NKN. Russian Whitepaper.

0
1170
views

Команда ICOdaily подготовила перевод официального Whitepaper проекта NKN на русский язык.

Еще больше новых проектов, переводов интересных статьей и новостей на нашем телеграм канале


NKN: масштабируемая саморазвивающаяся и самостимулируемая децентрализованная сеть.

Документ выпущен лабораторией NKN 13 марта 2018 года, версия 1.0

NKN (новый тип сети) это новое поколение высоко масштабируемой, саморазвивающейся и самостимулируемой инфраструктуры сети блокчейн. NKN занимается децентрализацией сети и самоэволюцией внедряя методологию ”клеточного автомата” Cellular Automata (CA) как для динамизма, так и для эффективности. У NKN есть система поощрения токенами за обеспечение связи и пропускную способность передачи данных используя новый протокол Proof of Work. NKN сосредоточена на децентрализации, подобно тому, как Bitcoin и Ethereum децентрализуют вычислительную мощность и также, как IPFS и Filecoin децентрализуют хранилища. Вместе они формируют три столпа интернет инфраструктуры для нового поколения блокчейн систем. В конечном счете, NKN делает сеть более децентрализованной, эффективной, уравненной, надежной и безопасной, обеспечивая, тем самым здоровый, безопасный и более открытый интернет.

Содержание

Раздел 1. Задачи

1.1. Ограничения P2P сети
1.2. Использование ресурсов
1.3. Нейтралитет и фрагментация сети

Раздел 2. Видение

2.1. Цели NKN
2.2. Третий столп: работа сети

2.3. Элементарные компоненты
2.4.Сетевой набор инструментов для быстрой и эффективной разработки  децентрализированных приложений

Раздел 3. На чем базируются технологии

3.1. Cellular Automata (Клеточный Автомат) 
3.2. Правила в качестве формул

Раздел 4. NKN — Новый тип сети

4.1. Децентрализированные сети нового поколения
4.2. Протокол Proof of Work 
4.3. Сетевая топология и маршрутиризация
 

4.3.1. Динамика
4.3.2. Самоорганизация
4.3.3. Самоэволюция

4.4. Эффективная децентрализация

Раздел 5. Согласованность на основании Cellular Automata (Клеточного Автомата)

5.1. Основная согласованность
5.2. Согласованность на основании Cellular Automata (Клеточного Автомата)

5.2.1. Проблематика масштабируемости BFT и PBFT
5.2.2. Согласованность в Cellular Automata (Клеточном Автомате), охарактеризованная моделью Изинга

5.2.3. Модель Изинга
5.2.4. Связь между моделью Изинга и Cellular Automata (Клеточным Автоматом)
5.2.5. Клеточный автомат наибольшего количества голосов (MVCA) как Алгоритм Согласованности.
5.2.6. Случайно распределенные соседи
5.2.7. Симуляция Алгоритма Согласованности CA
5.2.8. Расширение асинхронных и ненадежных сетей

5.3. Протокол Proof of Relay (Доказательство передачи)
5.4. Потенциальные атаки

6. Заключение


Раздел 1

Задачи

После нескольких лет изменений, интернет находится в опасности потери своего оригинального духа и видения. Например, сеть лишилась нейтралитета, спектр и пропускная способность сети используются неэффективно, информация фрагментирована и не защищена от цензурирования, защита частных интересов ограничена. Все эти примеры говорят о том, что сети требуется преобразование.  

Существующие решения не могут быть использованы на блокчейнах нового поколения, вследствие следующих причин:

  1. Использование централизованного подхода для повышения эффективности.
  2. Жертвование масштабируемостью сети для повышения скорости согласованности.
  3. Ограничение скорости участия узла или требование авторизации, чтобы повысить безопасность.
  4. Использование исключительно финансовой мотивации или участия доверенных третьих лиц для решения проблем, которые должны быть решены математически и технологически.

Ограничение сетей p2p

Сети peer-to-peer(p2p) недавно столкнулись с несколькими основными проблемами, которые, в свою очередь, представляют собой возможности для NKN. Первое, статическая топология сети уязвима для злонамеренных атак и сбоев. Второе, отсутствует схема экономической самостимуляции для сетевого подключения и передачи данных. И наконец, масштабируемость сети была принесена в жертву повышения управляемости. Все эти проблемы должны быть решены системой NKN.

Использование ресурсов

Высоконадежный, безопасный, разнообразный интернет необходим каждому. Стоит также отметить, что существует огромная неэффективность при обеспечении глобальной связи и передачи информации в нынешнем состоянии сети. Настало время перестроить сеть в такую, какую мы хотим, а не исправлять ту сеть, которая у нас есть на сегодняшний день. Полностью децентрализованная и анонимная p2p система предоставляет огромный потенциал, с точки зрения улучшенной эффективности, устойчивости и безопасности для промышленных и общественных целей.

Нейтралитет сети и фрагментация

Когда Федеральная комиссия по связи одобрила меру по устранению правил нейтралитета сети к концу 2017 года, потребность прекращения нашей зависимости от больших телекоммуникационных монополий и построения децентрализованной, доступной, локальной интернет структуры, становится все сильнее. Частный и неограниченный доступ в интернет становится недоступным из-за постоянного потока атак и блокировок, ведущему к выборочному и пристрастному распространению информации. Без надлежащей схемы стимулирующего взаимодействия, почти невозможно поддерживать канал безопасной и постоянной передачи данных.

К тому же, интернет стал фрагментирован из-за ряда причин.  Это не только обостряет разрозненность, но и оказывает негативное воздействие на инновации науки, техники и экономики.

Раздел 2

Видение

NKN намеревается произвести революцию в сфере интернет технологий и бизнеса. NKN хочет стать Uber’ом или Airbnb от бизнеса услуг связи, стоимостью до триллионов долларов, но без центральной организации.  NKN стремится освободить биты и создать тот интернет, который мы давно хотели.

Задачи NKN

NKN ставит следующие задачи:

  1. Любой узел может соединиться с данной полностью открытой сетью из любого места
  2. Помогать обмену информацией в сети
  3. Обеспечивать безопасностью нейтралитет сети от инноваций сети
  4. Постоянно сохранять сеть открытой и масштабируемой
  5. Представлять эффективную и динамичную маршрутизацию
  6. Выделять токены за сетевое подключение и активы передачи данных, а также стимулировать узлы, принимающие участие
  7. Разрабатывать и строить блокчейн сети нового поколения

Третий столп: работа сети

После того, как Bitcoin и Ethereum блокчейнизировали вычислительную мощность, так же как IPFS и Filecoin блокчейнизировали хранилища, путем блокчейнизации третьего, а возможно и последнего столпа интернет инфраструктуры, NKN проведет революцию в сфере блокчейн экосистем, путем инновации на уровне сетевой иерархии.  Следующее поколение блокчейн систем, основывающееся на системе NKN, будет способно поддерживать новые типы децентрализованных приложений, у которых будет гораздо более мощные возможности связи и передачи. В видение NKN входит не только провести революцию в сфере децентрализованных слоев сети, но также разработать основные технологии нового поколения блокчейнов.

Элементарные компоненты

NKN разрабатывается на нескольких инновационных элементарных компонентах, которые отличаются от существующих решений.

  1. Блокчейнизация остальных строительных блоков вычислительной инфраструктуры.

NKN представляет схему концепции децентрализованной сети передачи данных (DDTN) и использует действительно децентрализованный блокчейн, чтобы обеспечить сетевое подключение и мощность передачи данных, используя огромное количество узлов, отвечающих за пересылку трафика, чтобы решить проблему увеличения лишних данных в сети.

  1. DDTN работающий от Cellular Automat (Клеточного Автомата).

NKN представляет идею использования клеточного автомата, чтобы переделать сетевой уровень. Клеточному автомату свойственны такие характеристики как децентрализация, а эквивалентность узлов и совпадение позволяет нам построить действительно децентрализованную блокчейн сеть.

  1. Соглашение, управляемое Cellular Automat (Клеточным Автоматом).

NKN эффективно достигает соглашения с высокой отказоустойчивостью в широкомасштабных распределенных системах на основе клеточного автомата, который является обязательным для децентрализованных систем, без третьих доверенных лиц.

  1. Протоколы Proof of Relay и Proof of Work.

NKN предлагает протокол Proof of Relay, механизм, который поощряет участников содействовать блокчейн сети, путем разделения их подключения и пропускной способности, улучшая тем самым сетевое подключение и возможности передачи данных, чтобы получить вознаграждение,

  1. Выдача токенов за сетевое подключение и возможность передачи данных.

NKN выдает токены за сетевое подключение и возможность передачи данных, поощряя участников разделять их подключение и пропускную способность в обмен на токены. Незадействованные сетевые ресурсы могут быть использованы гораздо лучше посредством такого механизма раздачи. NKN улучшает использование ресурсов сети и эффективность передачи данных. Для того, чтобы узнать больше деталей, обратитесь к нашим документам, объясняющим экономическую составляющую.

  1. Сетевой набор инструментов для быстрой и эффективной разработки децентрализованных приложений

При помощи NKN, разработчики децентрализованных приложений теперь получат сетевой набор инструментов для быстрого и легкого создания действительно децентрализованных приложений. Разработчики децентрализованных приложений могут полностью сосредоточиться на креативности, инновации, пользовательском интерфейсе/ пользовательском опыте и бизнес логике. Этот набор инструментов полностью дополняет инструментарии, разработанные другими блокчейн проектами, работающими на идентичности, машинном обучении, выплатах, хранении и т.д.

NKN использует методики клеточного автомата, чтобы достигнуть полной децентрализации. Все узлы равны, действительно работают на основании peer to peer, и каждый способен отправлять, принимать и передавать данных. Клеточный автомат дает возможность иметь простые локальные правила, которые могут создавать высокодинамичную и высокомасштабируемую оверлейную топологию глобальной сети, которая независима от вышеперечисленных физических и логических инфраструктур. Простота и локальность правил дает возможность экономически эффективную реализацию на всех типах интернет устройств, начиная с интернета вещей, смартфонов, вплоть до маршрутизаторов.   Несмотря на кажущуюся, на первый взгляд, простоту, маршрутизация с подключенным клеточным автоматом, может стать случайной и не предсказуемой, таким образом предоставляя превосходную безопасность и конфиденциальность.

Узлы NKN получают вознаграждения за предоставление мощность подключения и передачи, что привело к созданию полностью конкурентного рынка, оптимизированного для максимизации всей пропускной способности сети. NKN, для существующих сетей, увеличит использование возможностей подключения и передачи данных, путем деления неиспользованной пропускной способности участвующих узлов. Все больше и больше узлов присоединится к сети, чтобы зарабатывать награды, быстро развернув и расширив, таким образом, сеть NKN. Существующие узлы стимулированы, чтобы обновлять и увеличивать мощность передачи данных. Все вышеперечисленное будет способствовать увеличению пропускной способности сети, также, как и улучшит динамическую топологию, с того момента как сеть получит большую степень свободы в выборе маршрута.

Стоит также отметить, что NKN предлагает новый и более полезный алгоритм proof of work. В отличие от традиционного типа Proof of Work, вычисляющего хэш, который не обеспечивает дополнительной полезности, NKN представляет протокол Proof of Relay (Доказательство передачи), основывающийся на разного рода деятельности, включая оставаться онлайн в течении длительного периода времени, расширение количества одноранговых соединений, предоставление высокую скорость передачи и низкую задержку и т.д. Даже алгоритм согласованности разработан с нуля для повышения эффективности и справедливости, в то время пока, они сходятся детерминировано и глобально, на основе местных знаний.

Более того, NKN предназначена чтобы предоставлять обмен файлами в сети и владение в сети через своих собственных пользователей. Экономическая модель и модель управления NKN будут отражать это в разработке и реализации. Инновационные техническая и экономическая модели дополняют друг друга и вместе усилят мощность сети NKN.

Сетевой набор инструментов для быстрой и эффективной разработки децентрализованных приложений

С помощью NKN, у разработчиков появится новый сетевой набор инструментов для быстрой и безболезненной разработки децентрализованных приложений. Разработчики децентрализованных приложений могут полностью сфокусироваться на идеях и инновациях, пользовательском интерфейсе, бизнес логике, чтобы их продукт имел успех у конечного пользователя. Им(разработчикам) больше не нужно продираться сквозь непролазные джунгли блокчейнов, криптографии, механизмов соглашения идентификации и безопасности еще до того, как ими была написана хоть одна строчка кода.

Например, при традиционной разработке приложения с централизованными SaaS (программное обеспечение как услуга) предложениями, мы можем хостить приложение на облачных платформах, хранить данные в облачных хранилищах, использовать услуги сети для отправки текстовых сообщений, звонков и выплат. В децентрализованном мире блокчейнов уже сегодня можно построить новый вид Facebook, используя Ethereum/NEO для вычислений, IPFS для хранения и NKN для работы сетей. Красота этой новой парадигмы заключается в том, что пользователи будут лично владеть своими данными, а также могут быть как потребителем, так и поставщиком во всей системе. Кроме того, на каждом уровне существуют встроенные механизмы самостимулирования чтобы максимизировать сетевой эффект и загружать сообществе целиком.

NKN будет одним из трех фундаментальных элементов и сыграет критическую роль в этой децентрализованной парадигме.

Раздел 3

На чем базируются наши технологии.

В данном издании вайтпепер мы выборочно рассмотрим те элементы, которыми вдохновлялась наша компания при разработке NKN. NKN использует микроскопические правила чтобы определить топологию сети, достигает саморазвития поведения и изучает протокол соглашения, управляемый клеточным автоматом. Все вышеуказанные действия являются принципиально новыми и в корне отличаются от тех, что используются на существующих блокчейнах. Как мощный инструмент для изучения сложной системы, клеточный автомат тесно связан с такими философскими категориями как просто и сложно, микро и макро, локально и глобально, конечно и бесконечно, дискретно и непрерывно и т. д.

Клеточный автомат (CA) представляет собой машину состояния с набором узлов, каждый из которых меняет его состояние, следуя правилу, которое зависит только от его соседа. У каждого узла есть только несколько соседних узлов. Распространяясь через местные взаимодействия, местные состояния со временем воздействуют на глобальное поведение клеточного автомата. Желаемая открытость сети определена однородностью клеточного автомата, где все узлы идентичны, что формирует полностью децентрализованную p2p сеть. Каждый узел сети NKN постоянно обновляется, основываясь своем текущем состоянии и состоянии своих соседей. Соседние узлы также динамично изменяются, таким образом топология сети также динамична без изменения лежащих в основе протоколов и инфраструктур.

NKN использует клеточный автомат чтобы достигнуть эффективной, динамичной и децентрализованной топологии так, что данные и информация могут быть переданы эффективно и динамично, без централизованной связи.

Правила в качестве формул

Формула программирования клеточного автомата называется “местное правило”, которое, в свою очередь, является необходимым правилом для следующего поколения сетей NKN и имеет огромное влияние на топологию сети. Правильный выбор местных правил руководит клеточным автоматом при помощи сложного, но самоорганизованного поведения, на границе между хаосом и стабильностью. Правила необходимы, поскольку оно представляют собой формулы, которые задают программы клеточному автомату и сетям, использующем его. Статические характеристики клеточного автомата — это дискретная динамическая система, определяемая как

CA = (S, N, K, f)

Конечное число узлов взаимодействует в обычной сети. S представляет состояния узлов, где у каждого узла есть местное состояние. Состояние всех узлов определяет глобальное состояние. N обозначает число узлов в сети. K обозначает количество соседей т.е какие соседние узлы учитываются в местных переходах состояния. f определяет функцию состояния перехода, которое имеет огромное воздействие на глобальную эволюцию в системе.

Характеристики динамики клеточного автомата выглядят следующим образом: эволюция динамики начинается с начального состояния. Узлы меняют свои состояния, которые основываются на их текущем состояния и состояниях их соседних узлов. Глобальное состояние полностью определено местными состояниями всех узлов и эволюционирует последовательно.

Команда разработчиков NKN убеждена, что системы, основанные на клеточном автомате или управляемые им, являются более естественными и органичными, чем нынешние подходы, использующие статичную и полностью связанную топологию. Сложные системы с такой простой структурой находятся гораздо ближе к естественным системам, что, таким образом, позволяет самоэволюционировать.

Раздел 4

Новый тип сети (NKN)

NKN это инфраструктура p2p сети нового поколения, построенная на основе блокчейн технологии при поддержке теории клеточного автомата и целью которой является революционировать интернет при помощи механизмов настоящей децентрализации и естественного стимулирования токенов.

Децентрализованная сеть следующего поколения

Нынешние лидеры в блокчейн сфере, Bitcoin и Ethereum токенизировали вычислительную силу, посредством протокола Proof of Work, IPFS, Filecoin, Storj и Sia токенизировали хранение данных. Третий важнейший строительный блок в интернете составляют еще несколько систем, блокчейнизирующие сетевое соединение и мощность передачи данных. NKN разработана, чтобы токенизировать сетевое соединение и мощность передачи данных в виде протокола Proof of Work.  NKN решает проблему “эффективности” блокчейна, путем уравнения всех узлов сети. Каждый узел следует правилу клеточного автомата и обновляет свое состояния, основанное на местных правилах. Предложенный фон Нейманом в 1940-х годах, клеточный автомат — это общий термин типа модели, машины состояние, охарактеризованный дискретным временем, пространством и взаимодействием. Это дискретная система, которая эволюционирует локально, следуя особенным правилам и доказано, что он может эмулировать эволюцию сложных систем. У клеточного автомата есть характеристики децентрализации, равенства пиров и параллелизма. NKN впервые предложила клеточный автомат, в качестве фундаментального элемента сетевого слоя блокчейна, так, чтобы гарантировать, что весь слой сети сможет получить прибыль от этого.

Обновляющиеся формулы в клеточном автомате называются местными правилами, которые предназначены для того, чтобы критическим фактором, который контролирует перемещения клеточного автомата между стабильностью и хаосом. Являясь неотъемлемой частью NKN, правила это один из главных факторов, влияющих на топологию сети.

NKN представила концепцию “Децентрализованной сети передачи данных” (Decentralized Data Transmission Network или DDTN). DDTN сочетает независимые и самоорганизованные узлы передачи, чтобы обеспечить клиентов возможностями подключения и передачи данных. Такое сочетание является децентрализованным и не требует фактора доверия любой вовлеченной стороне. Операции по обеспечению безопасности сети NKN достигнуты посредством механизма согласования, который координирует и проводит валидацию операций, выполненных каждым узлом. DDTN предоставляет разнообразие стратегий для децентрализованных приложений.

По сравнению с централизованными подключениями и передачей данных, существует множество эффективных путей между узлами в DDTN, которые могут быть использованы для повышения пропускной способности передачи данных. Токены данной сети могут стимулировать совместное использование сетевых ресурсов и, в конечном итоге, минимизировать затраты и пропускную способность. Данное свойство называется самостимулирвание.

Протокол Proof of Work

Протокол Proof of Work это механизм, который стимулирует майнеров проверять транзакции, решая сложные проблемы хэша. Недостаток майнинга системы Bitcoin в том, что эффективный майнинг требует специализированной и дорогостоящей аппаратуры и потребляет огромное количество энергии. Согласно статистике Digiconomist, уровень потребления энергии сетью Bitcoin, на середину февраля 2018, приближается к 50 ТВт/год и все еще растет, в то время как потребление электроэнергии сетью Ethereum близко к 14 ТВт/год. Потребление электроэнергии двумя этими сетями превышает уровень потребления некоторых стран.

Очень важным является способ доказать работу без траты ресурсов. NKN предлагает альтернативу существующим протоколам PoW, предоставляя более децентрализованную, динамично эволюционирующую, самоорганизованную и самоэволюционирующую инфраструктуру сети, а также разрабатывая абсолютно новый набор механизмов согласованности. Новый протокол PoW не приводит к потере ресурсов. Вместо этого, но представляет собой peer-to-peer механизм передачи на блокчейн уровне. Участники получают награды, предоставляя больше сетевых ресурсов, чем они потребляют. Для обеспечения сетевого подключения и передачи данных NKN использует механизм Proof of Relay (проверки достоверности сигналов).

Сетевая топология и маршрутиризация

Cellular Automata on Networks (CAoN) “клеточный автомат, работающий в сети” представляет собой естественное продолжение клеточного автомата, который способен моделировать сети с негеометрическими соседскими соединениями.  Он эффективен при моделировании сетей, чья топология развивается на основе местных правил. Поскольку целью является создание децентрализованной системы блокнозов с динамической топологией, CAoN является естественной моделью для такой системы.

Мы рассматриваем динамичную P2P сеть с N улов. Связи сети в момент времени t могут быть описаны N × N матрицей смежности A(t), которая эволюционирует с временем. Соединения между узлами могут быть добавлены, удалены или изменены на каждом моменте времени. Если динамика A является Марковской, то обновляющийся процесс можно записать как:

A(t + 1) = f [A(t)],

 где f это обновляющееся правило топологии сети. Что сохранить обновляющееся правило локально, f должно быть выбрано так, чтобы при обновлении соединений использовалась только информация о соседях каждого узла. Приведенное выше правило обновления не содержит состояний узлов, поэтому эволюция топологии не зависит от состояния любого узла. В более общем смысле, правило Марковского обновления должно учитывать, как топологию сети, так и состояния узлов, так что

A(t + 1) = f[A(t); S(t)]
S(t + 1) = g[A(t + 1); S(t)]

где S(t) вектор, представляющий состояния всех узлов в сети во момент времени t, f это правило обновления топологии, а g это правило обновления состояния. По аналогии f и g должны быть выбраны так, чтобы только была использована информация о нынешних соседях, во время обновления. Состояние может содержать историю. Примером состояния в блокчейн системе являются все блоки, которые узел хранит локально. Обратите внимание, что, хотя мы описали систему формально, используя глобальное состояние S и глобальное соединение A, каждый узел i должен знать и хранить свое местное состояние Si и соседей {j|Aij≠0}.

Рассмотрим CAoN в блокчейн системе, где блоки сгенерированы. Каждый раз, когда блок получен, узел обновляет его состояние и отправляет блок к соседнему узлу, подписанным цифровой подписью. Соседи примут решение, пересылать ли сообщение, в зависимости от их состояний, например, если блок достигнут, если блок действителен или конфликтует с другими блоками в состоянии эффективно влияя на топологию всей сети, без изменения физического узла или базового протокола.

В качестве примера, иллюстрирующего, как мы моделируем сеть, можно рассмотреть общий Network Automaton (сетевой автомат), который допускает произвольное число соседей. Для простоты применяется минималистский подход, чтобы эмулировать расширение блокчейнов и ретрансляцию данных из небольшого набора микроскопических правил. Первоначально (в нулевое время) сеть представляет собой трехмерную кубическую структуру с 8 узлами, каждая из которых имеет трех соседей, как показано на рисунке 6.

Рис. 6. Пример сетевого автомата с восемью узлами, формирующего кубическую сеть в 3D пространстве, в начальный момент времени.

Начиная с простой сети, как показано на рисунке 6, система расширяется добавлением к ней узлов, следуя различным правилам. Конечная топология может разительно отличаться, в случае того, если были использованы другие правила как показано на рисунке 7. NKN будет прокладывать мост между эволюцией сети и функциями блокчейна, используя аналогичные сетевые модели с микроскопическими правилами.  Простые локальные правила упрощают репликацию, упрощают и ускоряют реализацию системы

                                                  

Рисунок 7. Некоторые примеры сложных сетевых топологий блокчейна с различными простыми наборами правил (а) кольцевой топологией, правило 1655146, шаг времени 1573; (b) псевдослучайная топология, правило 1655185, временной шаг 1573.

Динамика

Динамика в CAoN является чисто локальной: каждый узел оценивает переход состояния независимо от других узлов и соответственно изменяет свое состояние. Состояние узла может управляться либо взаимодействием между узлами, либо внешней информацией, как показано на рисунке 8.

Рисунок 8. Возможные состояния узла для изменения своих состояний в CAoN

Правила имеют решающее значение для результирующей топологии в CAoN. Топология сети будет очень различной, учитывая небольшие изменения в правилах обновления, как показано на рисунке 9.

Рисунок 9. Динамика топологии сети путем переписывания правил клеточных автоматов при одном и том же временном индексе, (a) правило 1655163, шаг времени 1573; (b) правило 1655175, временной этап 1573; (c) правило 1655176, временной этап 1573.

Хотя в математическом описании дискретный временной шаг использовался для удобства, CAoN не требует, чтобы у узлов было какое-либо глобальное или дискретное время. Вместо этого, каждый узел выполняет обновление асинхронно. Это более общее и реалистичное описание реальных блокчейн сетей.

Самоорганизация

Глобальная динамика клеточного автомата может быть классифицирована четырьмя типами: устойчивый, периодический, хаотический и комплексный.  Мы фокусируемся на сложном типе (класс 4), также известном как край хаоса, где все первоначальные шаблоны развиваются в структуры, которые взаимодействуют сложным образом, с образованием локальных структур, которые могут длиться долгое время. Wolfram предполагает, что хотя не все клеточные автоматы класса 4 способны к универсальному вычислению, многие из них соответствуют полноте по Тьюрингу. Такое видение было успешно доказано правилом 110 и клеточным автоматом Конвея. Сложные, самоорганизованные и динамические структуры возникают спонтанно в клеточных автоматах класса 4, предоставляя нам идеального кандидата для основы децентрализованных сетей.

Количественная мера правила, которое может объяснить и предсказывать тип поведения ЦС, — это параметр λ Ленгтона, определяемый частью записей таблицы правил, что приводит к активному состоянию. При увеличении λ от 0 система будет переходить из стационарного состояния в периодическое, затем в сложное состояние и, наконец, в состояние хаоса, как показано на рисунке 10. В классическом 1D клеточнм автомате с взаимодействием ближайших соседей, поведение класса 4 возникает тогда, когда λ составляет около 0,3. Параметр λ Ленгтона дает нам теоретическое руководство о том, как найти нужные правила обновления, что необходимо для систем с высокой размерностью.

Рисунок 10. Четыре версии поведения Wolfram против параметра λ Ленгтона на 1D клеточном автомате.

Самоэволюция

CAoN по своей сути является саморазвивающимся благодаря своей простой, но мощной локальной динамике. Правило обновления существенно устанавливает направление эволюции, и система непрерывно развивается в направлении, независимо от начальных состояний или того, как узлы добавляются в сеть. Рисунок 11 показывает пример самоэволюции в CAoN.

Рисунок 11. Самоэволюция модели 3D CAoN по правилу 1655185 при разном индексе временного шага (a) 100; (b) 1000; (c) 10000.

Эффективная децентрализация

Из-за динамического характера NKN, сетевая топология между узлами постоянно обновляется. Правильный механизм обновления имеет решающее значение для достижения децентрализации конечной топологии. Если, к примеру, обновляющий механизм так, что недавно присоединенный узел имеет больший шанс, чтобы выбрать узел с большим количеством соседей, чтобы быть его соседом и вероятность выбора узла пропорциональна степени этого узла, то конечная сеть будет бесконечной, распределение степени следует форме силового закона. Такие сети имеют централизованные хабы, определяемые узлами с огромной степенью. Хотя хабы потенциально могут повысить эффективность, они делают сеть менее надежной, поскольку отказ хабов будет иметь гораздо больший эффект, чем отказ других узлов. Одной из целей НКН является проектирование и создание сетей, которые децентрализованы, но все еще эффективны при передаче информации. Это должно быть сделано с использованием надлежащего механизма обновления топологии, который учитывает как алгоритм, так и стимул. На стороне алгоритма соседи должны быть выбраны и выбраны случайным образом; на стороне стимулирования вознаграждение за передачу данных должно быть сублинейным (растет медленнее, чем линейная функция), так что хабы не нужны. Разбросанная случайная сеть — одна из возможных топологий, которые могут быть созданы из такого механизма. Она децентрализована и, следовательно, устойчива к отказу любого узла, но при этом эффективна при маршрутизации из-за его небольшого диаметра сети.

Раздел 5

Согласованность на основании протокола Cellular Automata (Клеточного Автомата)

Узлы в блкчейн цепочке являются пирами из-за децентрализованного характера блкчейна. Врожденное отсутствие доверия в блкчейнах особенно примечательно, поскольку любой узел может отправлять любую информацию любым узлам в блокчейне. Пиры должны оценивать информацию и соглашаться с действиями, чтобы блокчейн работал правильно. NKN спроектирован как футуристическая инфраструктура блокчейн, которая требует низкой латентности, высокой пропускной способности, чрезвычайно высокой масштабируемости и низкой стоимости для достижения соглашения. Эти свойства имеют решающее значение для будущих децентрализованных приложений. Таким образом, NKN нуждается в новых алгоритмах соглашения, которые могли бы удовлетворить такие высокие требования.

Основная согласованность

В настоящее время существуют несколько подходов для достижения соглашения в сети блокчейн: алгоритм задачи византийских генерало(BFT), практический алгоритм задачи византийских генералов(PBFT), алгоритм Proof of Work(PoW), алгоритм Proof of Stake(PoS) и делигированный алгоритм Proof of Stake(DPoS).

  1. Практический алгоритм задачи византийских генералов (PBFT): алгоритм задачи византийских генералов — это модель, предложенная Лесли Лампортом в 1982 году, чтобы объяснить проблему согласованности. В нем обсуждается согласование по сценарию, когда некоторые узлы могут быть злыми (сообщение которых может быть подделано) и предоставляют наихудшую гарантию. Пусть, в задаче византийских генералов, общее число узлов равно N, а число плохих узлов — F, если N ≥ 3F +1, то проблема может быть решена с помощью алгоритма BFT. Лампорт доказал, что существует правильный алгоритм, так что, когда доля плохих узлов не превышает одной трети, хорошие узлы всегда могут достичь соглашения независимо от того, какие сообщения посылают плохие узлы. Протокол PBFT впервые предложенный Кастро и Лисковым в 1999 году, был первым алгоритмом BFT, который будет широко использоваться на практике. PBFT намного эффективнее и работает асинхронно, в то время как он все еще может переносить такое же количество дефектных узлов, как BFT, что делает его более практичным для использования в реальных системах.
  2. Протокол Proof of Work (PoW): Блокчейн сетью Bitcoin был представлен инновационный алгоритм Proof of Work (PoW). Алгоритм ограничивает количество предложений, увеличивая их стоимость и ослабляет необходимость окончательного подтверждения соответствия, соглашаясь, что каждый примет самую длинную известную цепочку. Таким образом, любой, кто пытается принять противоправные действия, будет платить большие экономические издержки. То есть, заплатить больше половины вычислительной мощности системы. Позже предлагались разнообразные алгоритмы “PoX” серии, следующие этой мысли, использующие экономические штрафы для ограничения прерывателей потока. Алгоритм PoW — это алгоритм соглашения, используемый Bitcoin, а также самый ранний из алгоритмов, используемых в блокчейн сети. Короче говоря, PoW означает, что сколько работы оплачивает майнер, сколько он и получает. Работа тут это вычислительная мощность и время, которое, которое майнер предоставляет, чтобы сделать вклад в блокчейн. Процесс предоставления таких услуг называется “майнинг”. В PoW, механизм распределения вознаграждения заключается в том, что прибыль от майнинга пропорциональна вычислительной мощности. Чем больше мощность машины майнера, тем большую прибыль она обеспечит.
  3. Протокол Proof of Stake (PoS): Первоначально PoS уменьшает сложность вычисления хэша в соответствии с количеством удерживаемых токенов. PoS аналогичен финансовым активам в банке, которые распределяют финансовую прибыль пропорционально сумме активов, удерживаемых заинтересованными сторонами за данный период. Аналогичным образом в PoS система блокчейна выделяет “интересы” в соответствии с суммой токенов и временем ожидания. DPoS не позволяет каждому участнику создать блок. Вместо этого, узлы голосуют за доверенных лиц, которые представляют их, чтобы войти в парламент и создать блоки. Пользователи, которые хотели бы стать попечителями, должны пройти коллективные выбры, чтобы завоевать доверие сообщества.

Согласованность на основании Cellular Automata (Клеточного Автомата)

Проблемы масштабируемости BFT и PBFT

Довольно проблематично достичь согласованности в большой распространенной системе, использующей алгоритмы BFT и PBFT. В алгоритме BFT общее количество сообщений, отправляемых в системе O(N!), что делает систему непрактичной. Алгоритм PBFT уменьшил общее количество сообщений до O(N²), которое является выполнимым, но не масштабируемым, когда N велико. Кроме того, как BFT, так и PBFT требуют, чтобы каждый узел имел список всех других узлов в сети, что сложно для динамической сети.

Соглашение в клеточном автомате, описанное моделью Изинга

Клеточный автомат (CA) — это большая распределенная система, только с локальными соединениями. Асимптотическое поведение системы находится под контролем ее обновляющегося правила. В клеточном автомате возможно достигнуть гарантированного глобального соглашения, используя алгоритм передачи сообщений, основанный только на разбросанных соседях для набора обновляющихся правил. Используя математические рамки, первоначально разработанные для модели Изинга, которая относится к физике, мы выяснили и доказали, что класс соглашения правил клеточного автомата будет гарантировать достижения соглашения в большинстве O(N) итераций, используя только состояния разбросанных соседей по точной карте от клеточного автомата до модели Изинга с нулевой температурой. Некоторыми исследователями была изучена отказоустойчивость клеточного автомата, а также изучалось то, как повысить надежность в системах на его основе. Мы также показали, что результат надежен для случайных и вредоносных узлов и вычисляет порог, при котором желаемое соглашение не может быть достигнуто.

Модель Изинга

Модель Изинга это модель спиновых систем с парным взаимодействием под внешним магнитным полем. Гамильтониан (энергия) системы без внешнего магнитного поля может быть записан как:

где Si = +-1 спин узла i, Jij — взаимодействие между узлом i и узлом j. Рассмотрим случай, когда Jij может быть только 1 (ферромагнитное взаимодействие) или 0 (без взаимодействия). Вероятность того, что система будет находиться в состоянии s в равновесии, следует за распределением Больцмана

где  статическая сумма,  с kB, являющейся постоянной Больцмана, а T температурой, представляющей уровень шума системы. Единицы, где kB = 1, будут использоваться для простоты. Пример модели Изинга на решетке была широко изучена.

Для модели Изинга на D-мерной решетке с взаимодействием ближайшего соседа происходит фазовый переход при конечной критической температуре Tc, за исключением D = 1, где критическая температура Tc = 0. Когда T < Tc,  система переходит в одно из двух состояний, где узлы имеют предпочтительный спин (спонтанная намагниченность), в то время как система не имеет предпочтительного спина  при T > Tc.

Например, для двумерной квадратной решетки с ближайшим соседним взаимодействием можно получить точное решение модели Изинга. Критическая температура:

а спонтанная намагниченность равна:

Все спины будут теми же (1 или -1), когда T→0.

Связь между моделью Изинга и Cellular Automata (Клеточным Автоматом)

Клеточный автомат (CA) очень близко связан с моделью Изинга. Клеточный автомат охарактеризован своим обновляемым правилом:

что представляет вероятность перехода системы в состояние st+1 в момент времени t + 1, заданное состояние системы st в момент времени t. Вероятность передачи условно независима, поскольку каждый узел клеточного автомата обновляет свое состояние исключительно в зависимости от предыдущего состояния системы. Для детерминированного клеточного автомата вероятность передачи p(st+1|st) является дельта-функцией. Если гамильтониан формы  можно определить для клеточного автомата (CA) так, что

где  гамильтониан заданного состояния системы  и 

Трансфер вероятно становится

Определим теперь новое состояние St, являющееся совместным состоянием st−1 и st, так,

p(St) p(st−1, st).

Вероятность переноса St теперь пропорциональна распределению Больцмана

 с гамильтонианом  где взаимодействие внутри st и внутри st−1 равно нулю. Таким образом, клеточный автомат отображается на модель Изинга с состоянием S. Стационарное распределение S следует за распределением Больцмана

тогда как стационарное распределение s задается формулой

Детерминированный клеточный автомат можно сопоставить с моделью Изинга при температуре, где (T→) (β→), p(S) и p(s) отличны от нуля только в состоянии (состояниях) с наименьшей энергией. В интересующем нас Jij = 1 или 0 допускается только два состояния при нулевой температуре.

Клеточный автомат наибольшего количества голосов (MVCA) как Алгоритм Согласованности

Клеточный автомат наибольшего количества голосов (MVCA) — это клеточный автомат, использующий большинство голосов в качестве правила обновления. Он может быть сформулирован как

где Jij = 1, если узел i и j связаны, в противном случае 0. Знак (x) = 1 if x > 0, или    1 if x < 0. Знак (0) = 1 или -1 с равной вероятностью. Определение знака (0) не имеет никакого влияния, если каждый узел имеет нечетное число (k) соединений, что верно для D-мерных клеточных автоматов с ближайшим соседним соединением и самосоединением. Для простоты рассматривается только нечетное k.

Гамильтониан можно определить как . Можно проверить, что правило большинства голосов удовлетворяет условие отображения  с нулевой температурой (β → ∞). Согласно предыдущему разделу, когда MVCA достигает равновесия, все узлы будут иметь такое же состояние, которое зависит от начального условия.

Чтобы показать, что MVCA сходится к своему равновесию, мы используем уравнение, полученное в предыдущем разделе .

Так как (β → ∞),  отлична от нуля только при минимизации H(St+1). Из определения H (S) получаем
  
где равенство возможно только тогда, когда st+1 = s, поскольку st+1 однозначно определяется st, когда каждый узел имеет нечетное число соединений. В частности, для s = st−1 имеем H(St+1) ≤ H(St), где равенство выполняется только тогда, когда st+1 = st−1, то есть система в равновесии или двух состояниях колебания. Последнее можно избежать, если J находится в динамическом состоянии, поэтому его сейчас мы игнорируем. Итак, H(St+1) < H(St) достигается до того, как MVCA достигнет своего равновесия. С другой стороны, отметим, что H (S) могут быть только целыми числами, которые изменяются на этапе 2 и −kN H(S) ≤ kN, где N — общее количество узлов в системе, а k — количество подключений, которое имеет каждый узел. Таким образом, MVCA гарантирует сходимость к консенсусному состоянию не более чем в kN-итерациях для любого начального состояния. Аналогично, если первоначальное состояние имеет m “неправильных” значений, будет взято не более km интераций для исправления тех “неправильных” значений.

Хотя в выводе выше мы используем клеточный автомат как модель, мы не предполагали локальную связность. Фактически, результаты действительны для любой топологии сети с симметричной матрицей связности J.

Случайные соседи

Клеточный автомат и модель Изинга представляют собой решетчатые системы, сила взаимодействия которых, в основном, зависит от евклидова расстояния.  Такие модели проще решать математически, в то время как непрактично реализовать в распределенных системах, особенно когда узлы являются динамическими, ненадежными и неконтролируемыми. Здесь мы предполагаем, что случайная сеть должна быть лучшей топологией для согласования в распределенной системе с динамическими узлами. Предложенный нами алгоритм соглашения работает в случайных сетях, без каких-либо модификаций, так что каждому узлу не нужно поддерживать определенную связь. Стоит упомянуть о том, случайная сеть, о которой говорится в нашем исследовании, представляет собой оверлейную сеть, несмотря на то, как узлы физически связаны. В распределенной системе, где у узла нет списка других узлов, узел может использовать алгоритмы, такие как, к примеру, алгоритм выборки пиров, чтобы достигнуть случайного подключения.

Критический параметр, который контролирует скорость распространения информации и, таким образом, может быть достигнуто соглашение, — это диаметр сети, который определяется как кратчайшее расстояние между двумя самыми удаленными узлами сети. Для случайной сети, где каждый узел имеет k соседей, а kO (logN), диаметр сети не более O (logN), что намного меньше, чем система на основе решетки. Это ожидаемо, так как случайная сеть может иметь соединения на большие расстояния, что невозможно в решетчатых системах. В результате случайные сети быстрее приходят к состояниям соглашения. Также видно, что увеличение k приводит к меньшему диаметру, как можно было бы ожидать.

Клеточный автомат класса 4 идеально подходит для создания случайной сети для достижения превосходной согласованной производительности. В таком клеточном автомате связь действительно непредсказуема, самоорганизовывается и самоэволюционирует.

Симуляция клеточным автоматом алгоритма соглашения

 Чтобы показать эффективность нашего алгоритма соглашения, мы применяем его к моделируемой сети с N = 1 000 000 узлов. Каждый узел имеет k соседей, случайно выбранных из сети. На каждой итерации его состояние обновляется на основе состояний его k-соседей плюс его собственное состояние с использованием правила MVCA, как было предложено выше. Соседи однонаправленные, так что не гарантируется, что J будет симметричной. Первоначально (итерация 0), состояние каждого узла независимо выбрано и должно быть равным 1 или -1 с некоторой вероятностью. Симуляция выполняется для нескольких итераций с разными k, как показано на рисунке 12. Видно, что MVCA сходится к глобальному консенсус-состоянию всего за несколько шагов, даже при k = 10, намного быстрее, чем теоретическая верхняя граница kN. Обратите внимание, что консенсус будет достигнут даже тогда, когда исходное состояние содержит равное количество 1 и -1 узлов. Большее k приводит к более быстрому сближению. Следует отметить, что при больших N топология случайной сети будет ближе к ее типичному случаю, так как вероятность того, что любая конкретная связность будет экспоненциально убывать с ростом N. Таким образом, следует смотреть на среднее время сближения.

Мы также моделируем сценарий, когда доля узлов является злонамеренной. В этом случае правильные узлы имеют начальное состояние 1, тогда как злонамеренные узлы имеют начальное состояние -1 и не обновляют свои состояния независимо от состояния их соседей. Целью правильных узлов является достижение консенсуса по состоянию 1, в то время как злонамеренные узлы пытаются достичь консенсуса по состоянию -1. Из результатов (рис.13) видно, что существует переход между коллапсированием в неправильное состояние (-1) и сохранение правильных узлов в правильном состоянии (1). При N = 1 000 000 и k = 10, критическая доля злонамеренных узлов составляет около 30%, что существенно, учитывая размер N. Критическая доля также зависит от k, как показано на рисунке 13. Увеличенное k имеет два эффекта: больше злонамеренных узлов может быть допущено и меньше правильных узлов могут быть затронуты злонамеренными узлами.

Результаты на рисунке 12 и 13 показывают верхнюю границу и нижнюю границу динамики сети с неправильными начальными состояниями: первый имитирует случай, когда узлы с неправильным исходным состоянием не являются злонамеренными, а последний имитирует случай, когда узлы с неправильным исходным состоянием являются вредоносными и хотят, чтобы остальная часть сети согласилась с неправильным состоянием. Динамика сети падает между этими двумя кривыми с теми же начальными состояниями, какой бы стратегии неисправные узлы не придерживались (те, у которых ошибочное начальное состояние).

Рисунок. 12. Среднее состояние системы приближается к 1 или -1, оба представляют собой глобальный консенсус. MVCA сходится к консенсусному состоянию, которое является состоянием большинства узлов всего в несколько шагов, даже при наличии только 10 соседних узлов в сети с количеством узлов в 1000 000 узлов. Увеличение числа соседей ускоряет конвергенцию. Обратите внимание, что, когда ровно половина узлов находится в одном состоянии, а другая половина в другом состоянии, конвергентное состояние может быть одним.

Рисунок 13. Фракция правильных узлов (состояние 1) под атакой вредоносных узлов (состояние -1), которая не обновляют их состояния. Существует переход между тем, будет ли система рушиться до неправильного состояния при изменении начальной доли вредоносных узлов.

Расширение до асинхронных и ненадежных сетей

Одним из преимуществ использования модели Изинга для описания системы является естественное расширение шумных и ненадежных каналов связи. Параметр температуры, в модели Изинга, контролирует количество шума в системе, и в нашем случае это случайность в правиле обновления. При нулевой температуре правило обновления является детерминированным, при повышении температуры правило становится более случайным и в конечном итоге становится чисто случайным, когда температура уходит в бесконечность. Включая состояние по умолчанию, вероятностный отказ доставки сообщений может быть моделирован конечной температурой в модели Изинга. Таким образом, консенсус по-прежнему может быть достигнут до тех пор, пока шум находится ниже порогового значения, как говорилось ранее. Порог можно вычислить численно, учитывая статистику сетевого подключения. Асинхронное обновление состояния также может быть смоделировано таким шумом при добавлении тайм-аута связи, что делает его практичным для реализации.

Протокол Proof of Relay

Консенсус в NKN обусловлен протоколами Proof of Relay (PoR), Proof of Work (PoW), где ожидаемые награды, которые получает узел, зависят от его сетевого подключения и мощности передачи данных. Узел доказывает свою нагрузку на ретрансляцию, добавляя цифровую подпись при пересылке данных, которая затем принимается системой посредством консенсусного алгоритма. PoR не является пустой тратой ресурсов, поскольку работа, выполняемая в PoR, приносит пользу всей сети, обеспечивая большую мощность передачи. Майнинг переопределяется как вклад в уровень передачи данных, и единственный способ получить больший объем вознаграждения — это обеспечить большую мощность передачи. Конкуренция между узлами, в конечном счете, приведет систему в направление сети с низкой латентности и высокой пропускной способностью передачи данных. PoR используется как для майнинга, так и для проверки передачи данных. С одной стороны, токен будет вознагражден узлам передачи данных; с другой стороны, ожидаемое вознаграждение за верификацию транзакции также может зависеть от PoR, либо путем выбора или корректировки сложности. Для более детального описания алгоритма и экономической модели, просим вас обратиться к нашим отдельным документам, касательно экономической и технической составляющей.

Потенциальные атаки

Поскольку NKN разработан с учетом предотвращения атак, необходимо проанализировать соответствующие типы атак. Анализ атак и смягчение последствий будут одним из важных аспектов развития NKN и будут включены в технический документ.

  1. Атака double spending (атака двойных расходов). Данный тип атаки относится к случаю, когда один и тот же токен используется дважды. Классические блокчейн модели предотвращают такие атаки путем на основе соглашения, чтобы подтвердить последовательность транзакции.
  2. Атака Сивиллы. Тип атаки, относящийся к случаю, когда вредоносный узел претендует на роль нескольких пользователей. Злонамеренные майнеры могут притвориться, что доставляют больше копий и получают оплату. Физическая переадресация выполняется путем создания множественных идентификаторов Сивиллы, но только данные передаются только единожды.
  3. Атака DoS. Оффлайн атака на ресурсы, известная как DoS атака. К примеру, атакующий может выбрать своей целью какой-либо аккаунт и запретить его владельцу отправлять транзакции.
  4. Атаки QoS. Атаки, при которой, злоумышленники хотят замедлить производительность системы, что потенциально снижает количество сетевых подключений и скорость передачи данных.
  5. Атака Eclipse. злоумышленник контролирует сеть связи P2P и манипулирует соседями узла, таким образом, сеть работает только со злонамеренными узлами. Уязвимость сети для атаки Eclipse зависит от алгоритма выборки пира и может быть уменьшена путем тщательного выбора соседей.
  6. Атака selfish mining. В данном типе атаки майнеры поддерживают два блока, один общественный, второй частный. Изначально, частный блокчейн такой же, как общественный. Атакующий всегда майнет на частной цепочке до тех пор, пока длина частной цепочки не догнана общественной, в таком случае, в таком случае атакующий публикует приватную цепь, чтобы получить вознаграждение. Существенным образом, атака ниже порог атаки на 51%, поскольку будет более эффективно для других майнеров майнить на частной цепочке, а не на общественной. И еще, так как эта атака есть экономическая атака, она должна быть предварительно анонсирована, чтобы привлечь майнеров.
  7. Fraud атака. Злонамеренные майнеры могут требовать передачи больших объемов данных, но эффективно генерировать данные по требованию, используя апплеты. Если апплет меньше фактического количества данных реле, то это увеличивает вероятность того, что майнеры получат бонус с блока.

6. Выводы

Данный вайтпепер представляет собой четкий и сплоченный путь к построению системы NKN. Мы считаем, что эта работа станет отправной точкой для будущих исследований по децентрализованному сетевому подключению и передаче данных. Будущая работа включает, но не ограничивается данными разработками, маршрутизацию, управляемую клеточным автоматом, соглашения на основе клеточного автомата, протокол Proof of Relay и т.д. У NKN есть несколько преимуществ по сравнению с существующими платформами.

Первое, NKN это идеальная децентрализованная платформа для разработки децентрализованных приложений. Разработчики децентрализованных приложений могут полностью сфокусироваться на идеях и инновациях, пользовательском интерфейсе, бизнес логике, чтобы их продукт имел успех у конечного пользователя. Разработчикам больше не нужно беспокоиться об инфраструктуре сети.

Второе, модель стимулирования NKN побуждает больше людей присоединяться к сети для совместного использования и расширения сетевых подключений и передачи данных, изменения всей структуры сети и создания огромного рынка. NKN нацеливается на триллионный телекоммуникационный бизнес и стремится предоставить лучшую связь всеми, стимулируя совместное использование неиспользуемых сетевых ресурсов, расширяя и революционизируя сеть обмена.

По сравнению с другими системами, система блокчейнов NKN гораздо более удобная для p2p передачи данных и соединения. В то же время эта самомотивируемая модель побуждает больше узлов присоединиться к сети, построить плоскую сетевую структуру, реализовать маршрутизацию с несколькими путями и создать новое поколение структуры сетевой передачи. С точки зрения инноваций в области вычислительной инфраструктуры, NKN будет революционизировать экосистему блокчейна, блокчейнизируя третий и, возможно, последний столп интернет-инфраструктуры, после того, как Bitcoin и Ethereum блокчейнизировали вычислительную мощность и также как блокчейнизировали хранилища IPFS и Filecoin. В дополнение к двум другим столпам блокчейн революции, NKN станет децентрализованной сетью следующего поколения, которая является саморазвивающейся, самомотивируемой и высоко масштабируемой. NKN — это стратегическое исследование и инновация общей инфраструктуры сетевого уровня, обеспечивающая передачу сети следующего поколения в другие области. Высоконадежный, безопасный и децентрализованный интернет необходим, для того, чтобы каждый человек и каждая отрасль могли полностью реализовать свой потенциал в цифровом мире. NKN предложит огромный потенциал для достижения полностью децентрализованной системы p2p, чтобы сделать интернет более эффективным, устойчивым и безопасным.

У текущей сети есть огромная неэффективность по обеспечению универсальной связи и доступу, как для приложений, так и информации. Настало время создать сеть, в которой мы действительно нуждаемся, вместо того, чтобы обновлять уже имеющуюся. Давайте начнем интернет будущего сегодня.

 

 

 


Еще больше новых проектов, переводов интересных статьей и новостей на нашем телеграм канале

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here