1 : N：在浩瀚参加者中，只要有一名参加者如你预期的那样行事，整个系统就能正常运行。任何基于欺诈证明的系统都属于这一类。可信配置也是如此，不外在可信配置中，N 凡是较小。要留意的是，N 越大越好！
Optimistic rollup：利用 “1 : 1” 或 “N/2 : small N” 模子来确保活性（取决于运营者的范例），“N/2 : big N” 模子来确保安详性。
https://vitalik.ca/general/2020/08/20/trust.html
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另一个重要的区别在于，假如你的信任假设被冲破，对系统的粉碎有多大？在区块链上，最常见的两种妨碍范例是活性妨碍（liveness failure）和安详性妨碍（safety failure）。活性妨碍就是你临时无法举办操纵（譬喻，提币、将生意业务打包进区块、读取链上数据）。安详性妨碍就是呈现了系统想要防范的环境（譬喻，无效块被添加到区块链上）。
ZK rollup：利用 “1 ：small N” 模子来确保活性（假如运营者未能打包你的生意业务，你可以取回你的资金，假如运营者没有当即打包你的取款生意业务，就无法打包更多生意业务，你可以在 rollup 系统中任何一个全节点的辅佐下自行提款。）；不存在安详性妨碍风险。
为了阐明区块链协议，我会将信任拆解成四个维度：
对付很多区块链应用来说，免信任性?都是最重要的特征之一。所谓的免信任性，就是应用的正常事情不以特定参加者按特定方法行事为前提，纵然他们未来会在好处的差遣下做出料想之外的流动（也不能使应用的事情状况离开预期）。区块链应用永远不行能实现完全免信任，可是有一些应用在免信任水平上远远高于另一些项目。假如我们想要朝着信任最小化迈出坚硬的步骤，就得先分辨出信任水平的坎坷。
Plasma（回收中心化运营方）：利用 “1 : 1” 模子来确保活性（运营者可以姑且冻结你的资金），“N/2 : big N” 模子来确保安详性（进攻者可以通过 51% 进攻来偷走你的资金）。
N : N：“反乌托邦” 世界。系统中的所有参加者都要如你预期的那样行事，系统才气正常运行，假如有任意参加者失败，那也没有备份方案。
首先，我小我私家对信任的界说很简朴：信任就是对其他人行为的假设。在疫情发作前，你不会因为畏惧别人溘然捅你一刀而与决心跟他人保持两米的间隔。这就是一种信任：一方面是信任他人不会暴走，另一方面是信任法令制度对违法犯法行为的约束力。当你运行其他人写的一段代码时，你相信他们是厚道的（不管是从人品的角度，照旧从经济好处的角度），至少有足够多的人对这段代码举办过审计，知道内里没有 bug 。不本身种菜也是一种信任：相信会有足够多的工钱了赚钱而出产粮食。你可以信任差异群体，信任的范例也多种多样。
总参加人数有几多？
需要这些人出于什么念头如你预期的那样行事？需要他们是利他主义者，照旧唯利是图者？是否需要制止他们之间发生协同？
你需要几多人如你预期的那样行事？
此刻，先让我们聚焦于前两个问题。通过下图，我们可以越发直观地看出：
最后是关于鼓励的问题：为了到达预期的结果，你所信任的参加者需要很是利他主义，一般利他主义，照旧理性主义？默认环境下，“欺诈证明” 需要参加者是利他主义的，可是水平如何取决于计较的巨大性（详见 “验证者逆境” ），并且有许多要领可以修改法则，使之变得理性。
绿色越深暗示越康健。让我们具体阐明以下几种环境：
0 : N：系统无需依赖外部参加者即可正常运行。自我验证区块有效性就属于这一类。
假如这些假设被冲破了，对系统的粉碎有多大？
N/2 : N：这是区块链的运作方法 —— 假如大部门矿工（或 PoS 验证者）是厚道的，区块链就能正常运作。要留意的是，N 越大，N/2 就越有代价。对比只由少量矿工/验证者节制的区块链，矿工/验证者遍及漫衍的网络有趣得多。尽量如此，我们依然想要得到更高的安详性，因为尚有 51% 进攻的问题存在。
尤其要留意的是，纵然是你正在运行的软件，其正确性凡是也取决于 “少少数 : N” 信任模子，以此确保软件代码呈现 bug 时，会有人实时发明。在相识这一事实后，你就会发明，尽力从 “1 : N” 模子转向 “0 : N” 模子如同为敞开窗户的屋子安装防盗门。
少少数 : N：在浩瀚参加者中，只要有到达牢靠人数的小部门参加者如你预期的那样行事，整个系统就能正常运行。数据可用性查抄（data availability check）就属于这一类。
尽量除 “0 : N” 之外的模子都是成立在 “信任” 基本上的，可是这些模子之间存在庞大差别！相信某个特定的人（组织）会如你所预期的那样行事，和相信任何一小我私家城市如你所预期的那样行事，二者之间有着天壤之别。对比 “N/2 : N” 和 “1 : 1”，“1 : N” 与 “0 : N” 更为靠近。或者有人会以为 “1 : N” 模子与 “1 : 1” 模子很像，因为这两种系统都依赖一名参加者，但实际上它们之间迥然差异：在 “1 : N” 系统中，假如这名参加者消失或作恶，换一名参加者即可；假如是 “1 : 1” 系统，你就只能束手无策。
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