Fair transaction ordering and privacy-preserving verifiable computation in decentralized systems

Résumé

Les systèmes décentralisés favorisent la répartition du contrôle entre de nombreuses parties indépendantes plutôt qu’une seule entité, garantissant ainsi l’ouverture et la résistance à la censure. Cependant, ces avantages peuvent être compromis lorsque des acteurs puissants sont autorisés à influencer l’ordre des transactions ou la fiabilité des calculs hors chaîne. L’objectif d’un ordonnancement équitable des transactions est de promouvoir leur exécution par des mécanismes transparents et fondés sur des règles, plutôt que par la manipulation des validateurs. La Valeur Extractible Maximale (VEM) représente un défi majeur pour l’obtention d’un ordonnancement équitable des transactions dans les chaînes de blocs, notamment les chaînes Ethereum de couche 1 (L1) et de couche 2 (L2). Nous présentons d’abord une vue d’ensemble unifiée de la VEM sur Ethereum et sur toutes les chaînes L1 et L2, en abordant les stratégies d’atténuation selon les dimensions du séquençage, de la cryptographie et des solutions de couche application, ainsi que leurs limites et contraintes pratiques respectives. Dans ce cadre, nous examinons l’équité de l’ordonnancement sur des rollups à séquenceur unique avec un ordonnancement de type Premier Arrivé, Premier Servi (PAPS). Nous développons un nouveau mécanisme d’ordonnancement qui garantit une granularité équitable, en minimisant les avantages du front-running basé sur la latence et du pourriel, et nous introduisons une approche statistique pour calculer la valeur de l’intervalle à partir des paramètres du réseau. Des expériences menées sur Arbitrum, un système de chaîne L2, montrent que notre ordonnancement suit l’ordonnancement optimal tout en minimisant les avantages du front-running par rapport à l’approche PAPS standard. Nous examinons ensuite le problème de la VEM liée à la divulgation prématurée d’informations sur l’abstraction de compte ERC4337, où les opérations utilisateur révèlent leur intention aux gestionnaires de paquets avant l’inclusion de la transaction. Pour résoudre les problèmes d’inclusion sélective et d’ordonnancement adverse, nous développons Commande à l’aveugle pour ERC4337, un protocole de validation-révélation qui masque le contenu des opérations lors de l’ordonnancement, tout en liant cryptographiquement les opérations d’un paquet à un ordre fixe vérifiable sur la blockchain. Une implémentation prototype démontre de faibles coûts de gaz tout en réduisant considérablement la VEM basée sur l’intention grâce à la divulgation du texte en clair. De plus, le calcul vérifiable préservant la confidentialité vise à résoudre le compromis entre confidentialité et vérifiabilité en permettant aux utilisateurs de vérifier l’exactitude des calculs sans divulguer de données sensibles ni de paramètres de modèle. Ceci est généralement réalisé grâce à des preuves à divulgation nulle de connaissance récursives, qui combinent efficacement plusieurs preuves en une seule preuve compacte et facilement vérifiable, dans un processus d’apprentissage automatique décentralisé. Ainsi, nous introduisons RzkFL, une solution de bout en bout qui combine l’apprentissage fédéré avec des preuves à divulgation nulle de connaissance récursives pour le calcul d’inférence vérifiable sur des entrées privées, permettant une vérification efficace sur la blockchain. Collectivement, les contributions ci-dessus fournissent des solutions pratiques pour un ordonnancement équitable des transactions et un calcul vérifiable préservant la confidentialité dans les systèmes décentralisés, améliorant la décentralisation en limitant la manipulation de l’ordre et en préservant la confidentialité des utilisateurs et l’exactitude vérifiable, afin d’améliorer l’équité, la sécurité et l’efficacité globales de ces systèmes.

Date	7 avr. 2026
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Kaiwen Zhang (Directeur(-trice))