Front-running attacks, which benefit from advanced knowledge of pending transactions, have proliferated in the blockchain space since the emergence of decentralized finance. Front-running causes devastating losses to honest participants and continues to endanger the fairness of the ecosystem. We present Flash Freezing Flash Boys (F3B), a blockchain architecture that addresses front-running attacks by using threshold cryptography. In F3B, a user generates a symmetric key to encrypt their transaction, and once the underlying consensus layer has finalized the transaction, a decentralized secret-management committee reveals this key. F3B mitigates front-running attacks because, before the consensus group finalizes it, an adversary can no longer read the content of a transaction, thus preventing the adversary from benefiting from advanced knowledge of pending transactions. Unlike other mitigation systems, F3B properly ensures that all unfinalized transactions, even with significant delays, remain private by adopting per-transaction protection. Furthermore, F3B addresses front-running at the execution layer; thus, our solution is agnostic to the underlying consensus algorithm and compatible with existing smart contracts. We evaluated F3B on Ethereum with a modified execution layer and found only a negligible (0.026%) increase in transaction latency, specifically due to running threshold decryption with a 128-member secret-management committee after a transaction is finalized; this indicates that F3B is both practical and low-cost.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员