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PoU类似多维动态PoS 消除51%攻击或penny攻击
将PoU视为一种信用评分:通过考虑一系列不同变量来描述账户可信度的单一值,并且在共识机制中,来自实体的投票较高PoU的权重比具有较低PoU的人更重。到目前为止,我们的模型考虑了四个不同的变量:Stake size,账户时间,平均的staking 时间和最后一次的staking时间。每个变量都被分配了一个动态改变权重,该权重将根据系统统计数据进行调整。未来,模型将扩充到更多的维度,更好地反馈价值贡献和促进系统长期稳定。
从这个意义上讲,PoU类似于多维的动态PoS,除非只是通过控制大部分stakes而不能简单地欺骗系统。虽然我们知道哪些变量会产生更高的PoU,但我们不知道每个变量的权重是多少,而且权重会随着时间的推移而变化。这有效地保证了没有人会成为一山之王。
现在我们来开始演示:
我们假设您是Jura协议的一个节点。现在,您在网络上的排名将取决于四个指标:
1. Stake size
2. 平台时长
3. 连续stakes之间的平均时间
4. 最后一次staking时间
现在,假设您当前的stake size是5,CST是1.7,AIST是0。您当前的PoU分数将是0.1。
假设我们投票stake size更多(大于5)。
您可以看到您的总分自动增加。现在,如果你继续投票,而不花费大量时间租用stakes,你的PoU分数会相对较快地增加。
正如您所看到的,在没有跳过投票环节的情况下,您的stake size越高,您的PoU分数将非常接近1,这是非常高的。
但是现在,假设你没有参与接下来的五轮投票,这将对你的PoU分数产生巨大影响。
现在你可以看到LIST也在行动,这是你投票后最后一次投票,你的分数自动下降了0.3分。
但是如果你决定继续/参与投票但是stake size相对较小,这将对你的整体PoU分数产生负面影响。
如您所见,PoU分数会自动下降。这是为了确保网络上的节点无法通过大量投票但较少的stake size来欺骗系统。
由于用户参与的轮次更多,分数的计算变得越来越复杂。PoU得分较高的关键是一致性和更高的参与率以及平台上更高的stakes。
PoU将确保没有欺骗系统,并将完全消除51%攻击或penny攻击的可能性,因为最终,PoU分数的高波动与用户的积极努力密切相关。
我们希望您能够了解我们的PoU如何在后端工作并确保协议的真实性。

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