以GitCoin为例子：探寻二次方股权融资的攻击与防御_以太坊

以GitCoin为例子：探寻二次方股权融资的攻击与防御

开源软件和别的公共物品一样，因为其给予的商品的多元性（开源系统），得到的资金低于其为别人造就的使用价值。这身后的缘故是公共物品的非排他性（non-excludable）（代表着即便 你没付费，也没有人能阻拦你应用它），及其消費非竞争（non-rivalrous）（代表着，我对公共物品的应用不容易损害到你）。

比如，国防安全、公园道路、公共性路面和工程建筑全是公共物品。公共物品的艰难取决于，因为所生产制造的物件的非排他性，大家很有可能挑选免费搭车，而不是付款她们的本应付款的市场份额。如同你普通高中工作组新项目中的那一个懒鬼，沒有作出一切奉献，但依然获得了你全部认真工作的殊荣，便车（free riders）是我们在社会发展中沒有充足适用的公共物品的缘故。传统式上，根据税款或民营化（如土地权或出版法）将公共物品内部化（enclosures of public good）来处理免费搭车难题。

殊不知，这种难题通常牵涉到一个中央机构——政府部门、企业或非盈利联合会——来强制地扣除账款和分派资金。 殊不知，大中型中央机构在资源分配层面不一定高效率——她们通常不清楚什么叫最重要的集体利益，或是每一个新项目具体必须是多少适用。这类信息内容来自于由上而下更合理，而不是由上而下。2018年，Vilatik, Zoe, 和 Glen为这个问题明确提出了一个新的解决方法：二次方股权融资（Quadratic funding）。它有一种优化算法，将赞助商的资金与小额贷款捐助者开展匹配（进而得到迥异的奖赏），由于小额贷款捐助者做为一个总体很有可能对什么开源软件对小区最有益有更高的团体判断力。此外，激励小额贷款捐款对以太币小区生态体系的长期性发展趋势是身心健康的，由于以太币小区生态体系已经产生很多的公共物品，因而，之上的公共物品窘境已经发生在其小区。

GitCoin、clr.fund和HackerLink（DoraHacks的开发者平台）已经应用QF做为其资金匹配优化算法，将其做为与小区一同支助公共物品新项目的一种方法。到迄今为止，GitCoin grants支助了以太币生态体系上的很多新项目，而HackerLink grants 则支助了BSC、Flow、Filecoin、Solana、HECO等新项目。（详细信息见社会发展试验 | 让小区支助暴发极大动能，当二次方网络投票遇到网络黑客马拉松比赛；极克与美术家 | 开源软件、NFT和简单化的哈赫伯特税）

本文以GitCoin为例子，关键探寻运用二次方股权融资（Quadratic Funding）和匹配二次方融资（Pairwise Quadratic Funding）的体制开展共谋的情景，并建议鼓励小区来发觉大量的假定情景。随后，这种假定的攻击空间向量将被用于检测“提升差别（Optimality Gap）”优化算法的实效性，它是大家明确提出的用以根据计算机科学检验共谋方式的解决方法。

共谋就是指“密秘协议书或协作，尤其是为了更好地做到一个不法或的目地”。社会经济学中的共谋个人行为一般涉及到在2个或好几个卖者中间的协议书，致力于付诸行动抑制销售市场中卖者中间的市场竞争。由于卖者中间相互之间市场竞争能够为顾客给予廉价，因此 共谋协议书会提升顾客为这一产品付款的价钱。由于对顾客导致这类损害，因此 经营者中间根据协议书来浮动价格是违反著作权法的，因而参加者务必保守秘密。

在历史上知名的共谋实例：如二十世纪50年代电气设备领域武器装备合同的招投标；十九世纪八十年代和90年代期内的一系列铁路线涨价协议书；石油输出国组织(OPEC)意味着了原油生产制造我国构成共谋协议书提升原油价格的试着。

网络时代的共谋：2015年剑桥大学法律学专家教授Ariel Ezrachi和英国田纳西大学法律学专家教授Maurice E.Stuckle明确提出了优化算法共谋的核心理念。接着在2016年出版发行的《算法驱动经济的前景和风险》详尽地详细介绍了电子计算机共谋是风险的，尽管传统式的反垄断法法律法规阻拦公司浮动价格，数据驱动下的优化算法能快速监管竞争者的价钱，并统一地调节价钱。日益全透明的价钱看起来对顾客有益，却讽刺性地以损害其而结束。已经更改的销售市场实际是把销售市场的标价的权利转交到极少数的公司手上。在数据驱动的经济发展里，动态性标价和人性化服务再次演变直到造成 控制顾客。

数据加密全球中的共谋：常主要表现为根据勾结、共谋、行贿开展攻击。如：买卖认证、合作勾结等

Gitcoin的重任是二次方股权融资（QF）体制匹配冠名赞助资金，协助开源系统开发者开展合作，并从她们对小区赠费的捐款中得到经济效益。

如同以前的文章内容所强调的，二次方融资非常容易遭受几类攻击空间向量的危害。在其中最突显的是巫师攻击（Sybil attacks）——即攻击者建立很多假帐户蹂躏系统软件，及其共谋——即故意的真正客户中间密秘融洽。处理这种攻击空间向量（Attack Vector）的自身就很艰难，且因为与合理合法的、有机化学的grants 奉献所造成的买卖方式的重合而越来越更为繁杂。

文中将简略表述二次方融资（QF）的优化算法，详细介绍几类种类的攻击情景，并简略详细介绍提升差别做为标识潜在性勾结者的衡量。

大家的总体目标是协助小区掌握QF的体制，及其设计方案和减轻攻击空间向量的潜在性方式 ，便于小区可以有更强劲的测试工具来汇报潜在性的攻击。

比如，国防安全、公园道路、公共性路面和工程建筑全是公共物品。公共物品的艰难取决于，因为所生产制造的物件的非排他性，大家很有可能挑选免费搭车，而不是付款她们的本应付款的市场份额。如同你普通高中工作组新项目中的那一个懒鬼，沒有作出一切奉献，但依然获得了你全部认真工作的殊荣，便车（free riders）是我们在社会发展中沒有充足适用的公共物品的缘故。

2018年，Vilatik, Zoe, 和 Glen为这个问题明确提出了一个新的解决方法：二次方股权融资（Quadratic funding）。它有一种优化算法，将赞助商的资金与小额贷款捐助者开展匹配（进而得到迥异的奖赏），由于小额贷款捐助者做为一个总体很有可能对什么开源软件对小区最有益有更高的团体判断力。

Gitcoin在已经开展的Gitcoin Grants生态体系中应用QF做为其资金匹配优化算法，它是Ethereum新项目和初创公司的关键资金来源于之一。

QF的形象化叙述，翠绿色为小区捐款，淡黄色为二次方匹配的冠名赞助资金。小圆圈是支助 的总配制

QF是对每一个小区奉献的平方根开展测算，将他们求和，并取其总数的平方米。以后，支助组织 （Gitcoin）付款“QF”結果与大中型组织 捐助者（如以太币慈善基金会和别的知名的DeFi新项目）的配套设施资金中间的差值。

因而，这类优化算法相差太大地将配套设施资金支助给很多小额贷款捐助者捐款的新项目，而不是仅几个大捐助者捐款的新项目，事实上是大量地坚信适用一个新项目的总数，而不是美金总数。

要掌握怎样防御力QF中原有的攻击新闻媒体，最先要像攻击者一样思索。揭露攻击空间向量的不一样方式使大家可以设计方案简易而严苛的专用工具，在一个即时的、潜在性高危的股权融资自然环境中检验这种方式，风险性达到数百万美元。

本一部分将讨论不一样的二次方股权融资博奕方式 ：

分拆捐款（splitting contributions）

与真正人/帐户融洽虚报捐款（coordinating fake contributions with real people）

分拆支助（splitting grants）

亚对策和升級（metagaming and escalation）

1. 分拆捐款如同Vitalik的网络文章所提议的，QF体制很有可能会遭受巫师攻击和共谋攻击的危害。一个攻击者能够决策建立一个假的赠费，捐款为自己，并搜集配套设施资金做为“贷款利息”。因为捐款总数的提升造成 大量的配套设施资金，非常简单的攻击方式就是把捐款分为好几个帐户，并捐助为自己。

图中左边表明的是一个一切正常grant的捐款匹配（翠绿色为捐款，淡黄色为匹配资金），右侧表明的是一个“提升”的grant捐款（grant contribution）匹配，说明好几个较小的捐款怎样造成 同样总数的匹配资金。

在图中中，我们可以见到，伴随着翠绿色格子（初始捐款）总面积的降低但总数的提升，淡黄色地区（匹配资金）与翠绿色地区（捐款）的占比也在提升。在最极端化的状况下，假如翠绿色格子的总数提升到无尽多的不限量捐款，基础理论你可以用小量的初始捐款吸引住很多的匹配资金，如果你把捐款分为很多帐户。

自然，以上很多攻击空间向量早已被Gitcoin精英团队采用的安全防范措施所减轻，大家将在下面探讨。

这是一个简易的数学题。M是初始捐款，n是“种籽资金”被分为的捐款总数。

举个事例，请看下面来源于@GitcoinDisputes帐户的文章，內容有关2020年7月对Gitcoin Grant的共谋个人行为。

GitcoinDisputes帐户自身便是一个令人钦佩的数据信号专用工具，用以融洽Grants生态体系中的各种不良行为

为了更好地缓解巫师攻击空间向量，也就是建立虚报帐户来钓取匹配的grants，Gitcoin现阶段的确应用了Sybil检验优化算法（给客户分派一个Sybil成绩），及其鼓励客户在一些不一样的服务平台（关键包含BrightID、Idena、POAP和3box）开展身份认证每提升一层就给予大量的grants匹配。

你可以为你的Gitcoin匹配认证大量帐户而得到的“信赖奖励金”

那样做的实际效果是保证附加的支助匹配资金用以具备较高几率为真正角色的真实身份。殊不知，也有别的方式的共谋攻击，超过了单纯性的巫师攻击的范畴。

2. 融洽虚报捐款与真正客户的关联

尽管建立假帐户来吸引住匹配资金能够根据抗干扰性设计方案来避免，但勾结者能够根据融洽一组真正帐户来 “发掘Gitcoin匹配资金”，并在这种情况中间分派“贷款利息”，进而轻轻松松的执行她们的阴谋。

公布行贿Grant捐款的一个事例。

为了更好地缓解共谋攻击的风险性，Gitcoin选用了Vitalik明确提出的新的“匹配支助（Pairwise mechanism）”体制。其基本上观念是降低这些好像高宽比融洽的捐赠人向同一支助池捐款的匹配。假如2个捐赠人（一对）捐助了一组相近的赠费，那麼该赠费的匹配股票基金将以一定的额度损失。

有关匹配体制很有可能也有大量的考虑到——这一解决方法假设有机化学奉献（organic contributions）通常非常少互相重合，但大家常常在有机化学小区见到反过来的状况，即她们相互支持另一方的工作中。匹配体制也很有可能会处罚grant的结合，这是一个专用工具，客户能够捐助给预先选择的新项目目录。如同一切精心策划的解决方法来处理特殊种类的共谋一样，总会有别的方式 来玩这个游戏。

为了更好地进一步缓解勾结攻击，Gitcoin选用了一个标识体制，被规定舞弊的客户能够向Gitcoin争议处理程序流程汇报违规者。只必须一个客户汇报勾结个人行为，就可以“端掉（bust）”全部方案，在第8轮中汇报了约3五个标识。

3. 分拆支助（grants）/建立假支助（grants）

另一种绕开巫师攻击检验和匹配支助的方式 是将目前的资金分为很多资金，或是造就假的grants并融洽真正的帐户向其捐款。

只需勾结者能寻找一些方式 ，将巨额“捐款”分为很多小帐户，并且以小的grants提议来回收利用，她们就能吸引住到大量的配套设施资金，由于QF体制相差太大以参加者的总数为奖赏，而不是每一个参加者的捐款金额。

比如，一个故意个人行为者能够将她们的grant分为好多个小的grant提议，并将她们最开始的“种籽”资金分为几十个小的捐款，每一个捐款都捐赠这种小的资金提议，不造成重合。

尽管这类种类的共谋个人行为都还没被小区通知，但在有充足的鼓励和持续提高的匹配池经营规模的状况下，很可能会发生那样的状况。

这类种类的个人行为也很有可能在紧密联系的有机化学小区中被注意到，例如Commons Stack或Metagame ，在这种小区中，很多互相联络的团体密切协作，以支助和完成更高的总体目标。大家应当留意，为降低共谋而引进的一切系统软件体制都需要尽量避免对有机化学小区参加的不良影响，不然就会有很有可能夺走寻找服务项目的客户的支配权。

一个进攻空间向量是由3个代理商和9个具备优化资金对策的补助费创建的，随后将其引入Gitcoin Grants的数据信息中。

4. 博奕，亚防范措施（MetaGame）和升級

阅读者如今很有可能早已注意到，这类网络攻击和Grant论坛版主中间无节制的捉迷藏游戏。伴随着避免这种进攻的聘用制的创建（如MACI设计、巫师抵御、SybilScores、社区标识或配对支助），共谋者想到了愈来愈繁杂的对策，从假支助和帐户，到坏个人行为者的规模性融洽。大家在这儿务必注意到，一切对于特殊种类的合谋难题的订制设计方案的剖析解决方法都能够（并且很可能）被另一个精心策划的合谋对策所控制。

恰好是因为这一缘故，大家强烈推荐的优化算法整治现行政策是简易且通用性的，而且是严苛而数学课有效的。大家追求完美道法自然。

根据取得成功（success）检验共谋个人行为：优化差距指标值

大家提议，与其说尝试鉴别和捕获全部种类的共谋，比不上设计方案一种体制，使效率高的共谋变成不太可能。当共谋的成本费超过盈利时，故意的个人行为者当然会丧失共谋的主动性。

最先，我们要明确哪一种种类的资金捐助可以最大限度地吸引住配套设施资金，共谋的最后目地是用比较有限的初始资金吸引住尽量多的配对资金。

检测优化差距的实效性必须将虚构的进攻空间向量键入到数据信息中，看他们是不是被发觉。

因而，大家沒有尝试例举成千上万的合谋对策，并设计方案实际的解决方法来处理每一个对策，只是从另一个视角来处理合谋难题。根据将具备高效率配对资金捐赠方式的支助（grants），标识为异常，我们可以保证捕获全部占据很多配对资金的支助（grants），那样大家就可以将他们传送给Gitcoin异议步骤来核查。

第二，大家的总体目标是颠覆式创新Gitcoin精英团队和社区的团体聪慧，以捕获共谋。大家坚信，根据简易地表述QF体制的合谋方式，并给予鉴别和依据这种信息内容付诸行动的专用工具，我们可以受权和融洽全部社区抵抗这种兔死狗烹。

优化差距是考量特殊社区对配对资金的“优化”水平的一种衡量。其基本上观念是，一直有可能重新考虑和再组成与一个社区（或子图）有关的捐助，令其你从总资金池里得到较大的总资金。

在定义方面上，效率高的社区会有一个相对性较低的优化差距，而大部分社区会有一种中位值的优化差距。由于合谋者推行有心的对策，我们可以假定，一般来说她们一般会得到高效率的支助。

可是，大家怎样精准地界定一个社区的优化差距呢？最先，大家将优化差距界定为选号牌的邻近子图中的较大配对资金和具体配对资金中间的差别。充分考虑目前的grants和捐赠人及其她们的初始捐助，假如捐赠人以不一样的方式给该新项目捐助，优化差距则测算出它能够获得的配对资金和具体获得的配对资金中间的差别。

对于社区，有几种界定的方式 ，例如应用社区检验优化算法或无监督学习。这是一个开放式的科学研究难题，如今大家应用的是一种研讨式的方式 ，即假定一个社区能够根据应用邻近子图来代理商，这实质上是一种间距方式 ，用以明确有关的查验社区。

运用“优化差距”能够转化成数据信号，以标识出异常的优化资金，便于开展更细心的查验。

此篇大家的总体目标是受权Gitcoin社区的科学研究工作人员应用这种专用工具来检测和迭代更新他们自己的科学研究难题，以释放出来群体的聪慧，探寻怎样缓解QF的进攻空间向量。

开源系统真真正正的能量是，今日转化成的实体模型将能够被迭代更新，并比大家如今走得更长远。

在下面的repo,中，能够发觉我们在文中中探讨过的一些进攻空间向量的完成，能够应用cadCAD开展检测，乃至能够自身搭建！大家期待见到大家设计方案自身的合谋方式，应用这种优化算法，并明确提出改善。

大家已经开展的科学研究致力于明确很有可能的合谋方式。在科学研究的第一阶段，大家搭建了简易的进攻计划方案，并在cadCAD实体模型中执行了这种计划方案，并开展了检测，以查询是不是能够应用Optimality Gap优化算法捕捉他们。在将要开展的科学研究中，大家方案扩张经营规模，根据灵活运用即时Gitcoin数据信息来标识共谋进攻计划方案。

与以往一样，大家激励社区探寻和实验Gitcoin cadCAD实体模型储存库，您能够在这其中浏览此剖析中的很多数据信息。

比如，国防安全、公园道路、公共性路面和工程建筑全是公共产品。公共产品的艰难取决于，因为所生产制造的物件的非排他性，大家很有可能挑选免费搭车，而不是付款她们的本应付款的市场份额。如同你普通高中工作组新项目中的那一个懒鬼，沒有作出一切奉献，但依然获得了你全部认真工作的殊荣，便车（free riders）是我们在社会发展中沒有充足适用的公共产品的缘故。传统式上，根据税款或民营化（如土地权或出版法）将公共产品内部化（enclosures of public good）来处理免费搭车

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