Comment les oracles distribués garantissent la sécurité et l'exactitude des données de prix sur la blockchain

Système de prix distribué Oracle Machine

Pour éviter les points de défaillance uniques, un projet blockchain bien connu a adopté la conception d'un oracle de prix distribué. Prenons l'exemple du service de prix du BTC en dollars, ce système agrège 31 oracles de prix indépendants pour fournir des données aux utilisateurs.

Le contrat intelligent de cet agrégateur peut être consulté sur l'explorateur de blocs Ethereum. En appelant des méthodes spécifiques dans le contrat, il est possible d'obtenir toutes les informations des oracles hors chaîne que cet agrégateur contient.

Chaque oracle machine hors chaîne peut fournir des données de prix en appelant des méthodes spécifiques en réponse aux demandes des utilisateurs dans l'agrégateur. Ces oracles machines sont généralement des comptes externes détenus par (EOA), qui peuvent non seulement fournir des données pour l'agrégateur BTC/USD, mais peuvent également fournir des informations de prix pour d'autres paires comme ETH/USD.

Le processus de traitement des contrats sur la chaîne est généralement le suivant :

1. Tout d'abord, lisez l'état actuel du contrat et effectuez une série de vérifications de validité.

2. Après vérification, effectuez les préparatifs nécessaires.

3. Ensuite, utilisez des méthodes cryptographiques pour vérifier chaque donnée de signature, afin d'assurer l'authenticité et l'intégrité des données. Il est également nécessaire de vérifier les droits d'accès du signataire et d'éviter la réutilisation des signatures.

4. Enfin, triez et filtrez les valeurs observées, en choisissant la médiane comme résultat final. Assurez-vous également que le résultat ne dépasse pas la plage de seuils prédéfinie.

De plus, le système procédera à une validation supplémentaire des résultats finaux. Par exemple, dans certains cas d'application, les résultats seront comparés à d'autres sources de prix (, comme les données des échanges décentralisés ), afin de s'assurer que l'écart est dans une plage acceptable.

Centre d'enregistrement des sources de prix

Pour simplifier davantage le processus d'utilisation et améliorer la flexibilité, ce projet a également lancé le registre de sources de prix (Feed Registry). Cela peut être considéré comme un agrégateur de plusieurs sources de prix, permettant aux utilisateurs de ne pas avoir à configurer eux-mêmes la source de prix de chaque jeton et de pouvoir directement lire les données de prix requises via le registre.

Mécanisme d'agrégation de données multi-niveaux

Les données de prix du système sont obtenues par agrégation à plusieurs niveaux, comprenant principalement trois niveaux :

1. Agrégation des sources de données : Les données de prix brutes proviennent de grandes plateformes de trading centralisées et décentralisées. Certains fournisseurs de services de données professionnels collectent ces données brutes et effectuent des calculs pondérés en fonction de facteurs tels que le volume des transactions et la liquidité.

2. Agrégation des opérateurs de nœuds : chaque opérateur de nœud obtient des prix de plusieurs fournisseurs de services d'agrégation de données indépendants et prend la médiane en éliminant les valeurs aberrantes.

3. Agrégation du réseau Oracle Machine : une nouvelle agrégation est effectuée au niveau du réseau, la méthode courante consiste à prendre la valeur médiane après avoir reçu un nombre prédéterminé de réponses de nœuds.

Il est important de noter que les résultats de calcul ne sont pas toujours mis à jour sur la chaîne. Des mises à jour ne sont déclenchées que si des conditions spécifiques, telles que le seuil de déviation ou le seuil de pulsation, sont remplies. Différentes sources de prix peuvent avoir des paramètres de mise à jour différents.

Dans l'ensemble, ce système d'oracle distribué a une sécurité relativement élevée et est facile à utiliser, mais en raison des caractéristiques de son mécanisme de mise à jour, la vitesse de mise à jour des prix peut être lente, variant de quelques minutes à plusieurs heures. Par conséquent, il est plus adapté aux scénarios d'application où les exigences de temps réel des prix ne sont pas élevées, ce qui constitue également la principale limitation de ce système actuellement.