本周，在纽约哥伦比亚大学举办了SBC 2024会议，同时在纽约有多个side events举办，在此期间研究区块链的各大高校教授、科学家、头部项目创始人、开发者等齐聚一堂，共同探讨最新研究成果与技术落地应用。SBC会议及其周边会议核心围绕区块链与AI结合两个方面来展开。
1、区块链方面：会议围绕加密算法、基建安全、共识算法、ZK算法、钱包、DeFi、质押与数据管理、MEV、DAO，以及加密领域的新研究。
2、与AI结合方面：讨论了DeAI在数据、基建、代理等方面的研究与应用，以及对于AI本身在数据安全与隐私保护等方面做了深入研究。
以下简单介绍SBC2024会议中典型的研究。
1、来自Stanford University的Binyi Chen 和Dan Boneh分享了他们的研究成果LatticeFold，一种新的基于格的折叠方案，旨在减少证明系统中的计算复杂度和通信开销。其可以应用于现有的零知识证明系统中，如 zk-SNARKs 和 zk-STARKs，通过折叠技术显著减少证明生成和验证的计算量和通信量。该方案利用格的结构特性，确保在折叠过程中不会丢失信息或引入错误，从而保持高水平的安全性。同时，LatticeFold 在理论上展示了其比现有的基于格的证明系统具有更好的效率。实验评估展示了 LatticeFold 在不同应用场景中的性能优势。结果表明，在与传统方案的对比中，LatticeFold 能够在保证安全性的前提下大幅降低计算和通信成本。此研究成果若能顺利顺利工程化，将进一步提高ZK算法在应用中的证明生成与验证的计算量，提高实际效率。
2、Aptos Labs提出了一种基于加权可验证随机函数（Weighted VRFs）的分布式随机性生成机制，并将其在Aptos上做了落地应用。Weighted VRFs 将权重引入到传统的 VRF 机制中，使得生成的随机性不仅依赖于参与者的输入，还与其所拥有的权重相关。这种机制能够更好地适应实际应用场景，例如在去中心化网络中的节点选举中，节点的投票权重可以根据其贡献度、持有的代币数量等因素进行调整。基于 Weighted VRFs 的分布式随机性生成协议通过多个节点的独立生成与协作，确保最终生成的随机数是不可预测的且抗操控的。每个节点根据自己的权重生成部分随机性，然后合成出全局随机数。
3、来自University of Chicago的Eric Budish , London School of Economics的Andrew Lewis-Pye, 以及a16z的Tim Roughgarden分享了他们的研究成果‘The Economic Limits of Permissionless Consensus’。探讨了无需许可的共识机制（如比特币和以太坊等区块链系统）的经济性和可行性，并分析了这些系统在长期运作中面临的经济限制。核心探讨的问题是奖励机制（如区块奖励和交易费用）在长期运行中是否能够持续有效地保障网络的安全性和稳定性，尤其是在区块奖励逐渐减少或完全消失的情况下。研究表明，仅依靠交易费用可能不足以确保长期的经济可行性，尤其是当区块空间供过于求时。所以未来的共识机制设计可能需要引入新的激励机制，确保在区块奖励减少的情况下仍能维持系统的安全性。例如，可以考虑长期稳定的手续费政策或其他经济激励措施。
4、来自Bain Capital的Guillermo Angeris, (MIT的Theo Diamandis , 以及Columbia University的Ciamac Moallemi分享了其研究成果Multidimensional Blockchain Fees are (Essentially) Optimal。传统区块链（如比特币和以太坊）通常采用单一维度的费用结构，即用户根据交易的大小或复杂性支付固定费用。然而，这种简单的费用结构可能导致网络资源的低效使用，并无法公平地反映交易对网络的实际负担。因此，提出了一种多维度的费用结构，允许根据多个因素（如交易的计算复杂度、存储需求、带宽使用等）来确定交易费用。这种方法旨在更准确地反映交易对网络资源的消耗，从而提高整体系统的效率和公平性。通过数学模型来分析多维费用结构的有效性，证明了这种结构在理论上是接近最优的。通过将交易费用分解为多个维度，可以更精确地捕捉交易对不同资源的需求，从而优化资源分配。
5、来自Stanford University的Ertem Nusret Tas, Eötvös Loránd University的István András Seres和Márk Melczer, UC Berkeley的Yinuo Zhang, Cornell University的Mahimna Kelkar,以及a16z的 Joseph Bonneau和Valeria Nikolaenko的研究成果Atomic and Fair Data Exchange via Blockchain，探讨了如何利用区块链技术实现数据的原子性和公平交换。提出了一种基于区块链和智能合约的数据交换协议，称为“Atomic Swap of Data” (ASD)。该协议利用哈希时间锁定合约（HTLCs），确保双方在设定的时间内提交数据，如果一方未能在规定时间内提交数据，则交易自动取消，且数据不会泄露。为了增强公平性，协议设计还包括双方数据的加密和多阶段验证过程，确保在交换的每一步中，双方的数据对等交换。作者也指出尽管 ASD 协议为数据交换提供了一个有力的解决方案，但仍需进一步研究如何在更复杂的多方数据交换环境中应用，以及如何应对潜在的攻击和隐私泄露风险。
6、来自Cornell Tech的Kushal Babel分享了研究成果WIP: PROF: Protected Order Flow in a Profit-Seeking World。讨论了如何在追求利润的环境中保护订单流的隐私和安全。作者提出了一种基于加密技术的保护机制，旨在确保订单流在传输和处理过程中的隐私。通过在交易过程中的加密和匿名化措施，防止订单流信息被泄露给非授权方。
7、来自UC Berkeley的Alessandro Chiesa分享了他的研究成果STIR新协议，用于 Reed-Solomon 码的邻近测试，通过减少所需的查询数量，提高了测试的效率。STIR 协议利用稀疏性原理，选择性地查询代码字的部分位置，而不是每个位置都进行测试。通过迭代过程逐步恢复代码字的错误信息，从而减少所需的查询次数。实验和理论分析表明，STIR 协议在确保测试准确性的同时，大幅减少了计算和查询开销。相较于FRI，STIR 主要通过稀疏性和迭代恢复来减少 Reed-Solomon 码邻近测试的查询复杂度，适合于需要高效查询的场景。
8、来自Consensys的Mallesh Pai 与Max Resnick分享了其研究成果：Dynamic Transaction Fee Mechanism Design。提出了一种结合基础费率和弹性调整的模型。基础费率由协议设定，反映了系统的最低需求，而弹性调整部分则根据网络拥堵情况实时变化。设计了一个函数来计算每笔交易的费用，该函数考虑了当前的网络拥堵程度、交易大小、用户愿支付的最大费用等因素。机制允许用户根据交易的优先级和时间敏感度，自行选择愿意支付的交易费。这为用户提供了更多灵活性，确保他们能够根据自己的需求合理支付费用。
9、AI方面，多个教授学者探讨了在数据处理分析中涉及的数据安全与数据隐私等问题，以及AI Agent的安全应用的问题。来自Google和NVIDA的专家介绍了各个公司在AI领域里的现状，从LLM的对外服务以及底层硬件的算力支持和创新等多方面来阐述分享。
行业项目的研究与应用介绍：
1、StarkWare的Eli-Ben介绍了他们正在研发的证明系统Stwo，通过改进的算法和协议，减少零知识证明生成和验证的计算开销，提高 STARKs 的整体效率。Stwo的基础是Circle Starks，其是由StarkWare团队与Polygon团队联合研发，基于Mersennse素数域M31的协议。Stwo在处理性能上比Stone Stark one要快约1000倍，预计将在2025年一季度推出。
2、Eigenlayer的Sreeram Kannan介绍了Eigenlayer的核心构建模型，通过允许现有的质押者参与新的验证任务，从而增强区块链的安全性。其引入了再质押的概念，让以太 坊节点可以将他们的质押 ETH 或 LSD 代币再次质押到其他需要安全和信任的协议或服务中，从而获得双重的收益和治理权。也着重介绍了Token Forking的概念，在他们的框架下，代币的可分叉性是一种保底的安全措施。如果 EigenLayer 网络中恶意攻击者的数量超过了半数，那普通用户就可以通过这个方式分叉代币，然后所有用户和 AVS 就可以根据自己的情况选择相应的代币，其实也就是让社会共识来决定哪个代币才是最正统的。
3、Coinbase的密码学负责人Yehuda Lindell 介绍了MPC在Coinbase Custody中的具体应用，将用户的私钥分成多个片段，这些片段分布在不同的地点和设备上。即使其中某一个片段被攻破，攻击者也无法重建完整的私钥，保护了用户资产的安全。这在一定程度上消除了单一私钥被盗或丢失的风险，因为私钥从未以完整形式存储或使用过。尽管 MPC 涉及多个参与方的协调，但 Coinbase 优化了这个过程，确保交易处理速度不会受到显著影响。MPC 还帮助 Coinbase 遵守不同司法管辖区的监管要求。由于私钥是分片存储和处理的，Coinbase 能够在不同国家/地区安全运营，并确保客户数据的隐私。
4、Cycles的CEO Ethan Buchman介绍了基于循环债务（Debt Cycles）的清算机制，参与者可以通过多方之间的债务抵消，减少实际结算的资金流动。这种方法利用了交易网络中的复杂连接性，优化了清算过程。Cycles 通过建立多方清算网络，使得参与者能够发现和利用网络中的清算机会，从而最大程度地减少实际需要转移的资金。基于分布式账本技术记录所有交易和清算活动，确保所有参与者对交易状态有一致的了解，并防止双重支付和篡改行为。
会议内容来看，学术研究气氛浓厚，同时也兼顾行业应用现状，前瞻研究与应用落地并举。
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