Fishermen
T2:攻擊者v2發出無效的詐欺證明
如果漁夫打了個盹，沒注意到T2 發生什麼事，到了T3 才來驗證，在這樣的狀況下是無法判斷出兩個的差異（因為T3 所能看見的就是”一份完整的資料”被提出”詐欺證明”，不知道其實case1 是後來補件的）。以上例來說，case1的v2 要給獎勵嗎？1.若給了，則攻擊者就可以藉由發出無效的詐欺證明來賺錢（因為兩著是無法分辨的）。2.若要懲罰，那就沒有人願意提出詐欺證明。3.若什麼事都不做，則提供了一個免費的DOS 攻擊。因此，這種方式有個根本的問題，就是無法有效遏止攻擊者隱藏資料（因為被發現了，再補件即可），也就無法判斷節點或是漁夫誰是惡意的。
Reed-Solomon Erasure Code
延續上面的問題，若把區塊切成N 個區段（chunks），而輕節點從網路中隨機去挑選某20 個區段來驗證是否正確(藉由block header 中的merkle root 來驗證) ，當20 個區段都是有正確的，輕節點就接受此塊，這個方法有很高的機率可以證明資料是有效的，但這種方式只驗證到部分的資料，並不是整個區塊，若攻擊者偽造的區塊只有極少的差距，例如有幾十或幾百的bytes，仍有機會避過這樣的驗證機制。而erasure code (糾刪碼)是可以解決這個問題的好方法！
何謂糾刪碼呢?! 糾刪碼可以在資料部分遺失的狀況下，組回原本的資料(但無法容忍資料的篡改)，常用在網路通訊, 磁碟陣列或是DVD。可以想作是在原本的資料，再多加部份的備份，所以丟掉部分資料也沒關係。糾刪碼編碼方式有很多種，也分別適用不同領域，這邊使用的RS(Reed-Solomon) 糾刪碼，是一種原理相較簡單的編碼方式。概念上就是用Lagrange 插值方式，長出多餘的備份資料。
假設，把區塊分成M個區段，藉由RS糾刪碼把資料延伸為N個區段(N > M)，因此只要N箇中的M個就可以把資料還原，所以若有節點不提供資料或是部分資料遺失了，仍可還原區塊做驗證。
這邊做一個簡單的計算，先假設最簡單的狀況M=N，區塊大小1MB，每256bytes切成一個區段，所以可得4096(M=4096)個區段，然後，將全部區段組成一個merkle tree（會有12層）。接著，隨機取20個區段來驗證，資料量將是
20 branches * (256 bytes + 12 Merkle tree intermediate hashes * 32 bytes per hash) = 12,800 bytes
而詐欺證明的大小約是1.5MB
如果將資料延伸到多維度，例如二維。資料將變為sqrt(M)*sqrt(M) 的正方形（x = 0 ~ sqrt(M)-1, y = 0 ~ sqrt(M)-1），接著使用二維RS 糾刪碼將資料延伸一倍，可得Ｎ = 2*sqrt(M)，如下：
而merkle tree 的數量從原本的一個變成4*sqrt(M) 個（每個欄列皆為一個merkle tree，如下圖所示）
接著，回到上面的例子，1MB的區塊，每256bytes為一個區段，所以可以得到64x64的正方形，共有4*64個merkle tree，但是取樣數就需要有48個，因此資料量為：
48 branches * (256 bytes + 6 Merkle tree intermediate hashes * 32 bytes per hash)+ (128 Merkle roots * 32 bytes per hash) = 25,600 bytes
而詐欺證明的大小約為12KB
這裡我們看到，資料量雖然變大了，但是詐欺證明的資料大幅減少了，而且因為merkle tree 的層數減少許多，在效能上也有大幅的提升。下圖是論文中對於取樣數, 區段數量跟輕節點數的表格（s : 取樣數，k : sqrt(M)），有興趣可以看論文中的公式推導。
但若在一般的網路模式下，會知道自己的鄰居們(peer nodes)是誰，所以對攻擊者來說，就有空間操控，某個輕節點來問資料就故意不給，或是有時給有時不給等等的擾亂輕節點取得資料的穩定性。因此會需要搭配洋蔥網路服用，攻擊者就無法針對特定的輕節點作擾亂。再加上詐欺證明的挑戰，在整個設計中只需要保證網路中有一個誠實節點即可。
而全節點跟輕節點的溝通程式如下圖：
1. 有新區塊產生，輕節點會收到某個全節點的通知，並且提供block header跟上述的每個欄/列的merkle root
2. 輕節點會隨機挑選(x, y) 值給不同的全節點（x,y 分別對應二維糾刪碼的列跟欄）
3. 全節點接收到(x, y) 座標後，提供對應的區段，並註明此資料區塊是欄還是列（因為同一個座標可以取欄或是列的資料），若此全節點沒資料，就繼續廣播給其他全節點
4. 輕節點接受到資料後，驗證區塊的merkle root 和1.所提供的是否一致，若為一致，則標記為正確的資料，並等待挑戰（詐欺證明）
這是目前Ethereum 2.0 輕節點的提案，#1194是針對資料可得性證明效率不足的討論，主要的問題在於，二維的糾刪碼讓處理的資料量變大，也增加網路傳輸的負荷，再加上EIP1559，將使得區塊平均的負載量約只有50％，也就意味著需要填很多的0，讓二維糾刪碼徒增很多無意義的資料，這也是目前尚未解決的問題。
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