التعدين الأناني في البلوكشين: تحليل متعدد المجمعات وتأثيرات الأمن

جدول المحتويات

1. المقدمة

أحدثت تقنية البلوكشين، منذ إطلاق البيتكوين في عام 2008، ثورة في الأنظمة اللامركزية من خلال آلية الإجماع القائمة على إثبات العمل. ومع ذلك، فإن أمان إثبات العمل يواجه تحديات كبيرة من السلوكيات الاستراتيجية للتعدين، وخاصة التعدين الأناني. تتناول هذه الورقة البحثية السؤال الحاسم حول كيفية تأثير مجمعات التعدين المتعددة ذات السلوك الخبيث على ربحية استراتيجيات التعدين الأناني.

يتضمن التعدين الأناني قيام المعدنين بالاحتفاظ بسلاسل خاصة والكشف الاستراتيجي عن الكتل للحصول على مكافآت غير متناسبة مقارنة بقدرتهم الحسابية الفعلية. بينما ركزت الأبحاث السابقة على المعدن الأناني المنفرد، فإن عملنا يمتد هذا التحليل ليشمل مجمعات متعددة متنافسة، مما يوفر تقييماً أكثر واقعية للتهديدات الأمنية للبلوكشين.

2. الخلفية والأعمال ذات الصلة

2.1 البلوكشين وإثبات العمل

يعتمد أمان سلسلة كتل البيتكوين على ألغاز التجزئة التشفيرية التي يتم حلها من خلال حسابات مكثفة. يتنافس المعدنون لإيجاد كتل صالحة، حيث يحصل المعدنون الناجحون على مكافآت العملات المشفرة. يعد إجماع إثبات العمل الأساس لما يقرب من 90% من سلاسل الكتل العامة.

2.2 أساسيات التعدين الأناني

أظهر العمل المؤثر لـ إيال وسيرير أن التعدين الأناني يصبح مربحاً عندما يتحكم المعدن في أكثر من 25% من إجمالي معدل التجزئة. خفضت الأبحاث اللاحقة باستخدام عمليات قرار ماركوف هذه العتبة إلى حوالي 23.21%. ومع ذلك، افترضت هذه الدراسات وجود معدن أناني منفرد، متجاهلة السيناريو الواقعي المتمثل في وجود مجمعات متعددة متنافسة.

3. المنهجية والنموذج

3.1 صياغة سلسلة ماركوف

نقوم بإنشاء نموذج جديد لسلسلة ماركوف لوصف انتقالات الحالة بين السلاسل العامة والخاصة. يأخذ النموذج في الاعتبار مجمعاً أميناً يمثل جميع المعدنين الأمينين ومجمعين للتعدين الأناني لا يعلمان بأدوار بعضهما البعض الخبيثة.

يتم تعريف فضاء الحالة من خلال الأطوال النسبية للسلاسل الخاصة والعامة، مع انتقالات تُثار بأحداث التعدين والكشف الاستراتيجي عن الكتل.

3.2 تحليل انتقال الحالة

يحلل بحثنا جميع الأحداث المحتملة التي تثير تغييرات في حالات السلسلة، بما في ذلك:

• إيجاد المعدنين الأمينين لكتل جديدة على السلسلة العامة
• توسيع المعدنين الأنانيين لسلاسلهم الخاصة
• الكشف الاستراتيجي عن السلاسل الخاصة
• إعادة تنظيم السلسلة والكتل اليتيمة

4. النتائج والتحليل

4.1 عتبات الربحية

يقدم نموذجنا الرياضي تعبيرات مغلقة الشكل لعتبات الربحية. بالنسبة للمعدنين الأنانيين المتماثلين، ينخفض الحد الأدنى لمتطلبات معدل التجزئة إلى 21.48%، وهو أقل بكثير من عتبة 25% الأصلية.

ومع ذلك، يزيد التنافس بين المعدنين الأنانيين غير المتماثلين من عتبة الربحية، مما يجعل من الصعب على المجمعات الأصغر الاستفادة من استراتيجيات التعدين الأناني.

4.2 تحليل السلوك العابر

تزداد فترة التأخير المربحة مع انخفاض معدل التجزئة للمعدنين الأنانيين. يشير هذا الاكتشاف إلى أن مجمعات التعدين الأصغر يجب أن تنتظر لفترة أطول لتحقيق الأرباح من التعدين الأناني، مما يجعل الاستراتيجية أقل جاذبية للمجمعات ذات الموارد الحسابية المحدودة.

بدون تعديلات صعوبة لاحقة، يهدر التعدين الأناني الطاقة الحسابية ويصبح غير مربح على المدى القصير.

5. التنفيذ التقني

5.1 الإطار الرياضي

يمكن تمثيل نموذج سلسلة ماركوف بواسطة مصفوفة احتمالات الانتقال $P$ مع الحالات $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$. يحقق التوزيع الثابت $\pi$:

$$\pi P = \pi$$

$$\sum_{i=1}^{n} \pi_i = 1$$

يتم إعطاء شرط الربحية للتعدين الأناني بواسطة:

$$R_{selfish} > R_{honest} = \alpha$$

حيث تمثل $\alpha$ نسبة معدل التجزئة للمعدن.

5.2 تنفيذ الكود

فيما يلي تنفيذ شبه كود بلغة Python لمحاكاة سلوك التعدين الأناني:

class SelfishMiningSimulator:
    def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
        self.alpha = alpha  # معدل التجزئة للمعدن الأناني
        self.gamma = gamma  # احتمالية اعتماد السلسلة الأنانية
        
    def simulate_round(self, state):
        """محاكاة جولة تعدين واحدة"""
        if random() < self.alpha:
            # المعدن الأناني يجد كتلة
            return self.selfish_found_block(state)
        else:
            # المعدن الأمين يجد كتلة
            return self.honest_found_block(state)
    
    def calculate_profitability(self, rounds=10000):
        """حساب الربحية على المدى الطويل"""
        total_rewards = 0
        state = {'private_lead': 0, 'public_chain': 0}
        
        for _ in range(rounds):
            state = self.simulate_round(state)
            total_rewards += self.calculate_reward(state)
        
        return total_rewards / rounds

6. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

لرؤى من هذا البحث آثار كبيرة على أمان البلوكشين وتصميم آليات الإجماع. يجب أن تركز الأعمال المستقبلية على:

• تطوير آليات الكشف عن سلوك التعدين الأناني في الوقت الفعلي
• تصميم بروتوكولات إجماع مقاومة للتعدين الأناني متعدد المجمعات
• استكشاف تأثير تأخيرات انتشار الشبكة على ربحية التعدين الأناني
• توسيع التحليل ليشمل إثبات الحصة وآليات الإجماع الهجينة

مع تطور تقنية البلوكشين نحو إثبات الحصة في Ethereum 2.0 وآليات الإجماع الأخرى، يظل فهم نواقل الهجوم هذه أمراً بالغ الأهمية للحفاظ على أمان الشبكة.

التحليل الأصلي

7. المراجع