9 经济学和加密经济学 

为了使Chainlink网络在去中心化信任模型中实现强大的安全性，节点集体表现出正确的行为至关重要，这意味着它们在大部分时间都严格遵守DON协议。在本节中，我们将讨论通过经济激励（也称为加密经济激励）来帮助强制执行此类行为的方法。这些激励分为两类：显性和隐性，分别通过质押和未来费用机会（FFO）实现。

质押：与其他区块链系统一样，在Chainlink中质押涉及网络参与者，即预言机节点，以LINK代币的形式存入锁定的资金。这些资金，我们也称为股权或明确股权，是一种明确的激励措施。如果节点故障或渎职，它们将被没收。在区块链上下文中，此过程通常称为slashing。

然而，Chainlink中预言机节点的质押与无许可区块链中的验证者质押有着根本的不同。验证者可能会通过模棱两可或对抗性地对交易进行排序而行为不端。然而，无许可区块链中的底层共识协议使用硬性和快速的块验证规则和密码原语来防止验证器生成无效块。相比之下，程序化保护无法阻止作弊的预言机网络生成无效报告。原因是两种系统之间的一个关键区别：区块链中的交易验证是内部一致性的属性，而区块链上的预言机报告的正确性是外部的属性，即链下数据。

我们为Chainlink网络设计了一个初步的质押机制，该机制基于预言机节点之间的交互协议，可以利用外部数据。这种机制使用明确的奖励和惩罚（削减）为正确行为创造经济激励。由于该机制是经济的，它旨在防止对手利用金融资源通过贿赂来破坏节点。（这样的对手是非常普遍的，并且扩展到例如合作以从其集体不当行为中提取价值的节点。）我们设计的Chainlink质押机制具有一些强大而新颖的功能。主要此类功能是超线性质押影响 （特别是二次方）。

对手必须拥有大大超过节点存入资金的资源才能破坏该机制。我们的Staking机制还提供了针对比以前在类似系统中考虑的更强大的对手的保护，即可以创建贿赂以限制节点未来行为的对手。此外，我们还讨论了DECO等Chainlink工具如何通过在节点行为错误的情况下促进正确裁决来帮助加强我们的质押机制。

未来收费机会 (FFO)：PoW和PoS两种类型的无许可区块链如今严重依赖于我们所谓的隐性激励。这些是对诚实行为的经济激励，不是来自明确的奖励，而是来自平台参与本身。例如，比特币矿工社区因有可能削弱对比特币的信心、压低其价值并因此侵蚀他们在采矿基础设施中的集体资本投资的价值而受到51%攻击的激励[150]。

Chainlink网络受益于类似的隐性激励，我们称之为未来收费机会（FFO）。具有强大性能历史或声誉的Oracle节点会吸引用户的费用。预言机节点的不当行为会危及未来的费用支付，从而以通过参与网络获得的潜在收入方面的机会成本来惩罚节点。通过与显性权益类比，FFO可以被视为一种隐性权益形式，一种对诚实行为的激励，这种激励源于保持对节点运营商业务所依赖的平台的信心的共同利益，即积极的业绩和声誉。网络。这种激励是Chainlink网络协议中固有的，但并未明确表达。在比特币中，保持上述挖矿业务的价值可能同样被视为一种隐性权益。

我们强调FFO已经存在于Chainlink中，并有助于保护当今的网络。我们对Chainlink进一步发展的主要贡献将是一种有原则的、经验驱动的方法，通过我们所谓的隐式激励框架 (IIF) 来评估FFO等隐式激励。为了估计节点未来的收费机会等数量，IIF将不断利用Chainlink网络积累的综合性能和支付数据。这样的估计将使基于IIF的质押系统参数化能够以比当前启发式和/或静态模型更准确的方式反映节点激励。

总而言之，在发展中的Chainlink网络中，正确的预言机节点行为的两个主要经济激励将是：

这两种激励形式是相辅相成的。Oracle节点可以同时参与Chainlink质押协议，享受来自用户的持续收入流，并从他们持续的良好行为中集体受益。因此，这两种激励措施都有助于预言机网络提供的加密经济安全。此外，这两种激励措施可以相互加强和/或相互权衡。例如，没有业绩历史和收入流的新预言机运营商可以质押大量LINK作为诚实行为的保证，从而吸引用户和费用。相反，具有较长且相对无故障的性能历史的成熟预言机运营商可以从庞大的用户群中收取大量费用，因此更依赖其FFO作为一种隐性激励形式。

总的来说，我们在此考虑的方法旨在通过给定数量的预言机网络资源在Chainlink中为理性代理（即最大化其财务效用的节点）创造最大可能的经济激励以诚实行事。换句话说，目标是最大化对手成功攻击网络所需的财务资源。通过制定具有数学上明确定义的经济安全性的质押协议并使用IIF，我们旨在尽可能准确地衡量Chainlink激励的强度。然后，依赖合约的创建者将能够充满信心地确定预言机网络是否满足其所需的加密经济安全级别。

经济安全的良性循环：我们在本节讨论的激励措施，即质押和FFO，其影响超出了它们对DON安全性的加强。它们承诺会引发我们所说的经济安全的良性循环。随着DON的安全性增长，超线性质押影响（和其他规模经济）导致运营成本降低。较低的成本吸引了更多的用户加入DON，促进费用支付。费用支付的增加继续激励网络的增长，从而使良性循环永久化。

我们认为，经济安全的良性循环只是规模经济和网络效应的一个例子，我们将在本节后面讨论。

部门组织：Staking提出了显着的技术和概念挑战，我们为此设计了一种具有新颖功能的机制。因此，Staking将是我们在本节中的主要关注点。

我们在第9.1节中概述了我们在本文中介绍的Staking方法，随后在第9.2节到第9.5节中进行了详细讨论。我们在第9.6节介绍IFF。我们在第9.7节中概述了Chainlink网络激励措施。

在第9.8节中，我们讨论了我们提出的质押方法可以为预言机网络带来的经济安全的良性循环。最后，我们在第9.9节简要描述了推动Chainlink网络增长的其他潜在影响。

9.1 质押概述 

如上所述，我们在此介绍的质押机制设计涉及预言机节点之间的交互协议，以解决外部数据报告中的不一致问题。质押旨在确保理性或acle节点的诚实行为。因此，我们可以将攻击质押协议的对手建模为贿赂者：对手的策略是使用经济激励来破坏预言机节点。攻击者可能会从成功篡改预言机报告中前瞻性地获得财务资源，例如，提议与损坏的节点分享所得利润。

我们的质押机制设计同时针对两个雄心勃勃的目标： 

• 1. 抵抗强大的对手：质押机制旨在保护预言机网络免受能够实施复杂的有条件贿赂策略的广泛对手的攻击，包括预期贿赂，这 向事后确定身份的预言机行贿（例如，向随机选择的用于高优先级警报的预言机行贿）。虽然其他预言机设计考虑了一组狭窄的攻击，但没有实际对手的全部能力，据我们所知，我们在这里介绍的对抗机制是第一个明确解决广泛的贿赂策略并在该模型中表现出抵抗力的机制 . 我们的模型假设除了攻击者之外的节点在经济上是理性的（而不是诚实的），并且我们假设存在一个事实来源，这种来源对于典型的使用来说非常昂贵，但在出现分歧的情况下可以使用（下面将进一步讨论）。
• 2. 实现超线性Staking影响：我们的目标是确保由理性代理组成的预言机网络即使在存在预算为整个网络存入的总质押量中超线性的攻击者的情况下也能如实报告。 在现有的质押系统中，如果n个节点中的每一个都质押$d，攻击者可以发出可信的贿赂，要求节点不诚实，以换取向每个节点支付略高于$d的费用，总预算约为$dn。这已经是一个很高的标准，因为攻击者必须有一个流动预算，相当于网络中所有质押者的总存款。我们的目标是比这个已经很严重的障碍更强大的经济安全。 我们的目标是设计第一个可以为一般攻击者实现安全性的质押系统，其预算为n超线性。

虽然实际考虑可能会产生较低的影响，但正如我们在下面讨论的那样，我们的初步设计实现了大于$dn2/2的对抗性预算要求，即在n中进行二次缩放，即使节点仅质押适量，贿赂也基本上不切实际。

实现这两个目标需要激励设计和密码学的创新组合。

关键理念：我们的Staking方法取决于我们称之为watchdog优先的理念。

由Chainlink预言机网络生成并发送给依赖合约的报告（例如，关于资产价格）是从参与节点提供的各个报告中汇总的（例如，通过取中值）。通常，服务水平协议 (SLA) 为报告指定可接受的偏差范围，即节点的报告可以偏离聚合报告多远，以及应该允许聚合偏离真实值多远才被认为是正确的。

在我们的质押系统中，对于给定的报告轮次，如果每个预言机节点认为汇总报告不正确，它可以充当看门狗来发出警报。在每一轮报告中，每个预言机节点都被分配了一个公共优先级，该优先级决定了处理其警报（如果有）的顺序。我们的机制旨在奖励集中，这意味着发出警报的最高优先级watchdog将获得没收故障节点存款所产生的全部奖励。

我们的质押系统设计涉及两层：第一层，默认层，第二层，支持层。第一层是预言机网络本身，一组n个节点。（为简单起见，我们假设n是奇数。）如果大多数节点报告不正确的值，则强烈激励第一层的watchdog发出警报。如果发出警报，网络的报告决策就会升级到第二层——一个可以在网络服务级别协议中由用户指定的高成本、最大可靠性的系统。例如，这可能是一个系统，它仅由具有高历史可靠性得分的节点组成，或者一个具有比第一层多一个数量级的预言机的系统。此外，如第9.4.3节所述，DECO或Town Crier可以作为强大的工具来帮助确保第二层的有效和决定性的裁决。为简单起见，我们因此假设此第二层系统得出正确的报告值。

虽然仅仅依靠第二层来生成所有报告似乎很有吸引力，但我们设计的好处是它始终如一地实现了第二层系统的安全属性，同时只支付了典型情况下的运营成本， 第一层系统。

Watchdog优先级导致超线性Staking影响如下：如果第一层预言机网络输出错误结果且多个watchdog节点告警，则Staking激励机制奖励最高优先级的watchdog超过$dn/2从（大多数）行为不端的节点的存款中提取。因此，总回报集中在这个单一的watchdog手中，因此决定了对手必须向潜在的watchdog承诺以激励其不发出警报的最低限度。由于我们的机制确保如果更高优先级的watchdog接受了他们的贿赂（并且选择不提醒），每个预言机都有机会充当watchdog，因此攻击者必须向每个节点提供超过$dn/2的贿赂以防止引发任何警报。由于有n个节点，攻击者成功贿赂的必要预算超过dn2/2美元，这是网络中节点数n的二次方。

9.2 背景 

我们的Staking方法借鉴了博弈论和机制设计 (MD) 领域的研究（有关教科书参考，请参阅[177]）。博弈论是对战略互动的数学形式化研究。在这种情况下，游戏是这种交互的模型，通常在现实世界中，它将游戏中的参与者（称为玩家）可用的动作集编成代码。游戏还指定了单个玩家获得的收益——奖励取决于玩家选择的行为和其他玩家的行为。博弈论中最著名的博弈例子可能是囚徒困境[178]。博弈论者通常旨在了解给定博弈中所代表的均衡或均衡（如果有的话）。均衡是一组策略（每个参与者一个），使得没有一个参与者可以通过单方面偏离其策略来获得更高的回报。

与此同时，机制设计是一门设计激励措施的科学，使得交互（及其相关博弈）的均衡具有一些理想的特性。

MD可以看作是博弈论的反面：博弈论中的典型问题是，“给定激励机制和模型，均衡会是什么？” 相反，在MD中，问题是“什么样的激励措施会导致博弈达到理想的均衡？” 机制设计者的一个典型目标是创建一个“激励兼容”机制，这意味着机制中的参与者（例如，拍卖或其他信息获取系统 [228]）被激励报告某些事情的真相（例如 ，他们对特定项目的重视程度）。Vickrey（次价）拍卖可能是最著名的激励兼容机制，在这种机制中，参与者为一件物品提交密封投标，出价最高的人赢得该物品，但支付第二高的价格[214]。密码经济学是一种特定领域的MD形式，它利用密码技术在去中心化系统中创建理想的平衡。

贿赂和勾结给整个医学博士领域带来了重大挑战。几乎所有机制都在存在共谋的情况下中断，被定义为参与机制的各方之间的边际合同 [125, 130]。 贿赂，其中外部方在游戏中引入新的激励措施，提出了比勾结更棘手的问题；串通可以被视为游戏参与者之间贿赂的特例。

区块链系统通常可以被概念化为具有货币（基于加密货币）收益的游戏。一个简单的例子是工作量证明挖掘：矿工有一个行动空间，他们可以在其中选择用于挖掘区块的哈希率。挖矿的回报是有保证的负奖励（电力和设备成本）加上随机的正奖励（挖矿补贴），这取决于其他活跃矿工的数量[106, 172]和交易费用。像SchellingCoin[68]这样的众包预言机是另一个例子：动作空间是预言机可能发送的一组可能的报告，而回报是预言机机制指定的奖励，例如，支付可能取决于预言机报告的接近程度 是其他报告的中位数[26, 68, 119, 185]。

区块链游戏为勾结和贿赂攻击提供了成熟的机会；事实上，智能合约甚至可以促进此类攻击[96, 165]。对众包预言机最著名的贿赂攻击也许是p-plus-epsilon攻击 [67]。这种攻击是在类似于SchellingCoin的机制的背景下出现的，在这种机制中，玩家提交布尔值报告（即，假或真），如果他们同意多数提交，则会获得p奖励。在p-plus-epsilon攻击中，攻击者可信地承诺，例如，当且仅当多数意见为真时，向用户支付$p+以支付假票。

结果是一种均衡，其中所有参与者都被激励报告虚假，而不管其他参与者做了什么；因此，贿赂者可以通过其承诺的贿赂诱使节点报告虚假而无需实际支付贿赂（！）。

然而，在预言机的背景下探索其他贿赂策略——特别是非众包的预言机——仅限于相当弱的对抗模型。 例如，在PoW环境中，研究人员研究了与结果挂钩的贿赂，即仅在目标消息被成功审查且未出现在区块中时才支付贿赂，而与单个矿工的行为无关[96, 165]。然而，在预言机的情况下，除了p+epsilon攻击之外，我们只知道在严格受限的贿赂模型中的工作，其中贿赂者根据个人玩家的行为而不是结果来发送贿赂。

在这里，我们概述了即使在强对抗模型中也保持激励兼容的信息诱导机制的设计，如下一小节所述。

9.3 建模假设

在本小节中，我们将解释如何对系统中参与者的行为和能力进行建模，特别是第一层预言机节点、第二层（裁决）层中的节点和对手。

9.3.1 第一层激励模型：理性参与者 

许多区块链系统的安全性依赖于一些诚实参与节点的假设。如果节点遵循协议，即使这样做不符合他们的经济利益，节点也会被定义为诚实的。工作量证明系统通常需要大部分哈希算力才能诚实，权益证明系统通常需要所有参与权益的2/3或更多才能诚实，甚至像Arbitrum这样的第2层系统[141]至少需要一个诚实的参与者。

在为我们的质押机制建模时，我们做了一个更弱的假设。（需要明确的是，较弱的假设意味着更强的安全属性，因此更可取。）我们假设对手已经破坏，即控制了部分（少数）第一层预言机节点。我们不是将剩余节点建模为诚实的代理，而是建模为理性的期望效用最大化器。这些节点完全根据自利的经济激励行动，选择导致预期经济收益的行动。例如，如果向节点提供的贿赂大于诚实行为所产生的奖励，它将接受贿赂。

关于对抗节点的注意事项：根据分散系统常见的信任模型，我们假设所有节点都是理性的，即寻求最大化净收入，而不是由恶意对手控制。 然而，我们的主张——特别是超线性或二次质押影响——渐近地成立，前提是对抗控制的节点集最多为 (1/2 - c)n，对于某个正常数c。

9.3.2 第二层裁决模型：假设的正确性

回想一下，我们的质押机制的一个关键特征是它的第二层系统，它有助于实现针对理性节点的安全性。

在我们提出的质押机制中，任何预言机都可能发出警报，表明它认为该机制的输出不正确。警报会导致高度信任的第二层系统激活并报告正确的结果。因此，我们方法的一个关键建模要求是正确的裁决，即第二层系统的正确报告。

我们的Staking模型假设一个二级系统作为一个廉洁的、最大程度可靠的事实来源。这样的系统可能既昂贵又缓慢，因此不适合用于典型情况。然而，在均衡情况下，即当第一层系统正常运行时，第二层系统将不会被调用。相反，它的存在通过提供高保证的支持来提高整个预言机系统的安全性。

使用高信任度、高成本的裁决层类似于大多数司法系统的核心上诉程序。它在预言机系统的设计中也已经很常见，例如[119, 185]。我们将在9.4.3节简要讨论实现机制中第二层的方法。

我们的 Staking 协议使用假设的对第二层系统的正确裁决作为可信威胁，以强制执行预言机节点的正确报告。该协议没收部分或全部预言机节点的权益，这些预言机节点生成的报告被第二层系统识别为不正确。因此，Oracle节点不会因由此产生的经济处罚而出现不当行为。这种方法在风格上类似于乐观汇总中使用的方法，例如[141, 10]。

9.3.3 对抗模型 

我们的质押机制旨在获取真实信息，同时针对广泛的、明确定义的一类对手实现安全性。它改进了先前的工作，这些工作要么省略了明确的对抗模型，要么专注于狭窄的对手子类，例如上面讨论的p+epsilon对手。我们的目标是设计一种质押机制，该机制具有正式证明的安全性，可抵御实践中可能遇到的所有对手。

我们将对手建模为具有固定（可参数化）预算，用$B表示。攻击者可以与网络中的每个预言机进行单独和保密的通信，并且可以秘密地向任何单个预言机提供保证支付贿赂，具体取决于该机制的公开可观察结果。 确定贿赂的结果可以包括，例如，预言机报告的价值、任何预言机向机制发送的任何公共消息（例如警报）、其他预言机报告的值以及机制输出的值。

没有任何机制可以抵御具有无限能力的攻击者。因此，我们认为某些行为不切实际或超出范围。我们假设我们的攻击者不能破坏标准的加密原语，并且如上所述，有一个固定的（如果可能很大）预算$B。我们进一步假设攻击者不控制预言机网络中的通信，特别是它不能显着延迟第一层和/或第二层节点之间的流量。（攻击者是否可以观察到这种通信取决于特定的机制，正如我们在下面解释的那样。）然而，非正式地，如上所述，我们假设攻击者可以：（1）破坏一小部分预言机节点（（1 /  2 - c) - 一些常数c) 的分数，即完全控制它们，以及 (2) 向任何期望的节点提供贿赂，保证支付取决于对手指定的结果，如上所述。

虽然我们在本白皮书中没有提供对手的全部贿赂能力的正式模型或完整分类，但以下是我们模型所包含的贿赂类型的示例。为简单起见，我们假设预言机发出布尔报告，其正确值（w.l.o.g.）为真，并且最终结果被计算为这些报告的聚合，以供消费智能合约使用。行贿者的目的是使最终结果不正确，即虚假。

• 无条件贿赂者：贿赂者向任何报告虚假的预言机提供贿赂$b。
• 概率贿赂者：贿赂者以某种概率q 向任何报告虚假的预言机提供贿赂$b。
• 以虚假结果为条件的贿赂者：贿赂者向任何报告虚假的预言机提供贿赂$b，前提是最终结果为虚假。
• 无警报条件的贿赂者：只要没有发出警报，贿赂者就向任何报告虚假的预言机提供贿赂$b。
• p-plus-epsilon 贿赂者：只要大多数预言机不报告虚假，贿赂者就向任何报告虚假的预言机提供贿赂$b。
• 潜在的贿赂者：贿赂者提前向被选为随机角色的预言机提供贿赂$b，并报告虚假。 在我们提出的质押协议中，所有节点都充当潜在的watchdog，我们能够证明watchdog优先级的随机化不会导致潜在的贿赂。然而，许多工作量证明、权益证明和许可系统都容易受到潜在贿赂的影响，这表明在我们的对抗模型中考虑它并确保我们的质押协议能够适应它的重要性。有关详细信息，请参阅附录E。

9.3.4 多少加密经济安全才足够？

理性的对手只有在获得大于支出的利润时才会花钱攻击系统。因此，对于我们的对抗模型和提议的质押机制，$B可以被视为衡量对手通过破坏预言机网络并导致其生成不正确的报告或一组报告而能够从依赖智能合约中提取的潜在利润的衡量标准。在决定预言机网络是否为其目的提供足够程度的加密经济安全性时，用户应该从这个角度评估网络。

对于实际环境中的可能对手，我们预计B美元通常会大大小于依赖智能合约的总资产。在大多数情况下，对手完全提取这些资产是不可行的。

9.4 质押机制：草图

这里我们介绍我们目前正在考虑的质押机制的主要思想和一般结构。为了便于演示，我们在本小节中描述了一个简单但缓慢（多轮）的协议。然而，我们注意到这个方案非常实用。鉴于该机制提供的经济保证，即对故障节点的惩罚和随之而来的激励，许多用户可能愿意乐观地接受报告。换言之，这样的用户可以在第二层的潜在裁决之前接受报告。

不愿意乐观地接受报告的用户可以选择等到协议执行终止，即直到发生任何潜在的升级到第二层。但是，这会大大减慢报告的确认时间。因此，我们在第9.5节中简要概述了一些优化，这些优化会导致更快（单轮）的设计，如果有点复杂的话。

图15：带有警报的质押方案示意图。在这个例子中，大多数节点被破坏/贿赂并发出不正确的值$\tilde{r}$，而不是正确的报告值$r$。watchdog节点向第二层委员会发送警报，第二层委员会确定并发出正确的报告值$r$，导致损坏的节点没收他们的存款——每$d给watchdog节点。

回想一下，我们的质押机制的第一层由基本的预言机网络本身组成。

如上所述，我们机制的主要结构是，在每一轮中，每个节点都可以充当具有一定优先级的“watchdog”，因此如果机制到达不正确的输出$\tilde{r}$，它就有能力发出警报 ，而不是一个正确的$r$。此警报会导致第二层解决方案，我们假设它会得到正确的报告。 报告不正确的节点会受到惩罚，因为他们的赌注被削减并奖励给watchdog。这种基本结构在预言机系统中很常见，例如 [119, 185]。

上面简要提到的我们设计中的关键创新是，在潜在watchdog的排序中，每个节点都被分配了不同的优先级。也就是说，watchdog有机会按优先顺序发出警报。回想一下，如果一个节点具有最高优先级来发出警报，它会收到每个行为不端节点的罚金$d，总计超过$$dn/2=$ $d × n/2，因为不正确的报告意味着大多数坏节点。因此，攻击者必须至少支付这个奖励来贿赂任意节点。因此，要贿赂大多数节点，攻击者必须向大多数节点支付大笔贿赂，即严格超过$$d{n}^2/2$。

我们在图15中示意性地展示了警报和watchdog升级的工作原理。

9.4.1 进一步的机制细节 

我们现在更详细地描述的反贿赂系统是我们打算构建的两层结构的简化草图。我们的大部分重点将放在描述第一层网络（以下简称“网络”，从上下文中清楚地看出）及其激励机制和升级到第二层的程序。

考虑一个由n个预言机节点组成的 Chainlink 网络，这些预言机节点负责定期（例如，每分钟一次）报告布尔值（例如，BTC的市值是否超过 ETH 的市值）。作为staking机制的一部分，节点必须提供两种押金：押金$d在与多数人意见不一致的情况下会被罚没，watchdog押金$dw在错误升级的情况下会被罚没。我们假设节点不能复制其他节点的提交，例如，通过5.3节中讨论的提交-显示方案。在每一轮中，节点首先提交他们的报告，一旦所有节点都提交（或超时），节点就会显示他们的报告。

对于要生成的每个报告，每个节点还被赋予一个watchdog优先级，介于1和n之间，随机选择，其中1是最高优先级。这种优先级可以将奖励集中在一个watchdog手中。在所有报告都公开后，警报阶段随之而来。在n个（同步）轮的序列中，优先级为i的节点有机会在第i轮中发出警报。

让我们考虑节点披露其报告后该机制的可能结果。再次假设一个二进制报告，假设正确的值为真，不正确的值为假。还假设第一层机制输出节点输出的多数值作为最终报告$r$。

该机制存在三种可能的结果：

• 完全一致：在最好的情况下，节点完全一致：所有节点都可用并及时提供了相同值$r$的报告（真或假）。在这种情况下，网络只需将$r$转发给依赖合约，并以比$d小得多的每轮固定支付$p奖励每个节点。
• 部分一致：可能有一些节点离线或对哪个值正确存在分歧，但大多数节点报告为真，只有少数节点报告为假。这个案例也很简单。 计算多数值 (true)，从而生成正确的报告$r$。所有报告$r$的节点都会得到$p的奖励，而报告错误的预言机的存款会被适度削减，例如 10p 美元。
• 警报：如果watchdog认为网络的输出不正确，它会公开触发警报，将机制升级到第二层网络。那么有两种可能的结果：

– 正确警报：如果第二层网络确认第一层网络的输出不正确，则警报watchdog节点将收到由所有被削减的存款组成的奖励，因此超过$dn/2。 

– 错误警报：如果第二层和第一层预言机一致，则升级被认为是错误的，并且警报节点将失去其$dw押金。

图16：通过集中提醒奖励放大贿赂者的成本。贿赂对手必须贿赂每个节点，而不是通过警报获得的奖励（显示为红色条）。如果警报奖励是共享的，那么这个奖励可能相对较小。集中警报奖励增加了任何单个节点可能获得的奖励（高红色条）。因此，攻击者对可行贿赂（灰色区域）的总支出要大得多，集中比共享警报奖励要大得多。

在乐观接受报告的情况下，看门狗警报不会导致依赖合同的执行发生任何变化。 对于旨在等待二级委员会潜在仲裁的合同，监管机构会发出延迟警报，但不会冻结合同执行。合同也可以在裁决期间指定故障转移DON。

9.4.2 二次质押影响 

每个节点充当看门狗的能力，结合严格的节点优先级确保集中奖励，使该机制能够实现对第9.3.3节中描述的每种贿赂攻击者的二次质押影响。 回想一下，这在我们的设置中特别意味着，对于一个有n个节点的网络，每个节点都有 $d 的存款，一个成功的贿赂者（上述任何一种）必须有大于 $dn2/2 的预算。

准确地说，行贿者必须破坏至少(n+1)/2个节点，因为行贿者必须破坏 n 个节点中的大多数（假设为奇数 n）。因此，看门狗可以获得$d(n + 1)/2的奖励。因此，贿赂者必须向每90个节点支付这笔款项，以确保没有一个节点充当看门狗。 我们正在努力正式证明，如果行贿者的预算最多为$d(n 2 + n)/2，那么行贿者和预言机之间博弈的子博弈完美均衡——换句话说，任何时候的均衡游戏过程中的要点——行贿者不要行贿，每个预言机要诚实地报告其真实价值。

我们已经在上面解释了一个成功的贿赂者如何可能需要一个远大于节点存款总和的预算。为了说明这个直观的结果，图16以图形方式显示了集中警报奖励的影响。

正如我们在那里看到的，如果 watchdog警报的奖励（即报告虚假的受贿节点的存款）被分配给所有潜在警报，那么任何单个警报节点可以预期的总金额将相对较小，大约为$d。贿赂者知道大于$d的支出是不可能的，因此可以使用错误结果的条件贿赂来贿赂n个节点中的每一个，其金额略高于$d + 。

与直觉相反，图16表明，在发出警报的节点之间广泛分配奖励的系统远弱于将奖励集中在单个watchdog手中的系统。

示例参数：考虑具有$n=100$个节点的（第一层）网络，每个节点存入$d = $20K。该网络将总共存入200万美元，但会受到预算为1亿美元 = dn2/2美元的贿赂的保护。当然，增加预言机的数量比增加$d更有效，并且可以产生显着的效果：一个具有$n=300$个节点且存款$d = $20K的网络将受到预算高达9亿美元的贿赂的保护。

请注意，在许多情况下，质押系统可以保护比所提供的贿赂保护级别更有价值的智能合约。这是因为攻击这些合约的对手在许多情况下无法提取全部价值。例如，一个以Chainlink为动力的合约确保价值10亿美元可能只需要针对拥有1亿美元资源的贿赂者提供安全保障，因为这样的对手可能只获得合约价值10%的利润。

注意：网络的价值可以二次增长的想法在著名的Metcalfe定律[167, 235]中得到了表达，该定律指出网络的价值随着连接实体的数量二次增长。然而， Metcalfe定律源于潜在的成对网络连接数量的增长，这是一种不同于我们激励机制中潜在的二次质押影响的现象。

9.4.3 第二层的实现 

两个操作特性有助于实现高可靠性的第二层：（1）第二层裁决在预言机网络中应该是罕见的事件，因此可能比第一层的正常运行成本高得多，并且 (2) 假设乐观接受的报告——或执行可以等待仲裁的合同——第二层不需要实时执行。这些特性为第二层提供了一系列配置选项，以满足特定DON的要求。

作为示例方法，第二层委员会可以由DON（即第一层）从Chainlink网络中服务时间最长和最可靠的节点中选择的节点组成。除了丰富的相关运营经验外，此类节点的运营商在FFO中有相当大的隐性激励，这激发了确保Chainlink网络保持高度可靠性的愿望。它们还具有公开的性能历史记录，可提供其可靠性的透明度。值得注意的是，二级节点不必是一级网络的参与者，并且可以判定多个一级网络的故障。

给定DON中的节点可以预先指定并公开承诺一组$n^{\prime }$个这样的节点，作为该 DON 的第二层委员会。 此外，DON节点发布了一个参数$k^{\prime }\le n^{\prime }$，该参数确定了惩罚第一层节点所需的第二层投票数。 当为给定报告生成警报时，第二层的成员对每个第一层节点提供的值的正确性进行投票。任何收到$k^{\prime }$反对票的第一层节点都将没收其对watchdog节点的存款。

由于上述裁决的稀有性和延长执行时间的机会，与第一层相比，第二层中的节点可以： 

• 1. 因进行裁决而获得高额补偿。
• 2. 利用额外的数据源，甚至超出第一层使用的多样化数据集。
• 3. 依靠人工和/或专家检查和干预，例如，识别和协调源数据中的错误，区分中继错误数据的诚实节点和行为不端的节点。

我们强调，我们刚刚描述的用于选择第二层节点和政策管理裁决的方法仅代表了第二层可能实现的大设计空间中的一个点。我们的激励机制为如何实现第二层提供了完全的灵活性。因此，各个DON可以为其第二层构建和设置规则，以满足参与节点和用户的特定要求和期望。

DECO和Town Crier作为裁决工具：我们机制中的第二层必须能够区分故意生成错误报告的对抗性第一层节点和无意中中继源头不正确数据的诚实第一层节点。只有这样，第二层才能实施削减作弊，我们机制的目标。DECO和Town Crier是强大的工具，可以使第二层节点可靠地做出这种关键区分。

二级节点在某些情况下可以直接查询一级节点使用的数据源，或者使用ADO Section 7.1来检查是否由于错误的数据源导致了错误的报告。然而，在其他情况下，第二层节点可能无法直接访问第一层节点的数据源。在这种情况下，正确的裁决似乎是不可行的，或者需要依赖主观判断。以前的预言机争议系统依赖于效率低下、不断升级的投票来应对这些挑战。

然而，使用DECO或Town Crier，第一层节点可以向第二层节点证明正确的行为。（关于这两个系统的详细信息，请参见第3.6.2节。）具体来说，如果第二层节点识别出第一层节点输出了错误报告值$\tilde{r}$，则第一层节点可以使用DECO或Town Crier生成 第二层节点的防篡改证据表明它正确地从被DON识别为权威的（启用了TLS的）源中正确地中继$r$。至关重要的是，第一层节点可以做到这一点，而第二层节点不需要直接访问数据源。因此，在Chainlink中，对任何所需数据源的正确裁决都是可行的。

9.4.4 误报保险 

通过我们的质押机制实现的强大的贿赂阻力从根本上依赖于将削减的资金奖励给警报者。如果没有金钱奖励，警报者将没有拒绝贿赂的直接动机。然而，因此，削减的资金无法用于补偿因错误报告而受到伤害的用户，例如，当错误的价格数据被传递到智能合约时，用户会蒙受损失。

假设，如果报告仅在潜在裁决（即第二层采取行动）后被合同接受，则不正确的报告不会造成问题。然而，如上所述，为了实现最佳性能，合同可能会乐观地依赖机制来强制执行正确的报告，这意味着他们在潜在的二级裁决之前接受报告。事实上，假设理性对手的预算不超过该机制的质押影响，这种乐观行为在我们的模型中是安全的。

担心由于（例如，拥有压倒性财力的对手）导致的机制故障的不可能事件的用户，可能希望以误报保险的形式采用额外的经济安全层。我们知道多家保险公司已经打算在不久的将来为Chainlink安全协议提供这种智能合约支持的保单，包括通过DAO等创新机制，例如[7]。Chainlink节点的性能历史记录和有关节点的其他数据（例如他们的股份数量）的存在为风险的精算评估提供了异常强大的基础，从而可以以对投保人而言成本低廉但对保险公司而言可持续的方式对保单进行定价。

基本形式的误报保险可以使用智能合约以可靠和有效的方式实施。举个简单的例子，如果我们的激励机制的第二层在第一层生成的报告中发现错误，参数化保险合约$S{C}_{ins}$可以自动补偿投保人。

希望购买保险单的用户$U$，例如目标合同SC的创建者，可以向分散的保险公司提交请求，要求该合同的保单金额为$M。在批准$U$后，保险公司可以设定一个持续的（例如，每月）以$S{C}_{ins}$为单位的$P保费。当$U$支付保费时，她的保单仍然有效。

如果在SC中发生报告失败，结果将是为SC发出一对$\left(r_1,r_2\right)$冲突报告，其中$r_1$由我们机制中的第一层签名，而相应的更正报告$r_2$由第二层。如果$U$向$S{C}_{ins}$提供了这样一个有效的对$(r_1,r_2)$，则合同会自动向她支付$M，前提是她的保费支付是最新的。

9.5 单轮变体 

上一小节中描述的协议要求第二层委员会等待n轮来确定看门狗是否已发出警报。这个要求即使在乐观的情况下也成立，即当第一层正常运行时。对于不愿意乐观地接受报告的用户，即在可能的裁决之前，与该方法相关的延迟将是不可行的。

出于这个原因，我们也在探索只需要一轮的替代协议。在这种方法中，所有预言机节点都提交秘密位，指示他们是否希望发出警报。第二层委员会然后按优先顺序检查这些值。为了提供一个粗略的草图，这样的方案可能涉及以下步骤： 

• 1. Watchdog位提交：每个节点$O_i$秘密共享一个位Watchdog值$w_i\in \left\{noalert,alert\right\}$在第二层的节点之间为每个报告 它生成。
• 2.匿名提示：任何预言机节点都可以在提交Watchdog比特的同一轮中向二级委员会提交匿名提示$\alpha$。此提示$\alpha$是一条消息，指示已针对当前报告发出警报。
• 3.Watchdog位检查：二级委员会按优先级顺序揭示预言机节点的Watchdog位。

请注意，节点在未发出警报时不得发送警报Watchdog位：否则，流量分析会显示所有节点的位。该协议确实显示了优先级高于最高优先级警报Watchdog的节点的无警报Watchdog位。

观察所揭示的内容与我们的n轮协议相同。奖励的分配也与该方案相同，即第一个确定的Watchdog会收到提交不正确报告的节点的削减存款。

匿名提示的使用使二级委员会能够在没有发出警报的情况下保持非交互性，从而降低普通情况下的沟通复杂性。 请注意，任何发出警报的watchdog都有提交匿名提示的经济动机：如果没有提交提示，则不会向任何节点支付任何奖励。

为了确保匿名提示$\alpha$的发送者$O_i$不能被攻击者基于网络数据识别，匿名提示可以通过匿名渠道发送，例如通过Tor，或者更实际地，通过云服务提供商代理。 为了验证提示是否源自$O$，$O_i$可以使用环签名 [39, 192] 对$\alpha$进行签名。或者，为了防止恶意预言机节点对第二层委员会进行不可归因的拒绝服务攻击，$\alpha$可以是具有可撤销匿名性的匿名凭证[73]。

该协议虽然实际上可以实现，但具有一些重量级的工程要求（我们正在探索减少这些要求的方法）。例如，第一层节点必须直接与第二层节点通信，需要维护目录。对匿名通道和环签名的需求增加了该方案的工程复杂性。最后，在下面的注释中简要讨论了一个特殊的信任要求。因此，我们也在探索更简单的方案，这些方案仍然可以实现超线性的质押影响，但可能小于二次方，例如，贿赂者渐近需要至少$$n{\log }_n$的资源。 正在考虑的一些方案涉及随机选择严格的节点子集作为watchdog，在这种情况下，预期贿赂成为一种特别强大的攻击。

备注：这种单轮质押机制的安全性需要预言机和二级节点之间的不可开发通道——这是抗强制系统的标准要求，例如投票[82, 138]，在实践中也是合理的要求。

然而，此外，寻求与贿赂者合作的节点$O_i$可以构建其秘密共享，以向贿赂者显示其已编码特定值。例如，如果$O_i$不知道贿赂者控制了哪些节点，那么$O_i$可以向所有委员会成员提交0值股份。然后，贿赂者可以概率性地验证$O_i$的合规性。为了在任何单轮协议中避免这个问题，我们要求$O_i$至少知道一个诚实的第二层节点的身份。

使用交互协议，其中每个第二层节点为共享添加一个随机因子，行贿者能做的最好的事情就是强制$O_i$选择一个随机的watchdog位。

9.6 隐式激励框架（IIF）

FFO是一种对Chainlink网络中正确行为的隐式激励形式。它的功能类似于明确的股份，即存款，因为它有助于加强网络的经济安全。换句话说，FFO应该作为网络中节点的（有效）存款$d的一部分。

问题是：我们如何衡量Chainlink网络中的FFO和其他形式的隐性激励？隐式激励框架 (IIF) 是我们计划为此目的开发的一组原则和技术。区块链系统提供了多种形式的前所未有的透明度，并且它们创建的节点性能的高信任记录是我们对IIF将如何运作的愿景的跳板。在这里，我们非常简要地概述了有关IIF关键要素的想法。

IIF本身将包含一组我们认为在评估隐性激励方面很重要的因素，以及以高保证形式发布相关数据以供分析算法使用的机制。不同的Chainlink用户可能希望以不同的方式使用IIF，例如，对不同的因素给予不同的权重。我们希望社区中出现分析服务，帮助用户根据个人风险评估偏好应用IIF，我们的目标是通过确保他们访问高保证和及时的支持数据来促进此类服务，正如我们在下面讨论的那样（ 第9.6.4节）。

9.6.1 未来费用机会

节点参与到Chainlink生态系统中，以赚取网络为我们在本文中描述的任何各种服务支付的费用的一部分，从普通数据馈送到高级服务，如去中心化身份 ，公平排序和保密的DeFi。Chainlink网络中的费用支持节点运营商的成本，例如运行服务器、获取必要的数据许可证以及维护全球员工以确保正常运行时间。FFO表示一个节点在未来获得的服务费，扣除费用后，如果它表现出错误的行为，它就会失去。

FFO是一种有助于保护网络安全的权益形式。FFO的一个有用特性是链上数据（由链下数据补充）建立了节点历史的高信任记录，从而能够以透明、经验驱动的方式计算FFO。

FFO的简单一阶测量可以从节点在一段时间内的平均净收入（即总收入减去运营费用）得出。然后，FFO可以计算为，例如，累计未来净收入的净现值[114]，换言之，所有未来收益的时间贴现值。

然而，节点收入可能不稳定，如图17所示。

更重要的是，节点收入可能不会随着时间的推移而遵循固定的分布。 因此，我们计划在估算FFO时探索的其他因素包括： 

• 绩效历史：运营商的绩效历史——包括其报告的正确性和及时性以及正常运行时间——为用户评估其可靠性提供了客观的试金石。因此，性能历史将成为用户选择预言机节点（或者，随着DON的出现，他们选择DON）的关键因素。 强劲的业绩历史可能与高持续收入相关。
• 数据访问：虽然预言机可以从开放API获取多种形式的数据，但某些形式的数据或某些高质量来源可能只能通过订阅或通过合同协议获得。对某些数据源的特权访问可以在创造稳定的收入流中发挥作用。

DON参与：随着DON的出现，节点社区将聚集在一起提供特定服务。我们预计，许多DON将有选择地包括运营商，将参与有声望的DON确立为有助于确保一致收入来源的特权市场地位。

跨平台活动：一些节点运营商可能在其他环境中拥有完善的存在和绩效跟踪记录，例如，在非区块链环境中作为PoS验证者或数据提供者。他们在这些其他系统中的表现（当其数据以可靠的形式提供时）可以为评估他们的表现历史提供信息。同样，Chainlink网络中的错误行为可能会通过驱逐用户来危及这些其他系统的收入，即FFO可以跨平台扩展。

图17：Chainlink节点在2021年3月的代表性一周内通过单个数据馈送（ETH-USD）获得的收入。

9.6.2 投机性FFO

节点运营商参与Chainlink网络不仅是为了从运营中获得收入，而且是为了创造和定位自己，以利用新的机会来运行工作。换句话说，预言机节点在网络中的支出也是对DeFi和其他智能合约应用领域的未来以及预言机网络新兴的非区块链应用的积极声明。 今天的节点运营商赚取现有Chainlink网络上可用的费用，同时建立声誉、性能历史和运营专业知识，这将使他们有利于在未来的网络中赚取费用（当然，取决于诚实的行为）。从这个意义上说，今天在Chainlink生态系统中运行的节点在获得额外的Chainlink服务时比新来者具有优势。这一优势适用于新运营商，以及享有盛誉的科技公司；例如，传统技术提供商T-Systems（德国电信的子公司）和大型中心化交易所Kraken已经在Chainlink生态系统中建立了早期存在[28, 143]。

预言机节点对未来机会的这种参与本身可能被视为一种投机性的FFO，从而构成了Chainlink网络中的一种股权形式。

9.6.3 外部声誉 

正如我们所描述的那样，IIF可以在严格匿名的运营商的网络中运行，即无需披露所涉及的人员或现实世界的实体。

然而，用户选择提供商的一个潜在重要因素是外部声誉。我们所说的外部声誉是指对真实世界身份而不是假名的可信度的感知。 与现实世界身份相关的声誉风险可以被视为一种隐性激励。我们通过IIF的视角（即在加密经济学意义上）将声誉视为建立跨平台活动的一种手段，可以纳入FFO估计。

使用外部声誉作为FFO估计的一个因素，而不是假名联系的好处是，外部声誉不仅将绩效与运营商的现有活动联系起来，而且与未来的活动联系起来。例如，如果一个人的名声不好，它可能会污染这个人未来的企业。换句话说，与假名绩效记录相比，外部声誉可以捕获更广泛的FFO，因为与假名操作相关的渎职行为对个人或老牌公司的影响更难逃脱。

Chainlink与去中心化身份技术（第4.3节）兼容，可以为在IIF中使用外部信誉提供支持。此类技术可以验证并帮助确保运营商声称的真实身份的真实性。

9.6.4 开放式IIF分析

正如我们所指出的，IIF旨在为隐式激励分析提供可靠的开源数据和工具。目标是使社区内的提供商能够开发针对 Chainlink用户群不同部分的风险评估需求量身定制的分析。

大量关于节点收入和性能的历史数据以高信任、不可变的形式存在于链上。然而，我们的目标是提供尽可能全面的数据，包括仅在链下可见的行为数据，例如链下报告 (OCR) 或DON活动。此类数据可能非常庞大。我们相信，存储它并确保其完整性（即保护其免受篡改）的最佳方式将是在DON的帮助下，使用第3.3节中讨论的技术。

一些激励措施适用于直接的衡量形式，例如抵押存款和基本FFO。其他的，例如投机性FFO和声誉，更难以客观的方式衡量，但我们认为支持数据的形式，包括Chainlink生态系统的历史增长、声誉的社交媒体指标等，即使对于这些难以量化的元素可以支持IIF分析模型。

我们可以想象，专门的DON专门用于监控、验证和记录与节点的链下性能记录相关的数据，以及IIF中使用的其他数据，例如经过验证的身份信息。这些DON可以为服务于Chainlink社区的任何分析提供商提供统一的、高度信任的IIF数据。他们还将提供一个黄金记录，使分析提供商的声明可由社区独立验证。

9.7 综上所述：节点运营商激励 

综合我们上面关于节点运营商的显式和隐式激励的讨论，可以全面了解节点运营商参与和受益于Chainlink网络的方式。

作为概念指南，我们可以将给定Chainlink节点运营商$S的总资产以粗略、程式化的形式表示为：

其中： 

• $D是运营商参与的所有网络中所有明确存入的股份的总和；  
• $F是运营商参与的所有网络中所有FFO总和的净现值；  
• $FS 是运营商投机FFO的净现值；  
• $R是Chainlink生态系统之外的运营商的声誉资产，可能会受到其预言机节点中已识别的不当行为的危害。

虽然在很大程度上是概念性的，但这种粗略的平等有助于表明存在多种经济因素有利于Chainlink节点的高可靠性性能。除了$D之外，所有这些因素都存在于当今的Chainlink网络中。

9.8 经济安全的良性循环 

在IIF中，超线性质押影响与将费用支付表示为未来费用机会 (FFO) 的结合可以导致我们所说的预言机网络中经济安全的良性循环。这可以看作是一种规模经济。随着特定网络保护的总量增加，增加固定数量的经济安全所需的额外权益数量减少，平均每用户成本也减少。因此，就费用而言，用户加入现有网络比通过创建新网络来实现相同的网络经济安全性提高要便宜。 重要的是，每个新用户的添加都会降低该网络所有先前用户的服务成本。

给定特定的费用结构（例如，质押金额的特定收益率），如果网络赚取的总费用增加，这会激励额外的质押流入网络，以确保以更高的利率获得保障。具体来说，如果单个节点在系统中可能持有的总股份有上限，那么当新的费用支付进入系统时，提高其FFO，节点的数量n将会增加。由于我们的激励系统设计的超线性质押影响，系统的经济安全性将比n上升得更快，例如，正如我们在第9.4节中描绘的机制中的。

因此，经济安全的平均成本——即贡献一美元经济安全的股份数量——将会下降。因此，该网络可以向其用户收取较低的费用。假设对预言机服务的需求是弹性的（参见，例如，[31]的简要解释），需求将会上升，产生额外的费用和FFO。

我们用下面的例子来说明这一点。

示例5. 由于采用我们的激励计划的预言机网络的经济安全性为$，因此1美元的股权贡献的经济安全性为，因此每美元经济安全性的平均成本 - 即股权数量 贡献一美元的经济安全——是。

考虑一个网络，其中经济激励完全由FFO组成，每个节点的上限为$d ≤ $10K。 假设网络有个节点。那么每美元经济安全的平均成本约为0.33美元。

假设网络的总FFO 上升到30K美元以上（例如，达到31K美元）。鉴于每个节点FFO的上限，网络增长到（至少）。现在每美元经济安全的平均成本下降到约$0.25。

我们在图18中示意性地说明了预言机网络中经济安全的完整良性循环。

我们强调，经济安全的良性循环源于用户分摊费用的效果。正是他们的集体FFO有利于扩大网络规模，从而提高集体安全性。我们还注意到，经济安全的良性循环有利于DON实现财务可持续性。一旦创建，满足用户需求的DON应该会增长到甚至超过费用收入超过预言机节点运营成本的程度。

图18：Chainlink质押的良性循环示意图。支付给预言机网络的用户费用的增加导致其增长，从而导致其经济安全性的增长 。这种超线性增长在Chainlink网络中实现了规模经济。具体来说，这意味着经济安全平均成本的降低，即由费用支付或其他股权增加来源产生的每美元经济安全。降低成本，传递给用户，刺激对预言机服务的需求增加 。

9.9 推动网络增长的其他因素

随着Chainlink生态系统的不断扩展，我们相信它对用户的吸引力和作为区块链经济基础设施的重要性将会加速。

预言机网络提供的价值是超线性的，这意味着它的增长速度比网络本身的规模快。这种价值增长源于规模经济——随着服务量的增加，每用户的成本效率更高——以及网络效应——随着用户更广泛地采用DON，网络效用的增加。

随着现有的智能合约继续看到更多的价值得到保障，并且去中心化的服务使全新的智能合约应用成为可能，支付给DON的总使用量和总费用应该会增长。 增加费用池反过来转化为创造更多去中心化服务的手段和激励，从而形成良性循环。这种良性循环解决了混合智能合约生态系统中关键的先有鸡还是先有蛋的问题：创新的智能合约功能通常需要尚未存在的去中心化服务（例如，新的DeFi市场通常需要新的数据馈送）但需要足够的经济需求来存在。

各种智能合约对现有DON的费用汇集将表明不断增长的用户群对额外去中心化服务的需求，从而促使DON创建它们并持续启用新的和多样化的混合智能合约。

总之，我们认为，Chainlink质押机制中的良性循环推动的网络安全增长体现了Chainlink网络可以帮助为去中心化服务带来链上经济的更大增长模式。

10 结论 

在本文中，我们提出了Chainlink发展的愿景。 这一愿景的主题是预言机网络能够为智能合约提供更广泛的服务，而不仅仅是数据交付。使用DON作为未来去中心化服务的基础，Chainlink将致力于提供高性能、保密性增强的预言机功能。它的预言机网络将通过结合原则性的加密经济机制（例如质押和精心设计的护栏以及依赖主链的服务级别执行）来提供强大的信任最小化。

DON还将帮助L2系统对交易执行灵活、公平的排序策略，并降低内存池路由交易的gas成本。总而言之，这些能力都朝着安全且功能丰富的混合智能合约的方向发展。

DON的灵活性将增强现有的Chainlink服务，并产生许多额外的智能合约功能和应用程序。其中包括与各种链下系统的无缝连接、从现有数据创建去中心化身份、帮助确保及时交付基础设施关键交易的优先通道以及保护机密性的DeFi工具。

我们在这里提出的愿景是雄心勃勃的。在短期内，我们寻求授权混合合约来实现当今智能合约无法实现的目标，而从长远来看，我们的目标是实现去中心化的元层。令人高兴的是，我们可以利用新的工具和想法——从共识算法到零知识证明系统——社区正在发展为快速发展的研究成果。同样，我们希望优先考虑实施本文中的想法，以响应Chainlink用户社区的需求。我们期待下一个阶段，通过通用连接为智能合约赋能，并将去中心化技术建立为世界下一代金融和法律体系的支柱。

原文链接：https://chain.link/whitepaper

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