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데이터 가용성 샘플링(DAS)

확률적 데이터 가용성 샘플링, 소거 코딩, 커밋먼트, 샘플링 모형, PeerDAS 셀과 열, 보관, 피어 독립성 및 재구성 한계를 검증 우선 관점에서 설명합니다.

업데이트

교육 목적으로만 제공되며 투자 또는 보안 자문이 아닙니다. DAS 결론은 확률적이며 정확한 코딩, 샘플링, 네트워크, 클라이언트, 포크 및 적대자 가정에 따라 달라집니다.

핵심 답변

데이터 가용성 샘플링은 노드가 프로토콜에서 정한 인증 및 소거 코딩 데이터 단위의 일부를 요청하고, 커밋된 객체가 재구성할 수 있을 만큼 충분히 공개됐는지를 확률적으로 로컬 판단하게 합니다. 노드는 객체 전체를 내려받지 않습니다. 샘플 성공이 신뢰도를 높이는 것은 명시된 코딩, 재구성 임계치, 표본 선택, 피어 다양성, 시간 및 적대자 모형을 전제로 할 때뿐입니다.

KZG 증명이나 셀 증명은 반환된 단위를 커밋먼트에 결부하지만 다른 단위가 충분히 존재한다는 사실까지 증명하지는 않습니다. 로컬 샘플링 통과는 네트워크 전체의 재구성, 실행 유효성, 합의 완결성, 롤업 결제, 사용자 탈출 또는 영구 보관을 자동으로 입증하지 않습니다. PeerDAS는 포크별 열, 셀, 보관 그룹, 샘플링, 네트워크 및 포크 선택 규칙을 갖춘 구체적인 이더리움 설계이며, 현재 매개변수는 보편적인 DAS 상수가 아닙니다.

작동 방식

  1. 정확한 객체와 사양 스냅숏을 고정합니다. 체인, 네트워크, 포크, 클라이언트와 사양 개정판, 슬롯, 블록 루트와 blob 커밋먼트, 원본과 확장 차원, 셀·행·열·보관 그룹 정의, 그리고 노드가 내려야 할 가용성 판단을 기록합니다.
  2. 코딩과 재구성 규칙을 검증합니다. 소거 확장 알고리즘, 커밋먼트 체계, 원본 및 코딩 단위 수, 객체 복구에 필요한 최소 단위 수, 잘못된 확장을 거부하는 방식을 기록합니다. 재구성을 막을 만큼의 단위를 은폐할 때 탐지 가능한 영역이 생겨야 샘플링에 의미가 있습니다.
  3. 샘플 모집단과 절차를 정의합니다. 모집단 크기, 가용하지 않거나 은폐된 집합, 표본 수, 복원 또는 비복원 추출, 난수 원천, 고유성, 보관 의무, 피어 선택, 시간 초과, 재시도와 중복 제거를 기록합니다. 보관 할당과 무작위 표본은 서로 다른 증거입니다.
  4. 계산 전에 확률 모형을 명시합니다. 고정 은폐 비율을 f, 독립적이고 균일한 복원 추출 횟수를 s라 하는 단순 모형에서는 P_miss = (1 - f)^s입니다. 비복원 추출에는 유한 모집단의 조합 비율을 사용합니다. 피어 간 상관, 편향된 난수, 이클립스 공격, 적응형 제공과 선별적 재시도는 이 단순 모형을 무효화합니다.
  5. 프로토콜 기한 내에 다양한 피어에서 데이터를 가져옵니다. 정규 헤더와 blob 포함 관계, 커밋먼트, 인덱스, KZG 셀 증명과 응답 바이트를 검증하고 누락·무효·지연 응답을 따로 기록합니다. 같은 열을 반복 요청하거나 동일한 제어 기반에 질의해도 새로운 독립 증거가 되지 않습니다.
  6. 해당 프로토콜의 로컬 가용성 및 포크 선택 규칙을 적용한 뒤, 네트워크 전파와 재구성, 실행 유효성, 안전 및 확정 합의 상태, 제공 유지 기간과 보관 상태를 각각 기록합니다. 로컬 통과를 프로토콜이 보장하지 않는 주장으로 확대해서는 안 됩니다.
  7. 데이터 은폐, 잘못된 코딩, 무효 증명, 이클립스 및 시빌 공격, 선택적 또는 적응형 제공, 상관 샘플링, 피어와 서브넷 분할, 시간 초과, 가지치기, 매개변수와 blob 일정 변경, 체인 재편, 클라이언트 불일치를 모의합니다. 수집한 단위로 실제 재구성하고 요청, 응답, 증명, 버전과 보관 증거를 남깁니다.

계산 예시

  • 독립 복원 추출. 단순 모형에서 단위의 50%가 은폐되고 노드가 독립적이고 균일한 복원 추출을 30회 수행한다고 합시다. 미탐지 확률은 0.5^30 = 0.0000000009313225746, 탐지 확률은 99.9999999069%입니다. 이는 교육용 모형이지 실제 PeerDAS나 다른 네트워크의 서비스 보장이 아닙니다.
  • 미탐지 확률 목표. 동일한 독립 모형에서 25%가 은폐되고 미탐지 확률을 0.000001 이하로 제한한다면 표본 수는 ceil(log(0.000001) / log(0.75)) = 49입니다. 48회일 때 미탐지 확률은 0.75^48 = 0.0000010067940558701114로 목표를 넘지만, 49회일 때는 0.75^49 = 0.0000007550955419025835입니다.
  • 비복원 추출. 유한 모집단에 128개 열이 있고 64개는 제공 가능하며 64개는 은폐됐다고 합시다. 서로 다른 열 8개를 비복원 추출해 은폐 집합을 전부 놓칠 확률은 C(64,8) / C(128,8) = 0.0030958642767920487, 탐지 확률은 99.6904135723%입니다. 이는 0.5^8 = 0.00390625와 다르며, 여전히 균일한 선택과 고정된 은폐를 가정합니다.
  • Fulu 매개변수 스냅숏. 2026-08-12에 확인한 Fulu 사양에서 NUMBER_OF_COLUMNS = 128, SAMPLES_PER_SLOT = 8, NUMBER_OF_CUSTODY_GROUPS = 128, CUSTODY_REQUIREMENT = 4입니다. 최소 샘플 비중은 8 / 128 = 6.25%, 최소 보관 비중은 4 / 128 = 3.125%입니다. 노드가 12개 그룹을 보관하고 샘플 크기가 8과 12 중 큰 값이라면 요청 비중은 12 / 128 = 9.375%입니다. 이는 버전이 있는 프로토콜 매개변수이지 영구적이거나 프로토콜 공통인 보장이 아닙니다.

위험

  • 잘못된 체인, 네트워크, 포크, 슬롯, 블록 또는 데이터 객체를 샘플링하는 위험.
  • 오래됐거나 비정규이거나 체인 재편으로 대체된 헤더와 커밋먼트를 신뢰하는 위험.
  • 잘못되거나 부정확하게 소거 확장된 데이터를 사용하는 위험.
  • 무효인 KZG·셀·포함 증명을 받아들이는 위험.
  • 커밋먼트의 진정성을 가용성 증명으로 간주하는 위험.
  • 표본 수가 명시된 위협 모형에 부족한 위험.
  • 복원 추출 공식을 비복원 추출에 적용하거나 그 반대로 적용하는 위험.
  • 편향됐거나 예측 또는 조작 가능한 난수를 사용하는 위험.
  • 중복 단위나 재시도를 독립 표본으로 세는 위험.
  • 상관된 피어, 서브넷, 보관 그룹 또는 제어 기반에서 샘플링하는 위험.
  • 샘플러를 고립시키는 이클립스 또는 시빌 공격 위험.
  • 표본 선택이 드러난 뒤 선택적 또는 적응형 제공을 허용하는 위험.
  • 시간 초과, 혼잡 또는 클라이언트 장애를 데이터 은폐로 오판하는 위험.
  • 결정론적 보관 할당을 무작위 샘플링과 혼동하는 위험.
  • 재구성 임계치와 맞지 않는 은폐 비율을 가정하는 위험.
  • CPU, 메모리, 대역폭 또는 구현 한계로 재구성에 실패하는 위험.
  • 가십, 요청-응답, 서브넷 또는 교차 시딩이 실패하는 위험.
  • 로컬 통과를 네트워크 전체의 가용성과 복구 가능성으로 확대하는 위험.
  • DAS를 실행 유효성, 합의 완결성, 결제 또는 탈출과 혼동하는 위험.
  • 유지, 보관, 대체 절차, 포크, blob 일정 또는 매개변수 변경을 놓치는 위험.

흔한 오해

  • 한 번의 샘플 성공으로 전체 객체의 가용성이 증명된다.
  • KZG 증명이나 셀 증명 자체가 데이터 가용성 증명이다.
  • 요청을 늘리면 언제나 독립 증거가 늘어난다.
  • DAS는 실행을 검증하고 체인을 확정한다.
  • 지금 이용 가능한 데이터는 영구히 보관된다.

관련 주제

출처

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