Random numbers play a vital role in many decentralized applications (dApps), such as gaming and decentralized finance (DeFi) applications. Existing random number provision mechanisms can be roughly divided into two categories, on-chain, and off-chain. On-chain approaches usually rely on the blockchain as the major input and all computations are done by blockchain nodes. The major risk for this type of method is that the input itself is susceptible to the adversary's influence. Off-chain approaches, as the name suggested, complete the generation without the involvement of blockchain nodes and share the result directly with a dApp. These mechanisms usually have a strong security assumption and high complexity. To mitigate these limitations and provide a framework that allows a dApp to balance different factors involved in random number generation, we propose a hybrid random number generation solution that leverages IoT devices equipped with trusted execution environment (TEE) as the randomness sources, and then utilizes a set of cryptographic tools to aggregate the multiple sources and obtain the final random number that can be consumed by the dApp. The new approach only needs one honest random source to guarantee the unbiasedness of the final random number and a user can configure the system to tolerate malicious participants who can refuse to respond to avoid unfavored results. We also provide a concrete construction that can further reduce the on-chain computation complexity to lower the cost of the solution in practice. We evaluate the computation and gas costs to demonstrate the effectiveness of the improvement.


翻译:随机数在诸多去中心化应用(dApps)中扮演着至关重要的角色,例如游戏和去中心化金融(DeFi)应用。现有的随机数供给机制大致可分为两类:链上生成与链下生成。链上方法通常以区块链作为主要输入源,所有计算均由区块链节点完成。此类方法的主要风险在于输入本身易受对手方影响。链下方法,顾名思义,其生成过程不涉及区块链节点,而是直接向dApp提供生成结果。这些机制通常具有严格的安全假设和较高的复杂度。为缓解这些局限性,并提供一个允许dApp平衡随机数生成中各类因素的框架,我们提出一种混合随机数生成方案。该方案利用配备可信执行环境(TEE)的物联网设备作为随机性源,继而采用一系列密码学工具聚合多个随机源,最终生成可供dApp使用的随机数。新方法仅需一个诚实的随机源即可保证最终随机数的无偏性,且用户可配置系统以容忍可能通过拒绝响应来规避不利结果的恶意参与者。我们还提供了一种具体构建方案,可进一步降低链上计算复杂度,从而在实践中降低方案成本。我们评估了计算开销与燃气成本,以证明所提改进的有效性。

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