We present a solution to consensus on a torus with Byzantine faults. Any solution to classic consensus that is tolerant to $f$ Byzantine faults requires $2f+1$ node-disjoint paths. Due to limited torus connectivity, this bound necessitates spatial separation between faults. Our solution does not require this many disjoint paths and tolerates dense faults. Specifically, we consider the case where all faults are in the one column. We address the version of consensus where only processes in fault-free columns must agree. We prove that even this weaker version is not solvable if the column may be completely faulty. We then present a solution for the case where at least one row is fault-free. The correct processes share orientation but do not know the identities of other processes or the torus dimensions. The communication is synchronous. To achieve our solution, we build and prove correct an all-to-all broadcast algorithm \PROG{BAT} that guarantees delivery to all processes in fault-free columns. We use this algorithm to solve our weak consensus problem. Our solution, \PROG{CBAT}, runs in $O(H+W)$ rounds, where $H$ and $W$ are torus height and width respectively. We extend our consensus solution to the fixed message size model where it runs in $O(H^3W^2)$ rounds. Our results are immediately applicable if the faults are located in a single row, rather than a column.


翻译:我们提出了一个解决环面上拜占庭故障下一致性问题的解决方案。经典一致性的任何拥有$f$个拜占庭故障的容错解决方案都需要$2f+1$个节点不相交的路径。由于环面连接的限制,这个界限需要错误间的空间分离。我们的解决方案不需要这么多的不相交路径,且能够容忍密集的故障。具体来说,我们考虑所有故障都出现在同一列的情况。我们处理只有没有错误的列上的过程必须达成共识的版本。我们证明了即使这个版本较弱,如果列完全出现错误,仍然是不可解的。然后,我们提出了至少有一行没有错误的情况的解决方案。正确的过程具有相同的朝向,但不知道其他过程或环面的维度。通信是同步的。为了实现我们的解决方案,我们构建并证明了一个全对全广播算法\PROG{BAT},它保证将消息传递到没有错误的列中的所有过程。我们使用这个算法来解决我们的弱一致性问题。我们的解决方案\PROG{CBAT}在$O(H+W)$个轮次内运行,其中$H$和$W$分别是环面高度和宽度。我们将我们的一致性解决方案扩展到了固定消息大小模型,其中它在$O(H^3W^2)$个轮次内运行。如果故障出现在一行而不是一列上,则我们的结果同样适用。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
【Cell】神经算法推理,Neural algorithmic reasoning
专知会员服务
27+阅读 · 2021年7月16日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月11日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员