先簡要回顧一下共識演算法相關。目前共識演算法主要可以分為兩類：同步共識演算法和非同步共識演算法。同步共識演算法相對比較簡單，它指的是在一定時間內收集共識訊息，只要“好”節點過半即可順利達成共識，如POW演算法。而非同步共識演算法，（比如PBFT）不需要明確的時間同步，但對“壞”節點的容錯度較低，常規的拜占庭類共識演算法的容錯能力通常不超過33%。
關於拜占庭容錯，在1981年Lamport提出了《The Byzantine Generals Problem》一文中，對拜占庭將軍問題的兩種解決辦法做出瞭解讀。
①口頭訊息，即OM(m)協議。在弱同步的假設下實現了多項式級的複雜度PBFT，也就是所謂的最多有1/3容錯節點數量的理論上限。
②簽名訊息，即SM(m)協議。與口頭協議相比，所有的訊息都是有記錄的，這樣就解決了追根溯源的問題。已經證明這種協議下可對任意多個節點實現容錯，即容錯率逼近100%。此類演算法的應用約束為同步網路。
有了上述背景，我們再簡要介紹一下Trias超級節點的由來。Trias上的節點都要具備TEE環境，並透過一個叫做“上帝擲骰子”的遊戲。這樣一來，每一個節點的可信度時時刻刻都處在動態的監測中，透過一定週期頒發的天榜，選取出排名最高且安全的節點作為超級節點。
理論上說，超級節點的可信度是很高的，但並不排除超級節點臨時被惡意攻擊，或為牟利而說謊的可能。那如何進一步保證超級節點呢？這就要透過在超級節點集合上執行共識演算法來做文章了。
根據Trias的最佳化方案（稱之為KeepBFT方法），首先，在選擇超級節點集合時，冗餘一定的節點數。當出現問題節點時，直接選取替補節點，以保持線上正常的可信超級節點數目。
此外，Trias在去中心化的簽名確認方案的基礎上，將一部分超級節點賦予了新的功能，被稱為觀察層，也可稱之為共識確認層，觀察層由多個Paxos狀態機觀察節點和一個AI決策模組組成。所有觀察層節點始終保持線上，接受鏈上所有的提案資訊。
正常情況下，共識確認層和其他超級節點一起進行日常工作。但是當部分節點遭到攻擊時，觀察層就可以分析出誰是“好”節點，並將他們選取出來達成共識。惡意節點的提案剔除，並在此輪有效期內傳送給所有的超級節點。
即使惡意節點的數量非常多，整個系統仍然能夠可靠地實現共識的高容錯，即忠實節點仍然能夠取得有效的共識。基於TRIAS天榜所遴選的超級節點和確認層共同作出的保障，其共識容錯能力達到90%以上，乃至逼近100%。
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