes can exchange control information before deciding whether they transmit their data or not, given that each node is allowed to transmit its data at most once. When a node receives a data from a neighbor, the node may aggregate it with its own data. We consider three possible adversaries: the online adaptive adversary, the oblivious adversary , and the randomized adversary that chooses the pairwise interactions uniformly at random. For the online adaptive and the oblivious adversary, we give impossibility results when nodes have no knowledge about the graph and are not aware of the future. Also, we give several tight bounds depending on the knowledge (be it topology related or time related) of the nodes. For the randomized adversary, we show that the Gathering algorithm, which always commands a node to transmit, is optimal if nodes have no knowledge at all. Also, we propose an algorithm called Waiting Greedy, where a node either waits or transmits depending on some parameter, that is optimal when each node knows its future pairwise interactions with the sink