以 Gitcoin 为例探究二次方募资的供给与防卫

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以 Gitcoin 为例探究二次方募资的供给与防卫

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怎么用共谋来侦办 Gitcoin Grants 中的共谋行为?

原文标题:《二次方融资(Quadratic Funding)的进犯与防卫》
撰文:DAOrayaki

探究 Gitcoin Grants 的进犯向量

开源项目和其他公共物品相同,因为其供给的产品的丰富性(开源),取得的资金少于其为别人发明的价值。这背面的原因是公共物品的非排他性(non-excludable)(意味着即便你不付钱,也没人能阻挠你运用它),以及消费非竞赛性(non-rivalrous)(意味着,我对公共物品的运用不会损伤到你)。

例如,国防、城市公园、公共路途和修建都是公共物品。公共物品的困难在于,因为所出产的物品的非排他性,人们很有或许挑选搭便车,而不是付出他们的本应付出的份额。就像你高中小组项目中的那个懒鬼,没有做出任何奉献,但仍然得到了你一切努力作业的荣誉,便车(free riders)是咱们在社会中没有充沛支撑的公共物品的原因。传统上,经过税收或私有化(如土地一切权或版权法)将公共物品内部化(enclosures of public good)来处理搭便车问题。可是,这些问题往往触及到一个中心组织——政府、公司或非营利委员会——来强制性地收取金钱和分配资金。

可是,大型中心组织在分配资源方面不必定有用率——他们往往不知道什么是最重要的公共利益,或许每个项目实践需要多少支撑。这种信息来自于自下而上更有用,而不是自上而下。2018 年,Vilatik, Zoe, 和 Glen 为这个问题提出了一个新的处理计划:二次方融资(Quadratic funding)。它有一种算法,将赞助者的资金与小额捐助者进行匹配(然后取得不相称的奖赏),因为小额捐助者作为一个全体或许对哪些开源项目对社区最有利有更大的团体洞察力。别的,鼓舞小额捐款对以太坊社区生态体系的长时间开展是健康的,因为以太坊社区生态体系正在构成很多的公共物品,因而,以上的公共物品窘境正在呈现在其社区。

GitCoin、clr.fund 和 HackerLink (DoraHacks 的开发者渠道)正在运用 QF 作为其资金匹配算法,将其作为与社区一起赞助公共物品项意图一种办法。到现在为止,GitCoin grants 赞助了以太坊生态体系上的许多项目,而 HackerLink grants 则赞助了 BSC、Flow、Filecoin、Solana、HECO 等项目。(概况见 社会实验 | 让社区赞助迸发巨大能量,当二次方投票遇上黑客马拉松;极客与画家 | 开源项目、NFT 和简化的哈伯格税)

这篇文章以 GitCoin 为例,首要探究运用二次方融资(Quadratic Funding)和配对二次方募资(Pairwise Quadratic Funding)的机制进行共谋的场景,并提议发动社区来发现更多的假定场景。然后,这些假定的进犯向量将被用来测验「优化间隔(Optimality Gap)」算法的有用性,这是咱们提出的用于经过数据科学检测共谋方式的处理计划。

用共谋来侦办 Gitcoin Grants 中的共谋行为

共谋是指「隐秘协议或协作,特别是为了到达一个不合法或诈骗的意图」。经济学中的共谋行为一般触及在两个或多个卖者之间的协议,旨在采纳举动限制商场中卖者之间的竞赛。因为卖者之间彼此竞赛可认为顾客供给贱价,所以共谋协议会进步顾客为这一产品付出的价格。因为对顾客构成这种损伤,所以出产者之间经过协议来固定价格是违反反垄断法的,因而参加者有必要保存隐秘。

历史上闻名的共谋事例:如 20 世纪 50 年代电力设备职业配备合约的招标;19 世纪 80 年代和 90 年代期间的一系列铁路涨价协议;石油输出国组织 (OPEC) 代表了石油出产国家组成共谋协议进步石油价格的测验。

互联网年代的共谋:2015 年牛津大学法学教授 Ariel Ezrachi 和美国田纳西大学法学教授 Maurice E.Stuckle 提出了算法共谋的理念。随后在 2016 年出书的《算法驱动经济的远景和危险》详细地介绍了核算机共谋是危险的,尽管传统的反垄断法令阻挠企业固定价格,数据驱动下的算法能敏捷监控竞赛对手的价格,并一致地调整价格。日益通明的价格看似对顾客有利,却挖苦性地以损伤其而告终。正在改动的商场现实是把商场的定价的权力移交到少数的企业手中。在数据驱动的经济里,动态定价和个性化服务持续进化直至导致操作顾客。

加密国际中的共谋:常表现为经过勾结、共谋、贿赂进行进犯。如:买卖验证、协作勾结等。

Gitcoin 的任务是二次方融资(QF)机制匹配赞助资金,协助开源开发人员进行协作,并从他们对社区赠款的捐款中取得经济收益。

正如之前的文章所指出的,二次方募资很简略遭到几种进犯向量的影响。其间最杰出的是女巫进犯(Sybil attacks)——即进犯者创立许多假账户戏弄体系,以及共谋——即歹意的实在用户之间隐秘和谐。处理这些进犯向量(Attack Vector)的自身就很困难,且因为与合法的、有机的 grants 奉献所发生的买卖方式的堆叠而变得愈加杂乱。

本文将扼要解说二次方募资(QF)的算法,介绍几种类型的进犯场景,并扼要介绍优化间隔作为符号潜在合谋者的衡量。

咱们的方针是协助社区了解 QF 的机制,以及规划和缓解进犯向量的潜在办法,以便社区能够有更强壮的检测东西来陈述潜在的进犯。

QF 或是处理「搭便车 Free Rider Problem」的办法

开源项目和其他公共物品相同,因为其供给的产品的丰富性(开源),取得的资金少于其为别人发明的价值。这背面的原因是公共物品的非排他性(non-excludable)(意味着即便你不付钱,也没人能阻挠你运用它),以及消费非竞赛性(non-rivalrous)(意味着,我对公共物品的运用不会损伤到你)。

例如,国防、城市公园、公共路途和修建都是公共物品。公共物品的困难在于,因为所出产的物品的非排他性,人们很有或许挑选搭便车,而不是付出他们的本应付出的份额。就像你高中小组项目中的那个懒鬼,没有做出任何奉献,但仍然得到了你一切努力作业的荣誉,便车(free riders)是咱们在社会中没有充沛支撑的公共物品的原因。

以 Gitcoin 为例探究二次方募资的供给与防卫奥斯卡(Oscar)知道发生了什么-尽管他有些不满。

传统上,经过税收或私有化(如土地一切权或版权法)将公共物品内部化(enclosures of public good)来处理搭便车问题。可是,这些问题往往触及到一个中心组织——政府、公司或非营利委员会——来强制性地收取金钱和分配资金。

可是,大型中心组织在分配资源方面不必定有用率——他们往往不知道什么是最重要的公共利益,或许每个项目实践需要多少支撑。这种信息来自于自下而上更有用,而不是自上而下。

2018 年,Vilatik, Zoe, 和 Glen 为这个问题提出了一个新的处理计划:二次方融资(Quadratic funding)。它有一种算法,将赞助者的资金与小额捐助者进行匹配(然后取得不相称的奖赏),因为小额捐助者作为一个全体或许对哪些开源项目对社区最有利有更大的团体洞察力。

别的,鼓舞小额捐款对以太坊社区生态体系的长时间开展是健康的,因为以太坊社区生态体系正在构成很多的公共物品,因而,以上的公共物品窘境正在呈现在其社区。

Gitcoin 在正在进行的 Gitcoin Grants 生态体系中运用 QF 作为其资金匹配算法,这是 Ethereum 项目和草创企业的首要资金来源之一。

以 Gitcoin 为例探究二次方募资的供给与防卫QF 的 直观描绘,绿色为社区捐款,黄色为二次方匹配的赞助资金。红圈是赞助的总配比。

QF 是对每个社区奉献的平方根进行核算,将它们相加,并取其总和的平方。之后,赞助组织(Gitcoin)付出「QF」结果与大型组织捐助者(如以太坊基金会和其他闻名的 DeFi 项目)的配套资金之间的差额。

因而,这种算法不成份额地将配套资金赞助给许多小额捐助者捐款的项目,而不是仅有几个大捐助者捐款的项目,实践上是更多地信赖支撑一个项意图人数,而不是美元数量。

Gitcoin Grants 的进犯向量 101

要了解怎么防护 QF 中固有的进犯媒体,首要要像进犯者相同考虑。提醒进犯向量的不同方式使咱们能够规划简略而严厉的东西,在一个实时的、潜在高危险的融资环境中检测这些方式,危险高达数百万美元。

本部分将评论不同的二次方融资博弈办法:

拆分捐款(splitting contributions)与实在人 / 账户和谐虚伪捐款(coordinating fake contributions with real people)拆分赞助(splitting grants)亚战略和晋级(metagaming and escalation)

拆分捐款

正如 Vitalik 的博客文章所主张的,QF 机制或许会遭到女巫进犯和共谋进犯的影响。一个进犯者能够决议创立一个假的赠款,捐款给自己,并搜集配套资金作为「利息」。因为捐款数量的添加导致更多的配套资金,最简略的进犯方式便是把捐款分红多个账户,并捐献给自己。

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上图左边显现的是一个正常 grant 的捐款匹配(绿色为捐款,黄色为匹配资金),右边显现的是一个「优化」的 grant 捐款(grant contribution)匹配,标明多个较小的捐款怎么导致相同数量的匹配资金。

在上图中,咱们能够看到,跟着绿色方块(原始捐款)面积的削减但数量的添加,黄色区域(匹配资金)与绿色区域(捐款)的份额也在添加。在最极点的状况下,假如绿色方块的数量添加到无限多的无限量捐款,理论上你能够用少数的原始捐款招引很多的匹配资金,只需你把捐款分红许多账户。

当然,上述许多进犯向量现已被 Gitcoin 团队采纳的安全措施所缓解,咱们将鄙人面评论。

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这是一个简略的数学问题。M 是原始捐款,n 是「种子资金」被分红的捐款数量。

举个比方,请看下面来自 @GitcoinDisputes 账户的推文,内容关于 2020 年 7 月对 Gitcoin Grant 的共谋行为。

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GitcoinDisputes 账户 自身便是一个值得称赞的信号东西,用于和谐 Grants 生态体系中的不良行为。

为了减轻女巫进犯向量,也便是创立虚伪账户来钓取匹配的 grants,Gitcoin 现在的确运用了 Sybil 检测算法(给用户分配一个 Sybil 分数),以及鼓舞用户在一些不同的渠道(首要包含 BrightID、Idena、POAP 和 3box)进行身份验证,每添加一层就供给更多的 grants 匹配。

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你可认为你的 Gitcoin 匹配验证更多账户而取得的「信赖奖金」

这样做的作用是保证额定的赞助匹配资金用于具有较高概率为实在人物的身份。可是,还有其他方式的共谋进犯,超出了单纯的女巫进犯的规划。

和谐虚伪捐款与实在用户的联络

尽管创立假账户来招引匹配资金能够经过抗干扰规划来避免,但勾结者能够经过和谐一组实在账户来 「发掘 Gitcoin 匹配资金」,并在该组之间分配「利息」,然后轻松的施行他们的狡计。

以 Gitcoin 为例探究二次方募资的供给与防卫揭露贿赂 Grant 捐款的一个 比方。

为了减轻共谋进犯的危险,Gitcoin 采用了 Vitalik 提出的新的「配对赞助(Pairwise mechanism)」机制。其基本思想是削减那些好像高度和谐的捐献者向同一赞助池捐款的匹配。假如两个捐献者(一对)捐献了一组相似的赠款,那么该赠款的匹配基金将以必定的金额折损。

关于配对机制或许还有更多的考虑——这个处理计划假定有机奉献(organic contributions)往往很少彼此堆叠,但咱们常常在有机社区看到相反的状况,即他们彼此支撑对方的作业。配对机制也或许会赏罚 grant 的调集,这是一个东西,用户能够捐献给预先挑选的项目列表。就像任何精心规划的处理计划来处理特定类型的共谋相同,总有其他办法来玩这个游戏。

为了进一步减轻合谋进犯,Gitcoin 采用了一个符号机制,被要求做弊的用户能够向 Gitcoin 争端处理程序陈述做弊者。只需要 1 个用户陈述合谋行为,就能够「摧毁(bust)」整个计划,在第 8 轮中陈述了约 35 个符号。

拆分赞助(grants)/ 创立假赞助(grants)

另一种避开女巫进犯检测和配对赞助的办法是将现有的资金分红许多资金,或许发明假的 grants 并和谐实在的账户向其捐款。

只需合谋者能找到一些办法,将大笔「捐款」分红许多小账户,并以小的 grants 提案来收回,他们就能招引到更多的配套资金,因为 QF 机制不成份额以参加者的数量为奖赏,而不是每个参加者的捐款数额。

例如,一个歹意行为者能够将他们的 grant 分红几个小的 grant 提案,并将他们开始的「种子」资金分红几十个小的捐款,每个捐款都捐给这些小的资金提案,不发生堆叠。

尽管这种类型的共谋行为还没有被社区布告,但在有满足的鼓舞和不断增加的匹配池规划的状况下,很或许会呈现这样的状况。

这种类型的行为也或许在严密结合的有机社区中被留意到,比方 Commons Stack 或 Metagame ,在这些社区中,许多彼此联络的小团体严密协作,以赞助和完成更大的方针。咱们应该留意,为削减共谋而引进的任何体系机制都要尽量削减对有机社区参加的负面影响,不然就有或许掠夺寻求服务的用户的权力。

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一个进犯向量是由 3 个署理和 9 个具有优化资金战略的补助金树立的,然后将其注入 Gitcoin Grants 的数据中。

博弈,亚对策(MetaGame)和晋级

读者现在或许现已留意到,这种进犯者和 Grant 版主之间无休止的捉迷藏游戏。跟着避免这些进犯的新机制的树立(如 MACI 规划、女巫反抗、SybilScores、社区符号或匹配赞助),共谋者想出了越来越杂乱的战略,从假赞助和账户,到坏行为者的大规划和谐。咱们在这里有必要留意到,任何针对特定类型的合谋问题的定制规划的剖析处理计划都能够(并且很或许)被另一个精心规划的合谋战略所操作。

正是因为这个原因,咱们引荐的算法管理方针是简略且通用的,并且是严厉而数学合理的。咱们寻求大道至简。

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经过成功(success)检测共谋行为:优化间隔方针

咱们主张,与其企图辨认和捕捉一切类型的共谋,不如规划一种机制,使高效率的共谋成为不或许。当共谋的本钱大于收益时,歹意的行为者自然会失掉共谋的积极性。

首要,咱们要确认哪种类型的资金捐款能够最大极限地招引配套资金,共谋的终究意图是用有限的原始资金招引尽或许多的匹配资金。

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测验优化间隔的有用性需要将假造的进犯向量输入到数据中,看它们是否被发现

因而,咱们没有企图罗列很多的合谋战略,并规划详细的处理计划来处理每一个战略,而是从另一个视点来处理合谋问题。经过将具有高效匹配资金捐助方式的赞助(grants),符号为可疑,咱们能够保证捕捉到一切占有很多匹配资金的赞助(grants),这样咱们就能够将它们传递给 Gitcoin 争议流程来检查。

第二,咱们的方针是赋能 Gitcoin 团队和社区的团体才智,以捕捉共谋。咱们信赖,经过简略地解说 QF 机制的合谋方式,并供给辨认和依据这些信息采纳举动的东西,咱们能够授权和和谐整个社区对立这些害群之马。

什么是优化间隔 (Optimality Gap)

优化间隔是衡量特定社区对匹配资金的「优化」程度的一种衡量。其基本思想是,总是有或许重新安排和再组合与一个社区(或子图)相关的捐款,以使你从总资金池中取得最大的总资金。

在概念层面上,高效率的社区会有一个相对较低的优化间隔,而大多数社区会有一种中位数的优化间隔。鉴于合谋者施行有意的战略,咱们能够假定,一般来说他们一般会取得高效的赞助。

可是,咱们怎么精确地界说一个社区的优化间隔呢?首要,咱们将优化间隔界说为预选的相邻子图中的最大匹配资金和实践匹配资金之间的差异。考虑到现有的 grants 和捐献者以及他们的原始捐献,假如捐献者以不同的方式给该项目捐款,优化间隔则核算出它能够得到的匹配资金和实践得到的匹配资金之间的差异。

至于社区,有几种界说的办法,比方运用社区检测算法或无监督学习。这是一个开放性的研讨问题,现在咱们运用的是一种启发式的办法,即假定一个社区能够经过运用相邻子图来署理,这本质上是一种间隔办法,用于确认相关的检查社区。

运用「优化间隔」能够生成信号,以符号出可疑的优化资金,以便进行更细心的检查。

赋能社群研讨

此篇咱们的方针是授权 Gitcoin 社区的研讨人员运用这些东西来测验和迭代他们自己的研讨问题,以开释人群的才智,探究怎么减轻 QF 的进犯向量。

开源真实的力气是,今日生成的模型将能够被迭代,并比咱们现在走得更远。

鄙人面的 repo, 中,能够发现咱们在本文中评论过的一些进犯向量的完成,能够运用 cadCAD 进行测验,乃至能够自己构建!咱们期望看到人们规划自己的 合谋方式,运用这些算法,并提出改善。

咱们正在进行的研讨旨在确认或许的合谋方式。在研讨的第一阶段,咱们构建了简略的进犯计划,并在 cadCAD 模型中施行了这些计划,并进行了测验,以检查是否能够运用 Optimality Gap 算法捕获它们。在行将进行的研讨中,咱们计划扩展规划,经过充沛运用实时 Gitcoin 数据来符号共谋进犯计划。

与平常相同,咱们鼓舞社区探究和实验 Gitcoin cadCAD 模型存储库,您能够在其间拜访此剖析中的许多数据。

GitHub 存储库:https://github.com/gitcoinco/gitcoin_cadcad_model

Gitcoin:twitter.com/gitcoin

BlockScience:twitter.com/block_science

cadCAD:twitter.com/cadcad_org

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