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ChainScore Labs project portfolio and case studies
LABS
我们的作品

定义标准,
Web3 的未来

每个项目都代表了我们对创新、安全和不懈追求区块链卓越的承诺,这推动了行业向前发展。

Chainscore © 2026
Tessera Background
精选作品

Tessera: Polkadot
全节点客户端

Tessera 是 Polkadot 3.0 的全节点客户端实现,与 Web3 基金会合作开发。

使用 Rust 和 Python 工程化,提供140万+ TPS,全球拥有超过 1000 个验证节点。

定制 RISC-V 虚拟机

首个构建在 RISC-V 上的区块链客户端

01

1024 个节点

支持庞大的全球验证者集

02

ZK 共识

零知识证明的即时最终性

03

1,400,000+ TPS

为 Web3 大规模采用而扩展的吞吐量

04
Developed in collaboration with
Polkadot
Web3 Foundation
Web3 Foundation
精选案例

构建下一代 dApp

从 DeFi 协议到 GameFi 平台,我们交付了处理真实资金、真实用户和真实规模的生产系统。

SOURCE
开源

贡献于开发者社区

通过高性能实用程序和加密库回馈生态系统。

@tsrkit-types

Python

Python 的正式严格类型定义,具有编译时检查和运行时验证,以增强代码安全性和性能。

TypesStatic AnalysisPython

@tsrkit-pvm

Python

用 Python 和 Cython 实现的 Polkadot 虚拟机 (PVM),具有 JIT 编译功能,用于高性能智能合约执行。

Error CorrectionData RecoveryFFT

@rockstore

Python

RocksDB 的高性能基于 FFI 的 Python 绑定,具有优化的内存管理和原生性能。

DatabaseFFIPerformance

@dotring/curves

Python

在 Python 中实现了 20+ 椭圆曲线,如 Ed25519、Secp256k1、BLS12-381 [w Bandersnatch]、P-256,包含密钥生成、签名和验证算法。

CryptographyPrivacyZero-Knowledge
RESEARCH
研究与出版物

推动区块链技术的极限

我们的团队发表前沿研究,以推动去中心化系统领域的发展。

IEEE Access
2025

带有附加数据的可验证随机函数的实现与分析

K.S.N.M. Rao, Prasad Kumkar

Abstract—研究表明,可验证随机函数 (VRF) 是区块链共识机制必不可少的加密原语。本研究对各种椭圆曲线(包括 Bandersnatch、Ed25519、secp256k1 和 BLS12-381)上带有附加数据的 VRF 进行了全面的实现和分析。结果表明,利用特定于曲线的优化时,验证效率显著提高。使用 KZG 承诺的环 VRF 构造与传统方法进行了比较,实现了多达 1024 个成员的环的亚毫秒级验证。

VRFZK ProofsRing Signatures
2026

区块链系统模块化数据可用性协议的比较研究

Prasad Kumkar, Pranjal Sarode

Abstract—这项工作探索了各种模块化数据可用性协议,分析了它们在区块链环境中的性能、安全性和可扩展性。我们对领先的数据可用性解决方案(包括 Celestia、EigenDA、Avail 和专有实现)进行了系统比较。我们的方法包括纠删码方案的理论分析、采样效率的实证测量以及安全保证的形式化验证。

Data AvailabilityBlockchainErasure Coding
2026

使用 Verkle 树扩展隐私保护环签名的环大小

Prasad Kumkar

Abstract—在本文中,我们探索了环签名的扩展解决方案,以实现大规模的隐私保护认证。我们的方法利用 Verkle 树结构结合内积参数来实现对数级证明大小,同时保持无条件的匿名性保证。我们提出了一种新颖的构造,允许超过 10^6 个成员的环大小,并具有恒定时间的验证。

Ring SignaturesVerkle TreesPrivacy
2026

意图中心化 DEX 协议的求解器网络设计

Prasad Kumkar

Abstract—本文提出了一个用于设计基于意图的去中心化交易协议中求解器网络的综合框架。我们分析了竞相满足用户意图的求解器之间的博弈论动态,提出了最大化执行质量同时防止合谋的新颖拍卖机制。我们的模型纳入了跨域 MEV 考量、批量拍卖时机和求解器信誉系统。

Intent-Based TradingMEVAuction TheoryDEX
2026

用于抗 MEV 交易排序的阈值加密方案

Prasad Kumkar

Abstract—我们提出了一种新颖的阈值加密框架,用于缓解区块链交易排序中的最大可提取价值 (MEV)。我们的构造采用了验证者之间的分布式密钥生成,结合时间锁谜题,以确保交易内容在排序最终确定之前保持加密状态。我们分析了在各种合谋场景下验证者的经济激励,并证明了我们的方案在诚实多数假设下实现了抗 MEV 性。

MEVThreshold CryptographyTransaction OrderingPBS
2026

最优集中流动性提供:无常损失的博弈论分析

Prasad Kumkar

Abstract—本文为 Uniswap v3 等集中流动性 AMM 中的最优流动性提供建立了一个综合的博弈论模型。我们推导了在各种波动机制和费用等级结构下最优 tick 范围选择的封闭形式解。我们的分析表明,理性的流动性提供者在可预测的集中度水平上形成纳什均衡,并且我们量化了这种策略行为的福利影响。

AMMConcentrated LiquidityGame TheoryImpermanent Loss
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