Discusión técnica: uso del algoritmo Blockchain para descubrir a los mentirosos de la epidemia

    El nuevo coronavirus ha estado causando estragos durante más de medio mes. Todas las unidades y departamentos ya han comenzado a informar y registrar diariamente el estado de salud para monitorear el estado de salud de ellos y sus familias en tiempo real. Siempre que haya casos sospechosos con ciertos motivos se encuentran, deben ser reportados. Esto es muy importante para la detección oportuna y el aislamiento temprano de la epidemia.

    Por la presente, hacemos un llamado a todos para que presten atención al proceso de informes de salud y no se arriesguen. ¡Porque cualquier informe erróneo, informe falso o falta de informe teóricamente puede ser excavado por medios técnicos!

    Sin mencionar que el sistema de informes existente es una recopilación y control centralizados, incluso en un sistema blockchain completamente distribuido más complejo y más difícil de coordinar, también es posible averiguar quién está haciendo el mal.

    Como todos sabemos, el mecanismo de consenso es el alma de la tecnología blockchain, que se utiliza principalmente para resolver el problema clave de cómo mantener la coherencia de datos de toda la red en la red descentralizada. Su objetivo es permitir que cada nodo en la red distribuida esté de acuerdo con los datos. En otras palabras, es permitir que todos conozcan correctamente el estado de salud de todas las demás personas en toda la red.

Informe rechazado

    Asumiendo que alguien se esconde y no informa en privado, usamos el siguiente algoritmo:

Combatir la epidemia juntos  

2 de febrero de 2020            

    Permítanme explicar esto en términos humanos a partir del pseudocódigo de Python:

    Hay cuatro personas ABCD, suponiendo que soy A, view_A representa mi comprensión del estado de salud de las otras tres personas, es decir, si view_A[B]=0, entonces significa que sé que B es saludable, si view_A[B]=null significa que no conozco el estado de salud de B. Si B no informa de acuerdo con las normas en privado, el proceso del algoritmo se puede describir brevemente como:

Primera ronda:

Fase 1:

Informar sobre mi propio estado de salud; aceptar su estado enviado por CD (recfrom_A[C] = 0, recfrom_A[D] = 0)

Fase 2:

Resumiendo los nuevos mensajes que he recibido, C y D también están saludables.

Segunda ronda:

Informe el estado de salud de C y D que aprendí en la primera ronda;

No se reciben nuevos conocimientos y el algoritmo finaliza.

    En este momento, todos los ACD saben que el ACD está sano, excepto B.

Bueno, en este punto, hemos encontrado a B que no informó de acuerdo con las normas.

Reportero falso

    Esta situación es más complicada. B mintió o incluso informó mal. Es posible que le haya informado sobre su salud a C y su informe no saludable a D, pero al mismo tiempo no me dijo (A) ninguna información sobre sí mismo. En este momento, usaré el siguiente algoritmo:

En lenguaje humano:

Informé mi estado de salud y recibí un CD informándome sobre su estado de salud. (rec1_A[C]=0, rec1_A[D]=0), no recibió el mensaje de B rec1_A[B]=null, pero B le dijo a C y D, rec1_C[B]=0, rec1_D[B]=1

Tanto yo como CD informamos las noticias aprendidas en el primer paso, luego mi rec2_A(A)=[0,null,0,0], rec2_A(B)=[null,null,null,null], rec2_A (C)= [0,0,0,0], rec2_A(D)=[0,1,0,0], después de eso, tomé max para resumir estos mensajes y aprendí que view=[0,1,0, 0] . Es decir, sé que B es problemático. Entonces se puede probar la misma razón, todos saben que hay un problema con B.

Bueno, en este momento, encontramos a B que hizo informes falsos.

    Verá, no importa si no informa, miente al respecto o lo informa indiscriminadamente, eventualmente será atrapado fuera de su forma original.

    ¡Así que hago un llamado a todos a apreciar la vida y la epidemia! ¡Acepte la inspección de prevención de epidemias e informe su estado de salud a tiempo!

Estamos seguros de que ganaremos la batalla contra la epidemia.

Esperando un trabajo y una vida normales y sin problemas después del festival.

Desarrollo del conocimiento

    En el algoritmo de consenso distribuido tradicional, negarse a informar es equivalente a una falla de bloqueo del nodo (el proceso incorrecto deja de ejecutarse después de bloquearse) o falla faltante (el proceso incorrecto no envía mensajes de forma intermitente o se bloquea); Equivalente a una falla bizantina (los procesos defectuosos pueden cambiar su estado a voluntad, enviar mensajes de error o transmitir mensajes inconsistentes). Bajo la falla bizantina más compleja, usando el algoritmo de consenso interactivo, el límite superior del número de procesos de error que el sistema puede tolerar es n/3 (n es el número total de procesos).

    El algoritmo de consenso distribuido tradicional es la base del mecanismo de consenso de blockchain. Lo anterior es solo un algoritmo de consenso típico en un sistema síncrono distribuido simple. Además, hay consenso de sistema asincrónico distribuido y algoritmos de consenso. Después de aprender, ¿cuál es de gran beneficio para comprender los principales mecanismos de consenso de blockchain (como Pow, PoS, DPOS, RPCA, PBFT, PoV, CoT, etc.).

●El propósito de este artículo es hacer un llamado a todos para que presten atención a la situación epidémica. Si hay alguna omisión técnica, ¡perdónenme!  ●

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