Zeppelin:用于区块链应用的开源安全智能合约架构

简介:

9月15日,Zeppelin的路线图建议发布。Zeppelin是一种构建安全智能合约的开源架构,遵循MIT许可。该建议的推出正是时候,从DevCon2大会上围绕着智能合约形式验证的报告和讨论的次数上就可以证实这一点。智能合约解决方案的创建者Demian Brener和Manuel Aráoz是Zeppelin相关工作的先行者。Zeppelin是一个社区驱动项目,目的在于实现安全的、经测试的且经审计的智能合约代码开发。到目前为止最大规模的智能合约应用“DAO”,在今年早期由于在其智能合约中所存在的一个漏洞而被攻击,造成了六千万美元的损失。这个事件说明了社区中的许多关注是合理的,这将形式验证问题置于了一个重要位置。鉴于以太坊是最广为使用的智能合约开发平台,Zeppelin项目在初期是侧重于为Solidity语言构建工具。在发布的建议中,Brener提及将为Solidity语言构建下列的模块:

拉动式支付(Pull payment)辅助模块:

 

使用拉动式支付(起名源于其工作方式与需要发送操作的推动式支付相反)策略可避免许多的安全问题(包括臭名昭著的“DAO被破解”事件)。我们已经具有了简易的PullPaymentCapable.sol合约,但是仍需要更全面的工具、文档和实例。 合约生命周期工具:当前在没有过多考虑未来将会发生什么的情况下,大部分的合约就被部署到区块链中。我们需要构建能更好地去管理合约终结策略、合约属主转变、合约暂停及恢复、合约升级等的工具。 容错和自动挑错奖励:其中包括对漏洞的自动检测、从不一致状态恢复的工具、限定合约所管理资金规模的简易工具。我们也在致力于漏洞奖励合约,并期望去改进该合约,这样可实现自动去支付可攻破我们合约固定部分的安全研究者。 可重用的基础组件:对于每个新的项目,其中的一些通用模块依然是需要从零开发重新实现。我们希望能为代币发行、众筹、表决、投注、工资单、收益共享等构建标准的合约。 探究形式验证理念:合约的形式验证是一个活跃的研究领域。将这些研究工作成果集成到Zeppelin中,可为合约提供有意思的安全保障。形式验证意味着对合约代码做静态分析,以形式上验证合约的正确性以及存在的问题。 与oracle更好的接口:如何与离区块链数据源进行交互是智能合约发展中的一个重要部分。其中一个值得去探究的有意思想法就是做反向控制。这种方式中,oracle通过通用接口方法调用合约(用于在Truth外进行通信),并按所需去实现oracle逻辑,其中包括了值得信赖的专家、关闭的投票、开放投票、API包装器等。这样并非是合约从oracle请求数据,而是在数据发生了改变时由oracle去通知合约。 更好的重用代码工具:当前Solidity的代码重用是基于拷贝-复制的,或是通过从其它的代码库中下载已有的代码。一个成熟的生态系统应具有好的代码库管理系统,就像NodeJS的npm和Ruby的gems这样。对已部署到区块链中代码重用的可能性,构成了以太坊的一个有意思的变体。我们正规划去构建实现将合约轻易链接到已部署的程序库上的工具。

这些功能模块的设计都是基于通用合约安全模式的。Zeppelin是与以太坊开发者所使用的首要构建架构Truffle相集成的。先期采用者可在Zeppelin开发者协作群组(Slack channel)上提问并追踪进度,也可在BlockParty项目中学习如何使用Zeppelin。首个公共发布版本计划在11月发布,该发布将伴以基于Zeppelin构建的真正的DAO项目。

Zeppelin意图在将来支持更多的区块链平台,其中包括Bitcoin、Tendermint、Bloq Ora等。


本文转自d1net(转载)

相关文章
|
SQL Kubernetes 调度
Flink 流批一体在模型特征场景的使用
本文整理自B站资深开发工程师张杨老师在 Flink Forward Asia 2023 中 AI 特征工程专场中的分享。
77941 5
Flink 流批一体在模型特征场景的使用
|
3月前
|
监控 Java 数据库
从零学 Dropwizard:手把手搭轻量 Java 微服务,告别 Spring 臃肿
Dropwizard 整合 Jetty、Jersey 等成熟组件,开箱即用,无需复杂配置。轻量高效,启动快,资源占用少,内置监控、健康检查与安全防护,搭配 Docker 部署便捷,是构建生产级 Java 微服务的极简利器。
352 3
|
5月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
290 11
|
监控 算法 Java
java电商项目(七)
微服务网关作为系统唯一对外的入口,位于客户端和服务端之间,处理非业务功能,如路由请求、鉴权、监控、缓存、限流等。它解决了客户端直接调用多个微服务带来的复杂性、跨域请求、认证复杂、难以重构等问题。常用的微服务网关技术有Nginx、Zuul和Spring Cloud Gateway。Spring Cloud Gateway因其集成断路器、路径重写和较好的性能而被广泛使用。本文介绍了如何使用Spring Cloud Gateway搭建后台网关系统,包括引入依赖、配置文件、跨域配置、路由过滤配置、负载均衡、限流等。此外,还详细讲解了RBAC权限数据管理、组织机构管理单点登录(SSO)及JWT鉴权的实现
205 1
|
JSON API 开发者
小红书 API 接口使用指南:笔记详情数据接口的接入与使用
小红书是一款广受喜爱的生活方式分享社交平台,涵盖旅行、美食等领域。其API允许开发者批量获取笔记内容、图片链接及用户互动数据,助力内容分析与营销策略优化。要使用API,需先注册开发者账号并通过认证获取密钥;随后依据官方文档构建与发送HTTP请求,最后处理JSON格式响应数据。整个过程中,请务必遵循平台使用条款,尊重用户隐私权。
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制
【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制
2133 0
|
监控 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用合集之如何在route中将多张表弄成宽表
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
SQL 存储 API
实时计算 Flink版产品使用合集之多个任务合并一个宽表该怎么操作
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
293 0
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
Flink报错问题之用flush方法写入hbase报错如何解决
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架,其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。本合集提供有关Apache Flink相关技术、使用技巧和最佳实践的资源。
|
Java API Scala
【Flink】Flink Java 统计词频 开发
【1月更文挑战第26天】【Flink】Flink Java 统计词频 开发