La Fundación Sui se complace en anunciar a los ganadores de la cuarta generación de los Premios Sui de Investigación Académica. Este programa financia investigaciones innovadoras que hacen avanzar la Web3, centrándose particularmente en la tecnología blockchain, la programación de contratos inteligentes y los productos creados en Sui.

En esta cohorte, aceptamos 20 propuestas excepcionales de prestigiosas universidades como UC Berkeley, Yale, NYU, EPFL y la Universidad Nacional de Singapur. Estos investigadores líderes impulsarán la innovación en el ecosistema Sui. Debido a la excelente calidad de las propuestas, la Fundación Sui comprometió $1 millón adicional en fondos para 2024 para apoyar más investigaciones que aceleren la innovación y adopción de blockchain. La próxima convocatoria de propuestas cierra el 5 de julio de 2024.

Acelerar ZKP con almacenamiento en caché  

Fan Zhang (Universidad de Yale)

Las pruebas de conocimiento cero (zk-proofs) son cruciales para la escalabilidad, la privacidad y la identidad de blockchain, como la primitiva zkLogin de Sui. Sin embargo, la generación de pruebas zk es lenta debido a los cálculos que consumen muchos recursos. Esta investigación mejora la generación a prueba de zk con almacenamiento en caché para almacenar resultados intermedios de cálculos repetitivos, como multiplicaciones multiescalares y transformaciones rápidas de Fourier. Este enfoque aprovecha los patrones en las entradas de los usuarios para acelerar significativamente la generación a prueba de zk, mejorando la eficiencia en aplicaciones del mundo real.

AIChain: un LLM para conectar análisis estático y fuzzing para contratos inteligentes más seguros 

Vijay Ganesh (Instituto de Tecnología de Georgia)

AIChain aborda el desafío de la seguridad de los contratos inteligentes empleando IA para análisis estático y fuzzing para eliminar el trabajo manual. AIChain es un modelo de lenguaje grande (LLM) que se utiliza para procesar contratos inteligentes y un informe de análisis estático para generar código de fuzzing para verificar posibles vulnerabilidades. Las pruebas iniciales con GPT-3.5-Turbo de OpenAI han mostrado resultados efectivos y la herramienta se está ampliando para detectar más vulnerabilidades.

Custodia de claves en casa para plataformas Web3

Tushar Jois (Fundación de Investigación de CUNY)

Las plataformas Web3 ofrecen un control sin precedentes sobre los activos digitales, pero la custodia de claves sigue siendo un importante punto de fricción. Las soluciones tradicionales, como las carteras de hardware y los depósitos en garantía de terceros, son costosas y disuaden a los usuarios potenciales. Esta investigación explora el uso de dispositivos de Internet de las cosas existentes en hogares inteligentes para la custodia de claves, aprovechando la seguridad colectiva de múltiples dispositivos fijos. El sistema, SocIoTy, utilizará dispositivos domésticos inteligentes para realizar operaciones criptográficas y autenticación de dos factores, garantizando que el material clave permanezca seguro dentro del hogar. Este enfoque proporciona un método seguro y rentable para la custodia de claves Web3, mejorando la confianza y la accesibilidad del usuario.

Autobahn: Cómo hacer que los protocolos BFT parcialmente síncronos sean robustos para la sincronía parcial

Natacha Crooks (Universidad de California, Berkeley)

Los protocolos tradicionales tolerantes a fallos bizantinos (BFT) deben equilibrar la baja latencia y la solidez de la red, pero en ocasiones fallan durante los fallos de la red, lo que provoca "resacas de asincronía". Los protocolos BFT basados ​​en DAG, si bien son robustos, a menudo experimentan una mayor latencia. Esta investigación desarrollará Autobahn, un nuevo protocolo de consenso que combina la difusión de datos basada en DAG con un mecanismo de consenso tradicional parcialmente sincrónico. Autobahn mantiene una baja latencia durante el funcionamiento normal y solidez durante las interrupciones de la red al desacoplar el consenso de la difusión de datos, lo que garantiza una recuperación eficiente y un alto rendimiento.

Gestión de riesgos automatizada para el ecosistema Sui DeFi

Lukasz Szpruch y David Siska (Universidad de Edimburgo)

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar sistemas automatizados de gestión de riesgos para mejorar la seguridad económica en el ecosistema DeFi de Sui mediante finanzas cuantitativas y simulaciones basadas en agentes. La gobernanza actual de DAO tiene dificultades con la gestión de riesgos en tiempo real, y a menudo depende de recomendaciones centralizadas de terceros fuera de la cadena. Esta investigación creará un marco de gestión de riesgos verificable y basado en datos en tiempo real, automatizando la configuración de parámetros de protocolo y pruebas de estrés con simulaciones basadas en agentes. La atención inicial se centrará en protocolos de préstamos descentralizados que proporcionen herramientas de código abierto para permitir evaluaciones de riesgos transparentes, escalables y responsables.

Abstracciones de comportamiento para respaldar a los auditores de contratos inteligentes

Diego Garbervetsky (Universidad de Buenos Aires)

La auditoría es una tarea que requiere mucha intervención humana y que a menudo depende de herramientas como linters y fuzzers, que carecen de conocimientos específicos del dominio. Esta investigación creará herramientas que utilicen la abstracción de predicados para construir modelos (autómatas) que ayuden a los auditores a explorar y validar el comportamiento de los contratos inteligentes. Al comprender gradualmente el comportamiento del contrato a través de predicados propuestos, los auditores pueden utilizar estos modelos para identificar errores funcionales y de implementación de manera más efectiva. El objetivo es automatizar la generación de estos modelos, mejorando la eficiencia de la auditoría y la seguridad general de los contratos inteligentes.

Evaluación comparativa de Sui a través de una perspectiva de ejecución paralela

Ooi Beng Chin (Universidad Nacional de Singapur)

Este proyecto aborda el cuello de botella del motor de ejecución en las cadenas de bloques modernas, yendo más allá de las limitaciones de los algoritmos de consenso. Al diseñar cargas de trabajo nativas de Web3 para ejecución paralela, el equipo pretende comparar aplicaciones populares como DEX, mercados NFT y juegos. Esta investigación proporcionará información valiosa sobre la escalabilidad y el rendimiento de las cadenas de bloques modernas, mejorando la eficiencia de las estrategias de ejecución paralela.

Más allá del espacio y el tiempo: economía experimental a través de contratos inteligentes

Yang You (Universidad de Hong Kong), Lin William Cong (Universidad de Cornell)

Los experimentos tradicionales de las ciencias sociales enfrentan limitaciones debido a los tratamientos artificiales y la corta duración en el laboratorio. Esta investigación presenta una plataforma descentralizada de negociación de contratos de eventos impulsada por la creación de mercado automatizada, donde los participantes negocian en función de eventos del mundo real, proporcionando datos más confiables. Al involucrar continuamente a los participantes con tokens de plataforma convertibles a USDC para realizar predicciones correctas, este enfoque permite estudios de expectativas a largo plazo, demostrado a través de un experimento sobre expectativas de tasas de interés influenciadas por los anuncios de la Reserva Federal de EE. UU.

Envenenamiento de direcciones blockchain  

Nicolás Christin (Universidad Carnegie Mellon)

Esta investigación aborda el problema del envenenamiento de direcciones de blockchain, donde los atacantes crean direcciones "parecidas" para engañar a los usuarios para que envíen fondos al destinatario equivocado, lo que comúnmente se conoce como envenenamiento de direcciones. Las transacciones blockchain son irreversibles, lo que hace que estos ataques sean particularmente dañinos. Este proyecto formalizará el modelo de amenaza, medirá la prevalencia en múltiples cadenas de bloques, caracterizará el comportamiento de los atacantes y desarrollará mitigaciones. El objetivo es crear un marco riguroso para el diseño de la interfaz de usuario Web3 que mejore la seguridad y la confianza del usuario en Sui y otras plataformas.

Captar el rendimiento libre de riesgo de Sui: un enfoque de cobertura profunda utilizando opciones y futuros

Dimitrios Karyampas y Walid Sofiane (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), Adam Bouabda (ETH Zurich)

Los rendimientos estables y casi libres de riesgo son cruciales para la confianza de los inversores en el altamente volátil mercado de las criptomonedas. Este proyecto emplea estrategias de cobertura innovadoras inspiradas en monedas estables sintéticas para mejorar los métodos actuales. Al integrar contratos perpetuos con estrategias de opciones avanzadas, en particular diferenciales de caja, y utilizar el aprendizaje por refuerzo, el proyecto tiene como objetivo desarrollar una estrategia comercial dinámica que se adapte a las condiciones del mercado, maximizando los rendimientos y minimizando los riesgos.

Especificación de composición y verificación de protocolos de consenso de Blockchain

Zhong Shao (Universidad de Yale)

Los protocolos de replicación de máquinas de estados bizantinos (SMR) garantizan un historial lineal y a prueba de manipulaciones al hacer que los nodos participantes acuerden un consenso único. Sin embargo, implementar estos protocolos correctamente para mantener tanto la seguridad como la vitalidad sigue siendo un desafío complejo. Al introducir un modelo intermedio de protocolos de consenso que incluye el componente de marcapasos, este trabajo respalda la demostración de seguridad y vitalidad a través del refinamiento. El objetivo es desarrollar un modelo de objetos distribuidos bizantinos lineales (LiDO) para simplificar y mejorar la verificación de protocolos de consenso, garantizando implementaciones de blockchain sólidas y confiables.

Paradigma de ejecución concurrente de contratos inteligentes

Mohammad Sadoghi (Universidad de California, Davis)

Durante la última década, ResilientDB ha sido pionera en una plataforma de datos resistente y sostenible que unifica el procesamiento analítico transaccional y en tiempo real seguro. Como proyecto de Apache Incubator, ResilientDB ha realizado contribuciones importantes, incluido el desarrollo de un protocolo de consenso a escala geográfica (GeoBFT) y protocolos de fragmentación híbridos (Cerberus, RingBFT). Sobre esta base, el equipo ahora apunta a desarrollar protocolos de control de concurrencia de baja latencia y alto rendimiento optimizados para la ejecución simultánea de contratos inteligentes.

Computación multipartita poscuántica eficiente mediante criptografía ligera

Aniket Kate (Universidad Purdue)

La Computación Multipartita (MPC) permite que varias partes calculen funciones en entradas privadas mientras mantienen la privacidad, esencial para aplicaciones Web3 como la IA que preserva la privacidad y los análisis de atención médica. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar protocolos MPC basados ​​en hash que sean escalables y seguros poscuánticos, superando las limitaciones de los protocolos actuales que dependen de operaciones criptográficas computacionalmente costosas. Los resultados preliminares con el protocolo HashRand muestran mejoras significativas en el rendimiento, logrando 11.000 balizas por minuto con 16 participantes, superando ampliamente el rendimiento de las soluciones existentes.

Cifrado en cadena

Yevgeny Dodis (Universidad de Nueva York)

Las cadenas de bloques como Bitcoin y Ethereum ofrecen seudónimos, pero carecen de sólidas garantías de privacidad de forma nativa, lo que permite rastrear las transacciones de los usuarios. Esta investigación tiene como objetivo abordar esto mediante la exploración del "cifrado en cadena" para el almacenamiento privado, en contraposición a las pruebas zk, para garantizar la privacidad y disponibilidad de los datos en las cadenas de bloques. Aprovechando la experiencia adquirida en el desarrollo de protocolos de mensajería seguros como Signal y Zoom, este proyecto busca desarrollar soluciones de privacidad sólidas para transacciones blockchain.

Evaluación de la resistencia de Sui a los ataques a la red

Prateek Mittal (Universidad de Princeton)

Esta investigación investiga la resistencia de la red del validador Sui a los ataques de enrutamiento a nivel de red, en particular los secuestros del protocolo Border Gateway (BGP) y los ataques DDoS. El estudio evaluará la resiliencia de los nodos validadores ante estas amenazas, con el objetivo final de desarrollar una función de "puntuación" de resiliencia para ajustar los pagos de validación en consecuencia e incentivar la conectividad segura a través de la arquitectura de red de próxima generación SCION. Esta investigación será la simulación más detallada de la resistencia al secuestro de BGP hasta la fecha, incorporando aspectos de enrutamiento del mundo real para garantizar la solidez y confiabilidad de Sui.

Zk-SNARK más rápidos por acumulación

Benedikt Bünz (Universidad de Nueva York)

Esta investigación tiene como objetivo mejorar los argumentos de conocimiento sucintos no interactivos de conocimiento cero (zk-SNARK), mejorando la privacidad y la eficiencia de blockchain. Al utilizar técnicas de “acumulación”, los cálculos se dividen en pequeños pasos y se combinan, simplificando la verificación. Este método puede mejorar la agregación de firmas en sistemas como Bullshark y Narwhal, ofreciendo una verificación más eficiente. El proyecto busca hacer que los zk-SNARK sean más rápidos y fáciles de generar para aplicaciones prácticas.

ZkLogin totalmente descentralizado con métodos de inicio de sesión biométricos y proveedores de inicio de sesión intercambiables

Jieliang Yin (Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong)

Los sistemas blockchain actuales enfrentan desafíos en la autenticación de la identidad del usuario, ya que dependen en gran medida de los usuarios para administrar contraseñas o dispositivos específicos, lo que puede resultar inconveniente e inseguro. Esta investigación propuesta aborda este problema mediante la introducción de una solución descentralizada zkLogin que utiliza métodos de identificación biométrica como reconocimiento de huellas dactilares, rostro e iris. Este enfoque elimina la necesidad de que los usuarios recuerden o lleven cualquier cosa y les permite cambiar entre diferentes proveedores de servicios, mejorando tanto la comodidad como la seguridad al tiempo que garantiza el acceso continuo a sus cuentas de blockchain.

MoveGen: generación de contratos inteligentes seguros basados ​​en lenguaje natural y especificaciones de seguridad

Weidong Shi y Rabimba Karanjai (Universidad de Houston)

Este proyecto tiene como objetivo mejorar SolMover, una herramienta para generar código Move, mejorando su LLM generador de tareas, ampliando el conjunto de datos de código Move e integrando mecanismos de corrección de errores. La investigación explorará la generación directa de código Move a partir de especificaciones de lenguaje natural, utilizando comentarios del compilador para mejorar de forma iterativa la precisión y la calidad del código. Además, se emplearán técnicas avanzadas de alineación de seguridad, parches basados ​​en linter y generación automática de pruebas unitarias para garantizar la exactitud y confiabilidad de los contratos Move generados. 

Escalabilidad de máquinas virtuales de conocimiento cero

Sanjam Garg (Universidad de California, Berkeley)

zk-proofs es una poderosa herramienta criptográfica que garantiza la seguridad y privacidad en las aplicaciones blockchain. zk-proofs certifica la ejecución correcta de los cálculos sin revelar ningún dato de entrada, lo que los hace cruciales para aplicaciones como bases de datos verificables, votaciones privadas y credenciales anónimas. La implementación de zk-proofs para la máquina virtual Move permitiría a los clientes ejecutar contratos inteligentes localmente y enviar pruebas, reduciendo las cargas de trabajo de los mineros y respaldando contratos computacionalmente intensivos. Esto también ayudaría a habilitar aplicaciones que preserven la privacidad en Sui.

SuiGPT AutoTest: genere pruebas unitarias de movimiento integrales con modelos de lenguaje grandes

Ken Koedinger y Eason Chen (Universidad Carnegie Mellon)

Si bien las pruebas son cruciales para mantener la integridad de los contratos inteligentes, la elaboración de pruebas unitarias requiere mucho tiempo. Esta investigación explora el uso de LLM para ayudar a redactar estas pruebas. Los éxitos iniciales con ingeniería rápida muestran que los LLM pueden generar código de prueba compilable y eficaz. Esta investigación desarrollará un SDK y una extensión de Visual Studio Code para ayudar a los desarrolladores de Move a crear fácilmente pruebas unitarias integrales, mejorando la eficiencia y la confiabilidad.

Nos gustaría agradecer a todos aquellos que enviaron propuestas para el programa de Premios Sui de Investigación Académica. 

Aquellos que estén interesados ​​en el programa, envíen sus propuestas para la próxima ronda antes del 5 de julio de 2024.