Olivia Saa del team di ricerca e sviluppo della IOTA Foundation descrive come il coordicidio (la morte del famigerato coordinatore del Tangle) dipenda dalla fiducia di conferma (confirmation confidence).
Attualmente non è necessaria alcuna misura di accettazione di una transazione, dal momento che il coordinatore emette pietre miliari, fornendo una semplice regola per decidere se una transazione debba o meno essere accettata. Ma cosa accadrebbe dopo il coordcidio (quello che chiamiamo la morte del coordinatore n.d.t. articolo in inglese)? A questo scopo, la fiducia di conferma (confirmation confidence che sarà chiamata CC in seguito) è stata definita nel Whitepaper (link al WP in inglese) come una metrica post-coordicidio dell'accettazione di una transazione da parte dei nodi. In questo post si presenterà come il comportamento di questa metrica dipenda dal parametro ɑ dell'algoritmo di selezione dei tip.
La CC di una certa transazione si ottiene rilasciando un gran numero di passeggiate aleatorie e contando quante di queste passeggiate finiscono su un tip che fa riferimento alla transazione. La frazione di tip a cui fa riferimento la transazione sarà il sua CC. Quindi, se una certa transazione ha una CC vicino a 1, il destinatario dei fondi dovrebbe essere sicuro che sarà in grado di spenderli in seguito. Inoltre, se l'utente sa come appare la CC di una normale e sana transazione, potrebbe dedurre se la sua transazione sta maturando normalmente. Per illustrare questo, consideriamo una situazione ipotetica in questo scenario post-coordicidio, in cui la nostra misura predefinita di accettazione di una transazione è la CC. Si possiede una libreria ed un cliente vuole comprare un libro pagando in IOTA. Due secondi dopo il pagamento la CC della transazione è dell'1%. Significa che l'acquirente sta cercando di ingannarvi? La risposta è abbastanza intuitiva per chiunque abbia già utilizzato le valute criptate: No, dal momento che la transazione non è abbastanza matura per arrivare a qualsiasi conclusione. Tuttavia, in un Tangle sano, la CC dovrebbe aumentare rapidamente. Ora, supponiamo che, la mattina dopo, la CC della transazione è ancora al 10%. In questo caso, sarebbe ora di preoccuparsi, perché la transazione è troppo vecchia per avere una CC così basso. Quindi è chiaro che la CC di una transazione è una proprietà dinamica che deve essere analizzata tenendo conto dell'età della transazione.
Ora, supponiamo che una transazione abbia una CC = 45% in un certo momento. In assenza di avversità, quale dovrebbe essere la CC dopo, diciamo, 2 secondi? Sono stati tracciati alcuni grafici per cercare di rispondere a questa domanda. Per questo, è stata esaminata l'evoluzione di 80k transazioni per tre valori di ɑ ed un tasso di arrivo a transazione fissa λ=25. Si studia l'evoluzione futura della CC in due scenari significativi che corrispondono a transazioni che mostrano una media accettazione (set A) ed una bassa accettazione (set B):
Set A - transazioni che, al momento t, presentavano una CC nell'intervallo (40%, 50%), il che significa che avevano un'accettazione media.
Set B - transazioni che, al momento t, presentavano una CC nell'intervallo (0%, 10%), il che significa che avevano un'accettazione bassa.
Si risponde alla domanda: Se una transazione ha una determinata CC al momento t, quale sarà la sua CC al momento t+2s?
La figura 1 mostra la distribuzione di probabilità di CC al tempo t+2s, per il set A. Ricordiamo che queste transazioni hanno una CC compresa tra il 40% e il 50% al tempo t. Ogni colore corrisponde ad un valore di ɑ. L'asse y rappresenta la probabilità che la CC sia in ogni intervallo dell'asse x. Per esempio, la barra rossa più grande nel grafico significa che una transazione di questo tipo dovrebbe avere un ~50% (la quantità nell'asse y) di probabilità di trovarsi nell'intervallo (70%,80%) (l'intervallo nell'asse x) al tempo t+2s, quando ɑ = 0 (corrispondente al colore della barra).
Ora notate come un ɑ più alto accelera questa evoluzione della CC. Le barre verdi nella prima figura sono visibilmente più grandi delle altre negli intervalli più alti e più piccole in quelli più bassi. Anche il picco della distribuzione è spostato a destra con un aumento di ɑ.
La figura 2 è simile alla prima, ma ora guardiamo le transazioni del set B. Qui, la probabilità che la CC rimanga ad un valore molto basso è maggiore per il valore più grande di ɑ. Allo stesso tempo, la probabilità che la CC raggiunga valori elevati cresce con ɑ, indicando che la distribuzione è in qualche modo più ampia. La spiegazione di questo comportamento, apparentemente contraddittorio, sta nel fatto che, per ɑ>0, ci si aspetta che alcuni tip siano trascurati. Quindi, cosa succede se escludiamo questi tip che vengono ignorati? Questa situazione è illustrata nella figura 3.
Confrontando le Figure 2 e 3, è evidente la presenza di due forze opposte: da un lato, la CC aumenterà rapidamente se ɑ è alto; dall'altro lato, un grande ɑ aumenta il numero di tip tralasciati. Questo può essere spiegato dal fatto che, più grande è il valore di ɑ, più deterministico è l'algoritmo di selezione dei tip, il che significa che un maggiore ɑ costringerà l'algoritmo a preferire le transazioni popolari a quelle impopolari.
In questo post, è stato descritto qualitativamente come l'evoluzione della CC è influenzata dal parametro ɑ, per un tasso di arrivo delle transazioni fisso λ e in assenza di avversità. Tuttavia, questa evoluzione della CC sarebbe diversa in presenza di una doppia spesa? Che dire delle spese multiple? La CC media è sempre in aumento per ogni gamma di parametri? Queste, tra le altre domande sono ancora oggetto di indagine, ma le loro risposte sono di grande importanza per una completa comprensione del comportamento del sistema.
Il testo originale in lingua inglese si trova qui: https://medium.com/@olivia.saa/currently-we-do-not-need-any-measure-of-acceptance-of-a-transaction-since-the-coordinator-issues-b229680b93d
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