PHA:Phala Network之TEE计算任务介绍_ALA

熟悉?Phala?经济白皮书的朋友可能知道，Phala的挖矿奖励分为在线奖励和计算任务奖励。本次1605竞赛二期，即在在线奖励的基础上，重点引入计算任务奖励。本文即是对Vendetta测试网计算任务的介绍。

一、背景概要本次测试网中的计算任务由系统虚拟产生，每个Round固定产生5个计算任务。挖矿奖励的奖励量与白皮书一致，其中每个区块被挖出的奖励将有50%被执行隐私计算任务的TEE获得，30%的奖励由所有在线的TEE获得，20%流入国库通过链上议会进行民主治理；Vendetta测试网中，CPU最低抵押额为0tPHA；TEE矿工可以用tPHA为自己的CPU作额外抵押，任何人也可以用自己的tPHA为其他TEE矿工抵押，但是结算时暂不支持自动分账到提名人身上；1个Round内，1个TEE最多分到1次计算任务；测试网中计算任务分发的算法与参数是具有实验性的，主网上线后会有所升级；奖励的结算方式也可能会变化；TEE计算任务的流程大致如下:

Elephant Money遭受攻击，损失数百万美金:4月13日消息，BlockSec ThunderForecast系统检测到Elephant Money遭受攻击，攻击者首先使用WBNB买入大量ELEPHANT，然后利用BUSD铸造TRUNK稳定币。在铸造过程中，Elephant合约会将BUSD兑换成WBNB然后再兑换成ELEPHANT从而抬高ELEPHANT价格。攻击者随后卖出ELEPHANT获利。根据初步估计，攻击者单次获利约4M USD。[2022/4/13 14:21:26]

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二、隐私计算任务派单算法

2.1核心逻辑

如同任何派单算法一样，我们需要根据隐私计算任务特征指派给最合适的TEE完成计算；因此PhalaNetwork系统会根据计算特性的核心需求，根据每个TEE设备特征进行打分，得出每个TEE的Score；根据所有在线TEE的Score，通过加权随机抽样公式进行计算得出指派结果；被指派的TEE完成隐私计算后，由系统自动结算和发放奖励。为保障系统安全性，奖励将冻结一段时间。(Vendetta测试网发放的奖励是FireII?，只用作结算奖池的统计，无法流转)。2.2TEE计算派单的核心指标TEE-CPU分到计算任务的概率主要取决于CPU的两个特征：计算能力、安全性。计算能力由CPU得分来评定，未来将通过链上投票-无分叉升级方式实现迭代；安全性与单CPU抵押额相关。计算能力和安全性对TEE矿工获得计算任务的概率并不是线性增加的，下小节中将详细阐述概率公式。2.3TEE矿工获得派单概率的得分根据TEE计算派单的核心指标，我们可以计算出每个TEE被指派计算任务的合适度分数。计算分数的公式如下：

Phala Network隐私应用中心Phala Wallet正式上线并入驻imToken:据官方消息，Phala官方应用Phala Wallet网页版v1.0.1正式上线，该应用支持用户查询并领取个人Khala链上奖励。随着Phala生态系统开发新工具的不断涌现，Phala Wallet将成为Phala未来的隐私应用中心，为波卡生态的平行链资产和协议提供数据隐私保护。此外，Phala Wallet目前已成功入驻imToken钱包DeFi板块。[2021/7/26 1:16:04]

2.4不放回的加权随机采样我们使用不放回的加权随机采样(这意味着每个TEE只能被抽取一次)，从所有M?个在线TEE中随机的抽取N??个TEE来执行计算任务。

加权则意味着抽样中会将每个TEE的概率得分W?作为基础值，即W?越高意味着抽中概率越高。

AlphaPoint完成560万美元过桥融资 Galaxy Digital Ventures再次注资:加密基础设施提供商AlphaPoint已经完成560万美元的过桥融资（bridge financing）。AlphaPoint首席执行官Igor Telyatnikov表示，这笔资金将用于扩展公司的白色标签交易软件业务，并提供新的交易功能。Telyatnikov透露，AlphaPoint去年的收入超过1000万美元，完成这轮融资“只花了几个月时间”，大部分资金来自要求不具名的新资方，同时，现有资方Galaxy Digital Ventures亦参与了此轮融资。据悉，2018年，AlphaPoint曾获Galaxy Digital Ventures 1500万美元融资，迄今为止AlphaPoint的总融资额达到了2390万美元。（The Block）[2020/3/5]

举例说明不放回的加权随机采样：

动态 | 隐私基础设施 Nym 宣布启动 Mixnet Alpha 测试网:Layer 0隐私基础设施 Nym Network宣布正式发布Alpha测试网。Nym Mixnet （混合网络）是主打隐私保护的网络层，是基于Nym联合创始人Ania Piotrowska和George Danezis开发的Loopix匿名协议所设计的隐私通用解决方案。Nym网络通过匿名化数据包本身来实现端到端加密以增强保护网络连接的隐私。[2020/1/6]

假设有A、B、C三台机器其中A任务分为3，B任务分为2，C任务分为1现在从3台机器里抽一台，那A被抽中的概率是

如果抽两台，那A被抽中的概率就是?

根据1605竞赛一期的实际情况，真实环境下可能会从上千台至上万台TEE里抽出5个，但逻辑是和上述的例子一致的。

为了让TEE矿工可以预测自己的抽中概率和模拟抵押tPHA量与抽中概率的关系，我们将提供?Dashboard的隐私计算概率计算器，矿工可以填入自己的机器性能和预期抵押额模拟派单概率。

三、派单算法的数据模拟3.1额外抵押量与选中概率的相关性假设TEE得分一致，不同抵押量对选中概率的影响。

算法是明确的，但仅仅基于算法，并不能算出单一矿机被抽中的概率，因为抽中概率是和当前在线的矿机数量以及他们的任务分相关的。我们模拟了额外抵押量对抽中概率的提升：

假定罗夏有一台300分的TEE，假定其它TEE是5000台420分的机器，并且都有额外1000tPHA的抵押。如果从5001台矿机中抽5台执行计算任务的话，那随着罗夏增加额外抵押，被派到的概率呈现如下增长：

从图中可以看出:

从一千多台机器中抽5个被抽中的概率是很低的，大概是0.05%；随着抵押量的增加，最开始概率增加较快，之后缓慢；但即使抵押量增加到2万，中奖率也只是增加到0.17%。3.2机器性能与选中概率的相关性上图中浅蓝、红、黄、绿的机器分分别是400、300、200、100分，可以看出机器性能在获奖概率上保持恒定的绝对优势。

3.3多台矿机该怎么分配额外抵押？假设罗夏有两台一样的矿机，那在总抵押量相同的情况下，怎样分配抵押对整体收益影响不大。下图模拟的情况是罗夏有两台420分的TEE、并且都做了5000tPHA的抵押。其它的TEE是5000台，1000tPHA抵押，都是420分。

现在罗夏有20000tPHA，下图中:

横坐标最左边是全部把20000tPHA全给了其中一台TEE，概率是0.28%；最右边是把20000tPHA全给了另一台，也是0.28%；中间是均分，概率是0.32%。可见，均分会比只分给其中一台更多一点。以上是关于1605矿工竞赛二期的全部介绍，欢迎大家到论坛与我们进行更多讨论。

AboutPhalaPhalaNetwork是?Polkadot?上的隐私计算平行链，基于类pow的经济激励模式，Phala将构建出一个由全球数十万矿工组成的分布式隐私计算云，进而作为波卡平行链、辐射所有区块链生态的Defi、数据服务等其他应用。基于Phala的应用pLibra?和Web3Analytics已经获得两次web3基金会grant。SubstrateBuildersProgram首批成员。Linux基金会成员。隐私计算联盟成员。

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