在这篇文章中，我们深入研究了数据可用性问题的细节以及它如何影响以太坊的扩展。
什么是数据可用性问题？
数据可用性问题：区块链网络中的节点如何确保新提议区块的所有数据实际上是可用的？如果数据不可用，则该块可能包含被块生产者隐藏的恶意交易。
举个例子，假设Alice是ZK-Rollup(ZKR)的运营商。她在以太坊上提交了经过验证的ZK证明。如果她没有在以太坊上提交所有交易数据，尽管她的证据证明rollup中进行的所有状态转换都是有效的，但rollup的用户仍然可能对其当前账户余额一无所知。由于提交的证明的零知识性质，提交的证明没有说明当前状态。
OptimisticRollup(OPR)设置中有一个类似的例子，Alice在以太坊上提交了一个断言，但OPR的任何参与者都不能挑战它，因为交易数据不可用，因此他们无法重新计算或挑战该断言.
CyberVein全球大使Jack：PoC共识助力DAVE实现数据可信:据官方消息，12月22号上午11点，CyberVein全球大使Jack在《瞰见未来—国际区块链技术创新峰会暨Cointelegraph中文一周年》的首秀现场发表了《DAVE：从代码可信到数据可信》的演讲。
Jack表示：“CyberVein自主研发的PoC贡献量证明机制已从理论落地到实际运用，通过DAVE利用PoC评估数据及数据库对CyberVein生态的贡献，建设大数据互联互通解决方案。主要案例为PoC运用在PISR数据库中，每个数据处理动作都会记为数据贡献。如，AI训练模型、元数据、大数据集等资源，均由大数据提供者上传至PISR数据库并经验资源质量的评估，从而获得相应奖励。
在这样一个生态下，PoC共识机制助力DAVE实现数据可信，所有大数据都被转化成可被深度共享的知识和模型，既能保护数据产生者和数据贡献者的知识产权，也能为全球大数据需求者提供有效的辅助决策，惠及更多行业。”[2020/12/22 16:05:30]
为了应对上述情况，OPR和ZKR的设计都要求operator将以太坊上的所有交易细节作为“calldata”提交。虽然这使他们在短期内避免了DA问题，但随着rollup内部交易数量的增长，需要提交的数据量也会增加，从而限制了这些rollup可以提供的扩展量。
Arweave使互联网档案馆数据可永久“容错”地访问:金色财经报道，去中心化数据存储平台Arweave的开发人员已与互联网档案馆(Internet Archive)合作进行了一个项目，使该档案馆的访问永久“容错”。据悉，互联网档案馆是一个非盈利性的数字内容图书馆，其内容范围包括网站、音乐甚至软件。Arweave创始人Sam Williams表示，这种“惊人的资源”从根本上是中心化的。因此，该项目的目标是为添加到档案中的内容创建容错记录，并“确保以分布式方式而不是通过中心化服务器访问数据”。[2020/7/14]
这对如今的区块链有何影响？
为了回答这个问题，让我们首先回顾一下类似以太坊的区块链的一般区块结构以及任何区块链网络上存在的客户端类型。
一个块可以分为两个主要部分：
郑磊：区块链提高电子证照管理系统安全性及证照数据可信性、一致性:4月23日消息，国际新经济研究院数字经济研究中心郑磊博士在接受采访时表示，区块链可以提高电子证照管理系统的安全性，证照数据的可信性和一致性。安全性、一致性都是由分布式账本技术特征决定的，任何信息修改都会在所有上链的节点同步更新，所以链上所有信息都是一致的；可信性是因为区块链加密技术和时间戳，任何修改都会被如实记录，无法随意修改或隐藏修改痕迹。郑磊博士认为，正是因为这些特点，决定了电子证照区块链管理系统的稳定性，解决了目前存在的不同证照系统互不兼容问题，形成了完整和方便查找的个人信息档案库，提高了社会治理效能。（北京晚报）[2020/4/23]
区块头：一个小区块头包含与区块中包含的交易相关的摘要和元数据。
块体：它包含所有交易数据并占块大小的大部分。
声音 | 尼曼-麦特马尔福：数据可以借助区块链技术保持独立性:爱沙尼亚电子政务学院项目主任尼曼-麦特马尔福近日接受采访时指出，在数据安全方面，爱沙尼亚在近15年中摸索出四条宝贵经验：第一，去中心化。这意味着没有一个高度集中的数据库，无论是政府还是私营机构，它们都拥有自己的一套系统和数据。第二，区块链技术。这些数据可以借助区块链技术保持独立性。第三，仅一次收集。一个数据只能由一家机构收取，这避免了数据复制和官僚主义。第四，高度透明。所有的公民都可以通过登录日志文件来查阅政府是如何使用自己的数据的。[2019/3/13]
在传统的区块链协议中，所有节点都被视为同步整个区块并验证所有状态转换的完整节点。所有节点花费大量资源来检查交易有效性并存储区块。从好的方面来说，这些节点不会接受任何无效的交易。
可能还有另一类节点没有资源来验证每笔交易。相反，他们主要对了解区块链的当前状态以及与他们相关的某些交易是否包含在链中感兴趣。这些轻客户端依靠全节点来检查所有交易是否有效。因此，在安全性方面，它们依赖于可信的全节点。
声音 | ALabs负责人王增新：改进后的零知识证明是解决数据可用性问题的可行方案:今日，在日本东京举办的SmartBlock2018国际学术会议上，区块链研究院ALabs负责人王增新做了关于区块链安全隐私及扩展性的学术分享，他认为数据可用性问题是区块链广泛应用的瓶颈，改进后的零知识证明是解决数据可用性问题的可行方案，即将共识的复杂程度降低到对数级别，提高数据的交换与验证效率。ALabs将围绕这个方向进行探索，推动区块链行业应用发展。 SmartBlock2018国际学术峰会由Springer、早稻田大学、哥伦比亚大学、北京理工大学、伯明翰城市大学等顶尖学术院校联合主办，会议围绕前沿科技趋势进行探讨，包括人工智能、大数据、区块链等前沿技术，数百名学术大拿及企业高管出席活动。[2018/12/11]
但是如果区块生产者没有透露区块背后的全部数据呢？这可以防止全节点验证所有交易。这反过来又阻止了轻节点绝对确定它所看到的由所有合法交易支持的区块头。
为了解决这个问题，我们需要一种轻客户端机制来验证数据可用性。这将确保区块生产者无法通过说服轻客户端来隐藏数据。它还将迫使区块生产者公开部分数据，使整个网络以协作的方式访问整个区块。
让我们借助一个例子更深入地探讨这个问题。假设区块生产者Alice用交易tx1、tx2、……、txn构造了一个区块B。让我们假设tx1是恶意交易。如果tx1被广播，任何完整节点都可以验证它是恶意的，并将其发送给轻客户端，轻客户端会立即知道该块是不可接受的。但是，如果Alice想隐藏tx1，她会显示标头和除tx1之外的所有交易数据。全节点无法验证tx1的正确性。让轻节点查询任意一笔交易，均匀随机。轻客户端查询tx1的概率为1n。因此，Alice能够以压倒性的可能性轻客户端接受恶意交易。由于不可归因的性质，全节点无法以任何方式证明tx1不可用。
那么，我们该怎么办呢？
该问题的解决方案在于在块中引入冗余。总的来说，有大量关于编码理论的文献，特别是擦除编码，可以帮助我们解决这个问题。
简而言之，纠删码允许我们将任何n个数据块扩展为2个数据块，其中2n个数据块中的任何一个都足以重建原始数据块。
如果我们强制区块生产者擦除交易tx1、tx2、...、txn的代码，然后隐藏单个交易，则需要隐藏n+1个交易，因为任何足以构建整个交易集的交易。在这种情况下，恒定数量的查询使轻客户端足以确信底层数据确实可用。
哇，原来如此？
不。虽然这个简单的技巧使隐藏工作变得更加困难，但区块生产者仍有可能故意以错误的方式执行擦除编码。然而，一个完整的节点可以验证这个擦除编码是否正确完成，如果没有，它可以向轻客户端证明这一点。这被称为欺诈证明。有趣的是，轻客户端需要有一个诚实的全节点邻居才能确定如果编码错误，那么它将收到欺诈证明。这确保了轻客户端以极高的概率访问没有恶意交易的链。
但是存在一个问题！如果简单地实现，欺诈证明的大小可以按照块本身的大小排序。但我们对轻客户端的资源预设禁止我们使用这样的设计。通过使用多维擦除编码技术，可以在这方面有所改进，该技术以可接受的大小减少欺诈证明的大小。为简洁起见，我们不涉及这些，但该文献对其进行了详细分析。
基于欺诈证明的解决方案的问题在于，轻客户端永远无法完全确定尚未收到欺诈证明的任何块。此外，他们一直相信其全节点对等方是诚实的。还需要激励诚实的节点不断保持审计区块。
有没有办法避免欺诈证明？
最近，向量承诺重新引起了区块链领域的关注。这些向量承诺，尤其是对多项式的恒定大小的KZG/Kate承诺，可用于设计简洁的DA方案，而无需欺诈证明。简而言之，Kate承诺允许我们使用单个组元素提交多项式。此外，该方案支持我们证明在某个点i使用恒定大小的见证，多项式评估为。承诺方案在计算上是隐藏和绑定的，也是同态的，使我们能够巧妙地避免欺诈证明。
我们强制块生产者获取原始交易数据并将其排列在大小为n,m的二维矩阵中。它使用多项式插值将大小为n的每一列扩展为大小为2n的列。对于这个扩展矩阵的每一行，它都会生成一个多项式承诺，并将这些承诺作为区块头的一部分发送。下面给出了该块的示意图。
轻客户端查询这个扩展矩阵的任何单元格以获得见证，这使它能够立即根据块头验证它。恒定大小的成员证明使抽样非常有效。承诺的同态性质确保只有在正确构造块的情况下才验证证明，并且多项式插值确保成功样本的恒定数量意味着数据以非常高的概率可用。
该方案的更精细细节以及进一步的优化和成本估算超出了本文的范围。
其他选择是什么，以及进一步变更是什么？
更高维的擦除代码和Kate承诺并不是解决DA问题的唯一方法。我们在这里跳过了其他方法，如编码默克尔树、编码交错树、基于FRI和STARK的方法，但每种方法都有其优点和缺点。
我们在Polygon，一直在使用Kate承诺开发数据可用性解决方案。在后面的文章中，我们将介绍实现细节、您现在可以如何使用它以及我们如何致力于转变DA问题空间。
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