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layer 2治理模型及投票模式概述

来源 中金网 10-22 15:23
摘要: 当去中心化金融(DeFi)的成功提醒我们区块链治理的早期,其挑战也是如此。以太坊上的高额费用正在将DeFi用户推向L2提供的解决方案,这对去中心化治理(dGov)产生了相应的影响。

  当去中心化金融(DeFi)的成功提醒我们区块链治理的早期,其挑战也是如此。以太坊上的高额费用正在将DeFi用户推向L2提供的解决方案,这对去中心化治理(dGov)产生了相应的影响,在去中心化治理(dGov)中,进行链上投票的成本高得令人望而却步。相反,正在做出各种尝试将交易或投票“汇总”到链下智能合约中,然后在一次执行中与主链重新组合,或者使用带有安全桥的侧链来增加额外的容量。随着为降低成本而向 L2 的转变,也带来了探索新的令人兴奋的 dGov 模型的机会。

乐观的链下治理

  乐观的治理是进入门槛最低的L2模式。其代价是这种模型需要极高的信任。这样的过程发生在一个或多个受信任的链外环境中。

  在最极端的情况下,基本示例包括在共享电子表格上进行的投票过程,或者更常见的是将投票记录到 IPFS 的集中式应用程序。确定投票是否有效的方法的安全性取决于电子表格所有者或中心系统。不涉及自动共识机制。

  应用于区块链治理,乐观的链下治理可以合并一个运行同步以太坊节点的中心化服务,通过调用balanceOf(holderAddr) 函数来检查他们是否拥有治理代币(在 ERC20 的情况下)来验证选民的资格代币)。但是,所有参与者都需要信任执行验证检查的节点的完整性和良好行为。

  一旦这样的治理过程完成,结果就可以通过类似乐观汇总的智能合约(例如 ERC3000)发送回以太坊。如果结果在指定的时间窗口内没有争议,则视为有效。如果它们有争议,由一个或多个受信任方处理的单独过程可以确定结果的有效性。

  这种方法引起了一些担忧,最显着的弊端是由于其中心化的方法而存在审查或操纵投票的可能性,以及缺乏可重复性:没有单一的事实来源,因此数据可能会被更改、丢失或损坏。

确定性的链下治理

  确定性的链下治理是一种实现完全无需许可和无需信任投票的模型。确定性投票过程会生成投票普查并以任何第三方观察者可验证和可复制的方式计算选票。

  该方案可能使用确定性共享状态侧链来使任何一方能够参与和验证投票过程。在这条共享的状态链上,所有验证者都将维护一份完整的人口普查和投票数据副本,并就每次投票的有效性达成共识,从而对最终选举结果达成共识。

  该模型与共识机制的每秒交易数量成比例,因为每笔交易可以包含单次投票。对审查攻击的抵抗来自这样一个事实,即世界各地的任何人都可以将自己的节点添加到点对点网络并强制执行分布式共识。确定性治理还可以实现可重复性,因为可以通过重放在p2p 网络上公开可用的交易集来确定性地重建状态。

  在这个模型中,需要链下可验证的证据来证明每个选民的资格。为此,系统可能会在以太坊存储尝试上计算默克尔证明,以向 L2 投票区块链证明以太坊上特定数据的所有权。因此,选民可以证明他们在特定的 ERC20 合约上持有代币,从而允许由链上代币证明确定的加权链外投票普查。

  虽然 L2 状态具有高水平的完整性保证,但目前还没有一种方法可以确保在不信任某些参与者的情况下在以太坊上绑定执行结果。对于这种跨链互操作性,需要一个预言机网络来验证和发布结果。

验证和绑定的链上治理

  第三个也是最先进的模型可以作为先前基于确定性共识的链下治理模型的扩展来实现——以帮助去中心化——或者作为具有适当机制的中心化服务来避免审查。这里的关键创新是可以通过智能合约在数学上证明经过验证的/确定性的链下执行。

  对于下一代链上治理,可以使用专门的 zk-SNARK(零知识简洁非交互式知识论证)电路将这种治理模型实施到确定性链下治理协议中。一旦选举结束,这样的电路可以对成批的有效投票交易或投票过程计算零知识证明(ZKP)。包含Census Merkle-Root(选民普查的散列摘要)、合格选民数量和选举数字结果的 ZKP 可以通过以太坊智能合约进行验证。从那里,任何绑定操作都可以在链上执行。

  作为 L2 治理的基石,该模型是最先进的。具有绑定链上结果的经过验证的链下治理,提供了确定性、无需许可、普遍可验证和无需信任的规模的投票,并未失去链上投票的任何功能。最重要的是,该模型可以对选民完全免费的方式实施。

  DAOrayaki DAO研究奖金池:

  资助地址:

  0xCd7da526f5C943126fa9E6f63b7774fA89E88d71

  投票进展:DAO Committee 3/7

  赏金总量:70 USDC

  研究种类:DAO, layer 2, Governance, Vote Models

  原文作者: Aragon, Pau Escrich, Nate Williams

  贡献者: Dewei, DAOctor @DAOrayaki

Layer2 Layer 2
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