Em qualquer blockchain, a disponibilidade de dados é um conteúdo chave essencial. No sistema otimista de prova de fraude ou sistema de prova de validade adotado pelo mainstream do blockchain de hoje, a "disponibilidade de dados" é necessária para verificação para garantir a atividade do sistema.
Nos primeiros projetos de blockchain, os usuários eram obrigados a baixar blocos inteiros de dados para garantir a disponibilidade dos dados. Resumindo, se o usuário fizer o download com sucesso, ele estará disponível, mas se o download não for bem-sucedido, ele ficará indisponível. Esta é uma maneira muito simples, mas desajeitada. Quando testamos a disponibilidade de dados, esperamos que isso possa ser realizado sem baixar uma grande quantidade de dados, de modo a melhorar tanto a energia quanto o custo. O Data Availability Sampling (DAS) nasceu com base nessa necessidade.
O modelo básico de DAS
Aqui está um pequeno modelo de sala preta para explicar o modelo básico do DAS. Devido às características únicas do blockchain, definimos o espaço para os produtores de blocos armazenarem dados como uma pequena sala preta com um quadro de avisos, e os produtores de blocos escreverão algumas informações nessa pequena sala preta. Agora, o produtor do bloco conta aos validadores uma fração do que ele escreveu. O verificador tem uma lanterna que pode iluminar uma pequena parte do espaço, e esta lanterna é de baixa potência e não pode ser usada por muito tempo. Isso significa que o verificador só pode ver conteúdo limitado na pequena sala preta, e o objetivo do verificador é verificar de acordo com a pequena parte do conteúdo fornecida pelo produtor do bloco para garantir que ele possa confiar no produtor.
Há um grande problema neste modelo básico, que é se o produtor do bloco anotou completamente todas as informações de dados. Esse problema é indistinguível para validadores que verificam apenas um pequeno número. Portanto, neste modelo básico, o DAS precisa ser melhorado.
Soluções usando códigos de eliminação
Para evitar que os produtores de blocos façam o mal, os desenvolvedores descobriram que o uso de códigos de eliminação é uma boa solução. O princípio de funcionamento do código de eliminação é principalmente: o caminho do vetor que consiste em k blocos de informação é aumentado continuamente e, finalmente, codificado em um vetor mais longo de n blocos codificados, a taxa de codificação R=k/n. Neste bloco codificado formado após a codificação, podemos decodificar o bloco de informação original por meio de determinados subconjuntos.
Com base no princípio dos códigos de apagamento, os produtores de blocos não precisam anotar os arquivos de dados originais, mas dividem os arquivos em K blocos e os codificam com códigos de apagamento. Devido à existência de códigos de apagamento (assumindo a taxa de codificação R=k/n-1/2), o verificador pode extrair k de n 2k blocos codificados para restaurar o arquivo original. Portanto, se o produtor ainda quiser fazer o mal, use Se o arquivo estiver indisponível, o número de arquivos de dados gravados pelo produtor do bloco é no máximo k-1, o que significa que no arquivo inteiro, mais da metade dos n-2k blocos codificados serão perdidos. Com uma quantidade tão grande de dados perdidos, fica fácil para o verificador descobrir que o arquivo não está disponível.
Portanto, com base na existência de códigos de eliminação, os casos de produtores de blocos fazendo mal serão bastante reduzidos. Mesmo que ocorram, pode-se descobrir rapidamente que o DAS também está nessa combinação e realmente concluiu a verificação da disponibilidade de dados.