feat(trust): random re-execution audits of worker fragments (VRF-capable)
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Ativa
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- backend, distributed-systems
Direção de pesquisa
Start by reading marketplace_service.py for reputation and runtime/executor.py for fallback workers, then inspect the provenance work in issue #4. Define the audit and randomness interfaces, configurable rates and tolerances, and an integration test with a faulty worker. Done means mismatches are detected, audits are recorded in job provenance, and audit costs never double-charge the owner.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
Summary
Randomly pick completed fragments and re-run them on a second worker to detect cheating or faulty nodes, with a pluggable randomness source that can be Chainlink VRF.
Motivation
Workers are paid for results the coordinator cannot cheaply verify. Unpredictable audits make cheating unprofitable and feed reputation.
Current state in this repo
- Workers report observed fidelity; reputation exists in
marketplace_service.py; the runtime already supports fallback nodes (runtime/executor.py).
Proposal
- Audit service: select a fraction of fragments by a randomness source and re-execute on a different eligible worker.
- Compare results within a tolerance suited to the fragment type; mismatches flag both workers for review and adjust reputation or holds.
- Randomness interface with a local CSPRNG default and a Chainlink VRF implementation as an option (the audit logic must work with no chain at all).
- Record audits in the job's provenance (#4).
Acceptance criteria
- Audit rate and tolerance are configurable.
- A deliberately faulty test worker is detected in an integration test.
- Audits never double-charge the job owner (cost is platform-borne or budgeted explicitly).
Out of scope
- Slashing stakes (no staking exists yet).
Dependencies
- #4
Testing plan
- Fault-injection test with a simulated bad worker.
Verify before implementing
- VRF availability on the chosen testnet if the on-chain option is built.
Part of ##1. Ground rules for all issues in this roadmap are listed there (testnet-first, no secrets in the repo, chain logic behind the registry, tests and docs with every PR).
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 2
- Forks
- 4
- Merge médio
- 6h 14min
- PRs com merge (30d)
- 18
Preparar o ambiente
- Inclui um Dockerfile ou arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Sem guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Mais de QMeshPy/distributed-quantum
-
enhancement good first issue helia storage tier-1
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 78/100
QMeshPy/distributed-quantum#53 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
chain-integration enhancement payments research-spike tier-2
Dificuldade 4/5 3-5 dias Facilidade para iniciantes 55/100
QMeshPy/distributed-quantum#78 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
chain-integration enhancement payments research-spike tier-2
Dificuldade 3/5 1-2 dias Facilidade para iniciantes 66/100
QMeshPy/distributed-quantum#77 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
documentation good first issue kubo storage tier-1
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 42/100
QMeshPy/distributed-quantum#75 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
enhancement kubo storage tier-2
Dificuldade 4/5 3-5 dias Facilidade para iniciantes 56/100
QMeshPy/distributed-quantum#74 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
Todas as issues de QMeshPy/distributed-quantum
Issues semelhantes
-
bug
Dificuldade 1/5 Menos de uma hora Facilidade para iniciantes 88/100
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 68/100
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
documentation
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 84/100
sergey-miryanov/gcmon#230 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 78/100
Azure-Samples/azure-search-openai-demo#3249 ·
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
-
[BUG] Failed archive extraction deletes the dataset cacheTalvez já em andamento @dajiaohuang assumiu hoje. Aberta
Dificuldade 2/5 1-3 horas Facilidade para iniciantes 78/100
alibaba/GraphScope#4674 ·