在拜占庭环境中，冲突自由复制数据类型（CRDTs）能够提供强一致性而无需协调，但传统方法假设参与者是良性的。在拜占庭设置中，通常通过对更新有效性的达成一致来强制收敛，这往往依赖于基于身份的过滤。然而，这些方法在后期妥协场景中面临挑战：一个先前正确的参与者变为恶意后，追溯性排除其更新可能会破坏因果依赖关系并使后续计算无效。
本文解耦了基于身份的信任与基于内容的信任，提出了一种细粒度信任模型，结合了这两个维度。基于确定性重构，我们的方法允许副本保留先前接受的更新，同时根据来源身份（例如公钥）和单个更新的语义进行选择性包含或排除。
信任决策可以纳入应用级策略，从而精确控制每个更新对系统状态的影响。我们的方法保持因果一致性，并能在去中心化CRDT系统中灵活而稳健地处理拜占庭和故障行为。
博主点评： 本文在拜占庭容错和CRDT领域提供了创新的信任模型，解决了传统方法在恶意参与者存在时的缺陷。通过解耦身份与内容的信任，显著增强了系统的灵活性与鲁棒性，值得开发者深入研究与实现。