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网址:https://www.trias.one

发行时间:2019-05-14

白皮书:https://www.trias.one/whitepaper

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核心算法:

激励机制:

支持全平台(服务器,PC,移动,物联网等)原生应用程序的新一代智能合约运行平台、开发框架、与协作生态、TRIAS旨在定义新一代全平台公链体系,构建可信赖的智能自主运算设备(TrustworthyandReliableintelligentAutonomousSystems),让人相信机器。

项目愿景成功的代币经济学考虑了货币理论,金融经济学,国际宏观经济学和博弈论。Trias在对传统经济的解释的基础上,围绕该技术建立了一个统一的,可持续的代币经济学。我们认为,坚实的代币经济基础需要一种货币来推动经济活动,并需要各种经济机制和政策来刺激和维持经济活动并满足经济主体的要求。在Trias中,我们通过区块链和智能合约将当前的SaaS提升到一个新的水平。我们发明了DSaaS并开发了DSaaS经济学,可提高生产率并降低虚拟操作系统和应用程序软件服务的成本。

经济体系Leviatiom社区

四川:拟在乐山建立以区块链算法为支撑的计算产业基地:7月24日,四川省拟利用乐山大数据资源和产业优势建立西部(乐山)AI算谷,西部(乐山)AI算谷将建成以服务器、超算、量子信息为算力核心,以人工智能、区块链为算法支撑,以数据应用为导向的数字产业集群,致力打造国内领先的数字产业发展高地、人工智能创新应用示范高地、智能产业集聚高地,以及国际领先的先进计算产业基地。

据报道,四川省数字经济产业去年破千亿元,拟围绕“打造数字经济发展高地”的战略目标建设全国一体化算力网络成渝枢纽节点。(四川日报)[2021/7/24 1:12:56]

在Leviatom网络中,第一层算力节点通过不断验证周围节点(一到三层)的TEE可信状态,挖掘出第三层算力节点,并用持续高频的重复验证,确保目标节点始终处于可信的状态。第一层算力节点是构成Leviatom网络的基础,尤其在网络初建期,第一层节点的规模与活跃度将决定网络的健壮性。因此,第一层节点将有可能通过此类“安全验证即挖矿”挖掘出新的Token。第二层算力节点实现了对全网算力可信性的汇总、传递、和路由。它们也将会因为此贡献获得Token奖励。第三层节点执行MagCarta分发的应用程序,若结果正确,将有机会获得MagCartaConsensus所定义的奖励Token。由于第三层节点的执行权是由第一、第二层节点通过贡献运算、存储、带宽获得,第三层节点将把所得的部分Token用于主动奖励参与挖矿或传播的部分节点。Prometh社区

最近30分钟合约市场爆仓701万美元 BTC爆仓560万美元:据合约帝行情统计报告显示:最近30分钟合约市场全网总计爆仓701万美元,其中BTC爆仓560万美元。[2020/10/30 11:13:47]

Prometh框架为了实现应用程序的可溯源构建与自动化安全分析,也需要号召社区的力量,通过贡献算力、安全验证程序等,为程序的安全性背书。因此在Prometh体系构建的初期,也需要利用挖矿机制,实现对志愿者的激励。具体而言,即允许开发者或安全分析人员在对软件源码(或中间态的二进制文件)实施安全验证的自动化分析、测试程序时,能有机会获得新生成的Token。同时,由于Prometh无法保障复杂的原生应用绝无漏洞,但其强审计及可信溯源体系可协助潜在漏洞可在有限时间内被发掘且实现追责。因此程序的执行者(即Leviatom第三层算力节点)可以将一部分收入化为保险,存入保险合约。保险合约可用来奖励在Prometh生态中发现某个程序漏洞的安全分析程序,并可用于赔偿因为运行了有潜在漏洞的Prometh程序而遭受损失的Leviatom节点。因此,保险模型主要面向数据与算力提供方,该方可在获得收益的同时,可选择将部分收益转为保险,以弥补未被及时发现的漏洞对本地数据或算力平台带来的安全风险。保险合约中的Token同时可以用于作为漏洞发现者的奖励,进而构造出一套良性循环的网络空间安全生态。MagCarta社区

MagCarta合约在其Consensus调用中通过制定PRICE_STRATEGY实现了对Leviatom算力与Prometh程序的付费。此交易方式将成为挖矿结束后的主要Token流转驱动力。

BTC突破10700美元关口 日内涨幅为0.02%:火币全球站数据显示,BTC短线上涨,突破10700美元关口,现报10700.01美元,日内涨幅达到0.02%,行情波动较大,请做好风险控制。[2020/9/15]

技术特性高效共识(10万级TPS):TRIAS能够快速定位全网中“最难撒谎的点”,并为少数这些点分发智能合约程序。因此TRIAS区块链通过利用可信计算的异构共识算法,从根本上减少和优化了共识过程与节点成本,提升共识速度。在同等节点规模和计算能力的情况下,TRIAS的共识速度将达到以太坊当前共识速度的5000-10000倍,能满足目前大部分的企业信息传递和交流的应用场景,具备企业级商用的高并发能力;高度稳定(对抗接近90%的算力攻击):当前区块链抵御攻击的手段,采用的是以量取胜提高攻击者成本的策略,这种方式的效果已经证明比传统的数据安全要强。但就算区块链做到51%的抗攻击能力,仍然能有很大的机会被攻击成功。比如勒索病式自动化蠕虫类的攻击可以高速自我复制、扩散和连续性潜伏APT(AdvancedPersistentThreat)攻击。如果区块链的节点数不够,要在互联网环境共识速度跑过自动攻击传播速度,被破坏的成本还是可接受的。TRIAS在共识节点间用小世界网络算法构建基于TEE可信验证关系的信任网络,该网络上任一个节点的“撒谎”代价,近乎是需要全网90%以上的节点同时配合撒谎。因此与传统区块链网络无法对抗51%攻击相比,TRIAS能够对抗接近90%的恶意算力攻击;无限扩张(低于1%的跨碎片通信开销):TRIAS中的每一个节点均可以参与多个分片,每个节点均可参与交易的各个环节,并获得对应的收益。TRIAS中每个节点的可信值将作为其能够参与的分片依据之一,而不是简单的依靠状态碎片划分。在最大化保证安全的情况下,可以精确地进行跨碎片通讯,进行高效可信的无限公链扩容;原生应用(支持对全平台原生应用的可信调用):通过TEE环境的支持,全网互联的机器能够通过TRIAS专有的可信算力网络选举出高可信的执行环境,并监管原生应用的信用调用,在此框架下,全平台的应用都能在链上实现从源码到应用全生命周期的可信调用;高阶范式(支持复杂的智能合约协作模式):目前区块链大部分的技术主要是针对金融类型的交易,这样的底层数据结构很难适合当前主流的人工智能、大数据场景的流式高性能数据应用,无法直接进行描述。TRIAS区块链采用解耦性的区块链智能合约范式描述结构,可以直接把主流的高阶范式直接进行统一的规约化转换到区块链的范式中,方便用户可以把各种主流应用进行范式描述。零移植(支持全平台原生应用的零重构移植):当前的智能合约采用的方式是一般要规约一种新的语言或者利用的C++等高级语言进行封装,提供API让用户自己重新再进行编写不可篡改的程序执行流程。这样的做法让目前用户的已有应用程序要上链变的非常的困难。TRIAS通过可信计算与DevSecOps的结合,从软件源码阶段开始,每一次的变更行为进行共识可追溯的上链分析和存证。在TRIAS的智能合约框架下,已存在的程序可以直接跟链交互,智能合约运行的环境就像容器与程序之间的关系一样,使得全平台的原生应用可以与TRIAS系统无缝连接。可信数据源(链外数据的可信采集可信上链):基于可信计算的技术,对外链设备的接入和数据接入在传统的挖矿软件或者钱包接入的方式基础上,对用户的整个运行环境进行可信计算的度量与证实,保证7X24小时的情况下对用户运行环境的状态进行求证验证,就算有1个字节的非白名单变化,都能发现其非可信外链的行为和节点,解决了现有区块链技术的接入破坏成本低的问题。TRIAS通过限制可信设备产生链数据源,保证数据产生的可信状态和后续处理增加的标准TAG属性,限定产出源头的可信度。在TRIAS整个生态中,收集数据形式会有多种,通过TRIAS的接口或者CLIENT的不可篡改标准流程来保证传输上链的过程数据合法和格式的准确,同时数据隐私的严格保护,保证传输过程的安全可靠。数据经过核准,会分别转储到对应的多副本节点,并记录TXID及当前的数据状态,以便回溯和调用审计的形成,从而使数据既便捷使用,又不会被轻易泄露和非法使用传播;零数据交换(无数据共享的隐私数据协同处理):现有数据协同运算的痛点在于参与各方数据的安全性与隐私性难以保障。当前基于密码学的方法,如零知识证明、安全多方计算、同态加密等均有很大的应用局限。TRIAS利用逆向思路解决安全问题:交换程序而非交换数据。多方实施协同运算时,协作双方首先连通Leviatom,构建统一的可信算力平台,再分发基于Prometh开发的数据处理程序到数据拥有方的可信算力平台上。MagCarta实现更高阶的编程方式,基于各方贡献的利益计算,以及对冲风险的保险模型。TRIAS从而实现了数据永不离开用户机房的多方协同运算。绿色挖矿(用安全验证实现挖矿):基于HCGraph技术,TRIAS实时计算全网所有节点的可信值,并冷却、移除不可信节点,构建一种安全即算力的体系,用安全验证替代挖矿。不同的智能合约可根据自身的经济能力和安全需求,选择不同可信值的节点运行,节点获得收益,避免无意义的资源和算力浪费;保险体系(保险即安全服务):TRIAS引入保险体系,用于对冲智能合约在执行过程中可能出现的风险,如基础软件0Day漏洞。智能合约可依据自身承受风险能力用Token购买保险,并在安全风险发生时,通过获取理赔。

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