من التخريب إلى الاستقرار في اقتصادات التعدين في سلاسل الكتل

1 المقدمة

مع وجود أكثر من 4000 عملة مشفرة متداولة تبلغ قيمتها فوق تريليون دولار والعديد من التطبيقات اللامركزية التي تعمل عليها، تجذب تقنيات سلاسل الكتل اهتمامًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن عدم اليقين بشأن استقرارها واستدامتها على المدى الطويل لا يزال يشكل عائقًا أمام اعتمادها على نطاق أوسع. يعد فهم هذه العوامل أمرًا بالغ الأهمية لكل من سلاسل الكتل المفتوحة وقبول العملات المشفرة كوسيط معاملات نقدية واسع الانتشار.

يلعب المعدِّنون دورًا حاسمًا في استقرار نظام سلاسل الكتل البيئي من خلال توفير موارد مكلفة (قوة الحوسبة في إثبات العمل أو وحدات العملة المشفرة الأصلية في إثبات الحصة) لتأمين الإجماع. إنهم يتصرفون بطريقة لامركزية وأنانية وقد يدخلون الشبكات أو يغادرونها في أي وقت، ويتلقون مكافآت متناسبة مع الموارد التي قدموها.

2 النموذج والإطار

3 التحليل النظري

4 بروتوكول الاستجابة التناسبية

5 النتائج التجريبية

6 التفاصيل التقنية

يتم نمذجة اقتصاد التعدين على أنه لعبة استراتيجية مع المعدِّنين $N = \{1, 2, ..., n\}$، يختار كل منهم تخصيصات الموارد $x_i \geq 0$ عبر $m$ من سلاسل الكتل. دالة المنفعة للمعدِّن $i$ هي:

$u_i(x_i, x_{-i}) = \sum_{j=1}^m R_j \cdot \frac{x_{ij}}{\sum_{k=1}^n x_{kj}} - c_i(x_i)$

حيث $R_j$ هو إجمالي المكافأة من سلسلة الكتل $j$، و $x_{ij}$ هو تخصيص المعدِّن $i$ لسلسلة الكتل $j$، و $c_i(x_i)$ هي دالة التكلفة للمعدِّن $i$.

يتم حساب إمكانية التخريب $GP_i$ للانحراف $\Delta x_i$ على النحو التالي:

$GP_i(\Delta x_i) = \frac{\sum_{j \neq i} [u_j(x_i, x_{-i}) - u_j(x_i + \Delta x_i, x_{-i})]}{u_i(x_i + \Delta x_i, x_{-i}) - u_i(x_i, x_{-i})}$

7 تنفيذ الكود

فيما يلي تنفيذ مبسط بلغة Python لبروتوكول الاستجابة التناسبية لتخصيص موارد سلسلة الكتل:

import numpy as np

def proportional_response_update(current_allocations, utilities, learning_rate=0.1):
    """
    ينفذ بروتوكول تحديث الاستجابة التناسبية لتخصيص موارد التعدين
    
    المعاملات:
    current_allocations: مصفوفة numpy ذات شكل (n_miners, n_blockchains)
    utilities: مصفوفة numpy ذات شكل (n_miners, n_blockchains) - المنافع الحدية
    learning_rate: حجم الخطوة للتحديثات
    
    الإرجاع:
    updated_allocations: تخصيصات الموارد الجديدة بعد تحديث PR
    """
    n_miners, n_blockchains = current_allocations.shape
    
    # حساب استجابات تناسبية
    marginal_utility_ratios = utilities / (utilities.sum(axis=0) / n_miners)
    
    # تحديث التخصيصات بشكل متناسب مع نسب المنفعة الحدية
    updated_allocations = current_allocations * (1 + learning_rate * (marginal_utility_ratios - 1))
    
    # التأكد من عدم السلبية والتطبيع إذا لزم الأمر
    updated_allocations = np.maximum(updated_allocations, 0)
    updated_allocations = updated_allocations / updated_allocations.sum(axis=1, keepdims=True)
    
    return updated_allocations

# مثال على الاستخدام
n_miners = 100
n_blockchains = 4
current_alloc = np.random.dirichlet(np.ones(n_blockchains), size=n_miners)
utilities = np.random.exponential(1.0, size=(n_miners, n_blockchains))

new_alloc = proportional_response_update(current_alloc, utilities)
print("شكل التخصيصات المحدثة:", new_alloc.shape)

8 التطبيقات والاتجاهات المستقبلية

تتمتع الرؤى من هذا البحث بالعديد من التطبيقات المهمة:

• تصميم البروتوكول: الإسهام في تصميم آليات مكافأة سلسلة الكتل الأكثر استقرارًا التي تثبط سلوك التخريب
• الأطر التنظيمية: توفير أسس نظرية لتنظيم مجمعات التعدين ومنع الممارسات المناهضة للمنافسة
• القدرة على التشغيل البيني عبر السلاسل: تمكين تخصيص الموارد المستقر عبر سلاسل الكتل المتعددة المترابطة
• التمويل اللامركزي: تحسين استقرار بروتوكولات DeFi التي تعتمد على أمان سلسلة الكتل

تشمل اتجاهات البحث المستقبلية:

• توسيع النموذج ليشمل دوال منفعة أكثر تعقيدًا للمعدِّنين
• تحليل التخريب في إثبات الحصة وآليات الإجماع الأخرى
• تطوير بروتوكولات PR ديناميكية تتكيف مع ظروف الشبكة المتغيرة
• التحقق التجريبي على مجموعات بيانات أكبر عبر المزيد من شبكات سلاسل الكتل

9 التحليل الأصلي

يساهم هذا البحث بشكل كبير في فهم السلوك الاستراتيجي في اقتصادات تعدين سلاسل الكتل من خلال توصيف التخريب رسميًا من خلال عدسات نظرية الألعاب. يوفر الارتباط بين التخريب والاستقرار التطوري إطارًا جديدًا لتحليل تخصيص الموارد في الأنظمة اللامركزية. على غرار كيفية تقديم CycleGAN (Zhu et al., 2017) لترجمة الصورة إلى صورة غير خاضعة للإشراف من خلال الاستفادة من خسائر اتساق الدورة، يقوم هذا العمل بتكييف مفاهيم نظرية الألعاب التطورية لتحليل الاستقرار في بيئات التعدين غير التعاونية.

يمثل بروتوكول الاستجابة التناسبية مساهمة خوارزمية مهمة، تشبه نهج التحسين الموزع في أنظمة متعددة الوكلاء. تتوافق خصائص تقاربه تحت ملامح المخاطر غير المتجانسة مع النتائج من أدبيات توازن سوق فيشر، وخاصة عمل Cole et al. (2017) حول ديناميكيات التقارب في ألعاب السوق. يزيد التحقق التجريبي عبر عملات مشفرة متعددة من الصلة العملية لهذه الرؤى النظرية.

مقارنة بتحليلات نظرية الألعاب التقليدية لأمان سلسلة الكتل مثل تلك من ندوة IEEE Security & Privacy، يقدم هذا العمل فهمًا أكثر دقة لحوافز المعدِّنين beyond تعظيم الربح البسيط. توفر عوامل التخريب التي تم تقديمها مقاييس قابلة للقياس الكمي لتقييم مرونة البروتوكول ضد التلاعب الاستراتيجي، على غرار كيفية تقييم مقاييس تحمل الخطأ البيزنطي لقوة نظام موزع.

تشمل قيود البحث الافتراضات حول عقلانية المعدِّنين والمعلومات الكاملة، والتي يمكن تخفيفها في العمل المستقبلي. بالإضافة إلى ذلك، كما هو مذكور في مقالات ACM Computing Surveys حول قابلية توسع سلسلة الكتل، فإن الانتقال إلى ظروف سوق فيشر يعتمد على عتبات حجم الشبكة التي قد تختلف عبر التطبيقات. ومع ذلك، يضع هذا العمل أسسًا مهمة لتصميم اقتصادات سلسلة الكتل الأكثر استقرارًا وكفاءة والمقاومة لهجمات التخريب وضغوط المركزية.

10 المراجع

1. Cheung, Y. K., Leonardos, S., Piliouras, G., & Sridhar, S. (2021). From Griefing to Stability in Blockchain Mining Economies. arXiv:2106.12332.
2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
3. Cole, R., Devanur, N., Gkatzelis, V., Jain, K., Mai, T., Vazirani, V., & Yazdanbod, S. (2017). Convex Program Duality, Fisher Markets, and Nash Social Welfare. ACM Conference on Economics and Computation.
4. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not Enough: Bitcoin Mining is Vulnerable. International Conference on Financial Cryptography.
5. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
6. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
7. IEEE Security & Privacy Symposium Proceedings on Blockchain Security (2018-2021)
8. ACM Computing Surveys Special Issue on Blockchain Technology (2020)