ব্লকচেইন মাইনিং ইকোনমিতে গ্রীফিং থেকে স্থিতিশীলতা

1 ভূমিকা

৪,০০০-এরও বেশি প্রচলিত ক্রিপ্টোকারেন্সি $১ ট্রিলিয়নেরও বেশি মূল্যে এবং তাদের উপর চলমান অসংখ্য বিকেন্দ্রীকৃত অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে ব্লকচেইন প্রযুক্তি উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করছে। তবে তাদের স্থিতিশীলতা এবং দীর্ঘমেয়াদী টেকসইতা সম্পর্কে অনিশ্চয়তা ব্যাপক গ্রহণযোগ্যতার একটি বাধা হিসেবে রয়ে গেছে। অনুমতিবিহীন ব্লকচেইন এবং ক্রিপ্টোকারেন্সি গ্রহণযোগ্যতা উভয়ের জন্যই একটি ব্যাপক আর্থিক লেনদেন মাধ্যম হিসেবে এই ফ্যাক্টরগুলি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

মাইনাররা ব্লকচেইন ইকোসিস্টেমের স্থিতিশীলতায় একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে থাকে কস্টলি রিসোর্স (প্রুফ অফ ওয়ার্কে কম্পিউটেশনাল পাওয়ার বা প্রুফ অফ স্টেইক-এ নেটিভ ক্রিপ্টোকারেন্সি ইউনিট) প্রদানের মাধ্যমে কনসেনসাস সুরক্ষিত করে। তারা স্বার্থপর, বিকেন্দ্রীকৃত পদ্ধতিতে কাজ করে এবং যেকোনো সময় নেটওয়ার্কে প্রবেশ বা প্রস্থান করতে পারে, তাদের অবদানকৃত রিসোর্সের অনুপাতে পুরস্কার গ্রহণ করে।

2 মডেল এবং কাঠামো

3 তাত্ত্বিক বিশ্লেষণ

4 আনুপাতিক প্রতিক্রিয়া প্রোটোকল

5 অভিজ্ঞতামূলক ফলাফল

6 প্রযুক্তিগত বিবরণ

মাইনিং ইকোনমিকে মাইনার $N = \{1, 2, ..., n\}$ সহ একটি কৌশলগত গেম হিসাবে মডেল করা হয়, যেখানে প্রত্যেকে $m$ ব্লকচেইন জুড়ে রিসোর্স বরাদ্দ $x_i \geq 0$ বেছে নেয়। মাইনার $i$-এর জন্য ইউটিলিটি ফাংশন হল:

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

যেখানে $R_j$ হল ব্লকচেইন $j$ থেকে মোট পুরস্কার, $x_{ij}$ হল মাইনার $i$-এর ব্লকচেইন $j$-এ বরাদ্দ, এবং $c_i(x_i)$ হল মাইনার $i$-এর জন্য খরচ ফাংশন।

একটি ডেভিয়েশন $\Delta x_i$-এর জন্য গ্রীফিং পোটেনশিয়াল $GP_i$ হিসাবে গণনা করা হয়:

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

7 কোড বাস্তবায়ন

নিচে ব্লকচেইন রিসোর্স বরাদ্দের জন্য আনুপাতিক প্রতিক্রিয়া প্রোটোকলের একটি সরলীকৃত পাইথন বাস্তবায়ন দেওয়া হল:

import numpy as np

def proportional_response_update(current_allocations, utilities, learning_rate=0.1):
    """
    মাইনিং রিসোর্স বরাদ্দের জন্য আনুপাতিক প্রতিক্রিয়া আপডেট প্রোটোকল বাস্তবায়ন করে
    
    প্যারামিটার:
    current_allocations: আকৃতি (n_miners, n_blockchains) এর numpy অ্যারে
    utilities: আকৃতি (n_miners, n_blockchains) এর numpy অ্যারে - মার্জিনাল ইউটিলিটি
    learning_rate: আপডেটের জন্য স্টেপ সাইজ
    
    রিটার্ন:
    updated_allocations: পিআর আপডেটের পর নতুন রিসোর্স বরাদ্দ
    """
    n_miners, n_blockchains = current_allocations.shape
    
    # আনুপাতিক প্রতিক্রিয়া গণনা করুন
    marginal_utility_ratios = utilities / (utilities.sum(axis=0) / n_miners)
    
    # মার্জিনাল ইউটিলিটি অনুপাতের সাথে আনুপাতিকভাবে বরাদ্দ আপডেট করুন
    updated_allocations = current_allocations * (1 + learning_rate * (marginal_utility_ratios - 1))
    
    # নন-নেগেটিভিটি নিশ্চিত করুন এবং প্রয়োজনে নরমালাইজ করুন
    updated_allocations = np.maximum(updated_allocations, 0)
    updated_allocations = updated_allocations / updated_allocations.sum(axis=1, keepdims=True)
    
    return updated_allocations

# উদাহরণ ব্যবহার
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("আপডেটেড বরাদ্দ আকৃতি:", new_alloc.shape)

8 প্রয়োগ এবং ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশ

এই গবেষণা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলির বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োগ রয়েছে:

• প্রোটোকল ডিজাইন: আরও স্থিতিশীল ব্লকচেইন পুরস্কার মেকানিজমের ডিজাইনকে অবহিত করা যা গ্রীফিং আচরণ নিরুৎসাহিত করে
• নিয়ন্ত্রক কাঠামো: মাইনিং পুল নিয়ন্ত্রণ এবং প্রতিযোগিতা-বিরোধী অনুশীলন প্রতিরোধের জন্য তাত্ত্বিক ভিত্তি প্রদান
• ক্রস-চেইন ইন্টারঅপারেবিলিটি: একাধিক আন্তঃসংযুক্ত ব্লকচেইন জুড়ে স্থিতিশীল রিসোর্স বরাদ্দ সক্ষম করা
• ডিসেন্ট্রালাইজড ফাইন্যান্স: ব্লকচেইন সুরক্ষার উপর নির্ভরশীল ডেফাই প্রোটোকলের স্থিতিশীলতা উন্নত করা

ভবিষ্যত গবেষণার দিকনির্দেশগুলির মধ্যে রয়েছে:

• আরও জটিল মাইনার ইউটিলিটি ফাংশন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য মডেল প্রসারিত করা
• প্রুফ-অফ-স্টেইক এবং অন্যান্য কনসেনসাস মেকানিজমে গ্রীফিং বিশ্লেষণ
• ডাইনামিক পিআর প্রোটোকল বিকাশ করা যা পরিবর্তনশীল নেটওয়ার্ক অবস্থার সাথে খাপ খায়
• আরও ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক জুড়ে বড় ডেটাসেটে অভিজ্ঞতামূলক বৈধতা

9 মূল বিশ্লেষণ

এই গবেষণা গেম-থিওরেটিক লেন্সের মাধ্যমে গ্রীফিংকে আনুষ্ঠানিকভাবে চিহ্নিত করে ব্লকচেইন মাইনিং ইকোনমিতে কৌশলগত আচরণ বোঝার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অবদান রাখে। গ্রীফিং এবং বিবর্তনীয় স্থিতিশীলতার মধ্যে সংযোগ বিকেন্দ্রীকৃত সিস্টেমে রিসোর্স বরাদ্দ বিশ্লেষণের জন্য একটি নতুন কাঠামো প্রদান করে। যেমনভাবে সাইকেলজিএএন (ঝু এট আল., ২০১৭) সাইকেল-কনসিসটেন্সি লস ব্যবহার করে আনসুপারভাইজড ইমেজ-টু-ইমেজ ট্রান্সলেশন চালু করেছিল, তেমনই এই কাজটি নন-কোঅপারেটিভ মাইনিং এনভায়রনমেন্টে স্থিতিশীলতা বিশ্লেষণ করতে বিবর্তনীয় গেম থিওরি ধারণাগুলিকে অভিযোজিত করে।

আনুপাতিক প্রতিক্রিয়া প্রোটোকল একটি গুরুত্বপূর্ণ অ্যালগরিদমিক অবদান উপস্থাপন করে, যা মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে ডিস্ট্রিবিউটেড অপ্টিমাইজেশন অ্যাপ্রোচের অনুরূপ। বিভিন্ন ধরনের রিস্ক প্রোফাইলের অধীনে এর অভিসারী বৈশিষ্ট্যগুলি ফিশার মার্কেট ভারসাম্য সাহিত্যের ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, বিশেষ করে মার্কেট গেমে অভিসারী গতিবিদ্যা সম্পর্কিত কোল এট আল.-এর কাজ (২০১৭)। একাধিক ক্রিপ্টোকারেন্সি জুড়ে অভিজ্ঞতামূলক বৈধতা এই তাত্ত্বিক অন্তর্দৃষ্টিগুলির ব্যবহারিক প্রাসঙ্গিকতা শক্তিশালী করে।

আইইইই সিকিউরিটি অ্যান্ড প্রাইভাসি সিম্পোজিয়াম থেকে ব্লকচেইন সিকিউরিটির ঐতিহ্যগত গেম-থিওরেটিক বিশ্লেষণের তুলনায়, এই কাজটি সাধারণ মুনাফা সর্বাধিকীকরণের বাইরে মাইনার প্রণোদনার আরও সূক্ষ্ম বোঝাপড়া অফার করে। চালু করা গ্রীফিং ফ্যাক্টরগুলি কৌশলগত ম্যানিপুলেশন বিরুদ্ধে প্রোটোকল রেজিলিয়েন্স মূল্যায়নের জন্য পরিমাপযোগ্য মেট্রিক প্রদান করে, যেমনভাবে বাইজেন্টাইন ফল্ট টলারেন্স মেট্রিক ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেম রোবাস্টনেস মূল্যায়ন করে।

গবেষণার সীমাবদ্ধতার মধ্যে রয়েছে মাইনার যৌক্তিকতা এবং সম্পূর্ণ তথ্য সম্পর্কিত অনুমান, যা ভবিষ্যতের কাজে শিথিল করা যেতে পারে। উপরন্তু, ব্লকচেইন স্কেলেবিলিটি সম্পর্কিত এসিএম কম্পিউটিং সার্ভেতে উল্লিখিত হিসাবে, ফিশার মার্কেট অবস্থার রূপান্তর নেটওয়ার্ক আকার থ্রেশহোল্ডের উপর নির্ভর করে যা বাস্তবায়নের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে। তবুও, এই কাজটি গ্রীফিং আক্রমণ এবং কেন্দ্রীকরণ চাপের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী আরও স্থিতিশীল এবং দক্ষ ব্লকচেইন ইকোনমি ডিজাইনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ভিত্তি স্থাপন করে।

10 তথ্যসূত্র

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)