সূচিপত্র
1. ভূমিকা
ব্লকচেইন প্রযুক্তি, ২০০৮ সালে বিটকয়নের প্রবর্তনের পর থেকে, তার প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (PoW) কনসেনসাস মেকানিজমের মাধ্যমে বিকেন্দ্রীকৃত সিস্টেমে বিপ্লব ঘটিয়েছে। তবে, PoW-এর নিরাপত্তা কৌশলগত মাইনিং আচরণ, বিশেষ করে স্বার্থপর মাইনিং থেকে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি। এই গবেষণাপত্রটি এই গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের সমাধান করে যে কীভাবে একাধিক অসৎ মাইনিং পুল স্বার্থপর মাইনিং কৌশলের লাভজনকতাকে প্রভাবিত করে।
স্বার্থপর মাইনিংয়ে মাইনাররা ব্যক্তিগত চেইন বজায় রাখে এবং কৌশলগতভাবে ব্লক প্রকাশ করে তাদের প্রকৃত কম্পিউটেশনাল শক্তির তুলনায় অসম্পূর্ণ পুরস্কার অর্জন করে। পূর্ববর্তী গবেষণাগুলো একক স্বার্থপর মাইনারের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করলেও, আমাদের কাজ এই বিশ্লেষণকে একাধিক প্রতিদ্বন্দ্বী পুলে প্রসারিত করে, ব্লকচেইন নিরাপত্তা হুমকির আরও বাস্তবসম্মত মূল্যায়ন প্রদান করে।
21.48%
সিমেট্রিক স্বার্থপর মাইনিং সীমা
25%
মূল স্বার্থপর মাইনিং সীমা
23.21%
MDP-অপ্টিমাইজড সীমা
2. পটভূমি এবং সম্পর্কিত কাজ
2.1 ব্লকচেইন এবং প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক
বিটকয়নের ব্লকচেইন নিরাপত্তা ক্রিপ্টোগ্রাফিক হ্যাশ পাজলের উপর নির্ভরশীল যা নিবিড় গণনার মাধ্যমে সমাধান করা হয়। মাইনাররা বৈধ ব্লক খুঁজে পেতে প্রতিযোগিতা করে, সফল মাইনাররা ক্রিপ্টোকারেন্সি পুরস্কার পায়। PoW কনসেনসাস প্রায় ৯০% পাবলিক ব্লকচেইনের ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।
2.2 স্বার্থপর মাইনিংয়ের মৌলিক বিষয়
এয়াল এবং সিরারের যুগান্তকারী কাজ প্রদর্শন করেছিল যে স্বার্থপর মাইনিং লাভজনক হয়ে ওঠে যখন একজন মাইনার মোট হ্যাশ রেটের ২৫%-এর বেশি নিয়ন্ত্রণ করে। পরবর্তী গবেষণা যেখানে মার্কভ ডিসিশন প্রসেস (MDP) ব্যবহার করা হয়েছিল, এই সীমা প্রায় ২৩.২১%-এ কমিয়ে আনে। তবে, এই গবেষণাগুলো একটি একক স্বার্থপর মাইনার ধরে নিয়েছিল, একাধিক প্রতিদ্বন্দ্বী পুলের বাস্তবসম্মত দৃশ্যকল্প উপেক্ষা করেছিল।
3. পদ্ধতি এবং মডেল
3.1 মার্কভ চেইন গঠন
আমরা পাবলিক এবং ব্যক্তিগত চেইনের মধ্যে অবস্থা পরিবর্তনের বৈশিষ্ট্য বর্ণনা করার জন্য একটি নতুন মার্কভ চেইন মডেল প্রতিষ্ঠা করি। মডেলটি একটি সৎ পুল বিবেচনা করে যা সমস্ত সৎ মাইনারদের প্রতিনিধিত্ব করে এবং দুটি স্বার্থপর মাইনিং পুল যারা একে অপরের অসৎ ভূমিকা সম্পর্কে অজানা।
অবস্থার স্থানটি ব্যক্তিগত এবং পাবলিক চেইনের আপেক্ষিক দৈর্ঘ্য দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেখানে মাইনিং ইভেন্ট এবং কৌশলগত ব্লক প্রকাশ দ্বারা পরিবর্তন শুরু হয়।
3.2 অবস্থা পরিবর্তন বিশ্লেষণ
আমাদের বিশ্লেষণ চেইন অবস্থার পরিবর্তন শুরু করে এমন সমস্ত সম্ভাব্য ঘটনা বিশ্লেষণ করে, যার মধ্যে রয়েছে:
- সৎ মাইনাররা পাবলিক চেইনে নতুন ব্লক খুঁজে পাওয়া
- স্বার্থপর মাইনাররা তাদের ব্যক্তিগত চেইন প্রসারিত করা
- ব্যক্তিগত চেইনের কৌশলগত প্রকাশ
- চেইন পুনর্গঠন এবং অরফান ব্লক
4. ফলাফল এবং বিশ্লেষণ
4.1 লাভজনকতার সীমা
আমাদের গাণিতিক মডেল লাভজনকতার সীমার জন্য বদ্ধ-আকৃতির অভিব্যক্তি দেয়। সিমেট্রিক স্বার্থপর মাইনারদের জন্য, সর্বনিম্ন হ্যাশ রেটের প্রয়োজনীয়তা ২১.৪৮%-এ নেমে আসে, যা মূল ২৫% সীমার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কম।
যাইহোক, অ্যাসিমেট্রিক স্বার্থপর মাইনারদের মধ্যে প্রতিযোগিতা লাভজনক সীমা বাড়িয়ে তোলে, যা ছোট পুলগুলোর জন্য স্বার্থপর মাইনিং কৌশল থেকে উপকৃত হওয়া আরও কঠিন করে তোলে।
4.2 অস্থায়ী আচরণ বিশ্লেষণ
লাভজনক বিলম্ব বৃদ্ধি পায় যখন স্বার্থপর মাইনারদের হ্যাশ রেট হ্রাস পায়। এই সন্ধানটি ইঙ্গিত দেয় যে ছোট মাইনিং পুলগুলোর অবশ্যই স্বার্থপর মাইনিং থেকে লাভ উপলব্ধি করার জন্য দীর্ঘ সময় অপেক্ষা করতে হবে, যা সীমিত কম্পিউটেশনাল সম্পদ সহ পুলগুলোর জন্য এই কৌশলটিকে কম আকর্ষণীয় করে তোলে।
পরবর্তী difficulty অ্যাডজাস্টমেন্ট ছাড়া, স্বার্থপর মাইনিং কম্পিউটেশনাল শক্তি নষ্ট করে এবং স্বল্পমেয়াদে অলাভজনক হয়ে ওঠে।
5. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন
5.1 গাণিতিক কাঠামো
মার্কভ চেইন মডেলটিকে অবস্থা $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$ সহ পরিবর্তন সম্ভাব্যতা ম্যাট্রিক্স $P$ দ্বারা উপস্থাপন করা যেতে পারে। স্থির-অবস্থা বন্টন $\pi$ নিম্নলিখিত শর্ত পূরণ করে:
$$\pi P = \pi$$
$$\sum_{i=1}^{n} \pi_i = 1$$
স্বার্থপর মাইনিংয়ের জন্য লাভজনকতার শর্তটি নিম্নরূপে দেওয়া হয়েছে:
$$R_{selfish} > R_{honest} = \alpha$$
যেখানে $\alpha$ মাইনারের হ্যাশ রেটের অনুপাত প্রতিনিধিত্ব করে।
5.2 কোড বাস্তবায়ন
নিচে স্বার্থপর মাইনিং আচরণ সিমুলেট করার জন্য একটি পাইথন সিউডোকোড বাস্তবায়ন দেওয়া হল:
class SelfishMiningSimulator:
def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
self.alpha = alpha # স্বার্থপর মাইনারের হ্যাশ রেট
self.gamma = gamma # স্বার্থপর চেইন গ্রহণের সম্ভাবনা
def simulate_round(self, state):
"""একটি মাইনিং রাউন্ড সিমুলেট করুন"""
if random() < self.alpha:
# স্বার্থপর মাইনার ব্লক খুঁজে পায়
return self.selfish_found_block(state)
else:
# সৎ মাইনার ব্লক খুঁজে পায়
return self.honest_found_block(state)
def calculate_profitability(self, rounds=10000):
"""দীর্ঘমেয়াদী লাভজনকতা গণনা করুন"""
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 / rounds6. ভবিষ্যত প্রয়োগ এবং দিকনির্দেশ
এই গবেষণার অন্তর্দৃষ্টিগুলোর ব্লকচেইন নিরাপত্তা এবং কনসেনসাস মেকানিজম ডিজাইনের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। ভবিষ্যতের কাজের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা উচিত:
- রিয়েল-টাইমে স্বার্থপর মাইনিং আচরণের জন্য সনাক্তকরণ মেকানিজম উন্নয়ন
- মাল্টি-পুল স্বার্থপর মাইনিং প্রতিরোধী কনসেনসাস প্রোটোকল ডিজাইন
- স্বার্থপর মাইনিং লাভজনকতার উপর নেটওয়ার্ক প্রসারণ বিলম্বের প্রভাব অন্বেষণ
- প্রুফ-অফ-স্টেক এবং হাইব্রিড কনসেনসাস মেকানিজমে বিশ্লেষণ প্রসারণ
যেহেতু ব্লকচেইন প্রযুক্তি ইথেরিয়াম ২.০-এর প্রুফ-অফ-স্টেক এবং অন্যান্য কনসেনসাস মেকানিজমের দিকে বিকশিত হচ্ছে, নেটওয়ার্ক নিরাপত্তা বজায় রাখার জন্য এই অ্যাটাক ভেক্টরগুলো বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ remains।
মূল বিশ্লেষণ
এই গবেষণা একাধিক প্রতিদ্বন্দ্বী পুলের বাস্তবসম্মত দৃশ্যকল্প সমাধান করে স্বার্থপর মাইনিং আচরণ বোঝার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি প্রদান করে। সিমেট্রিক মাইনারদের জন্য লাভজনকতার সীমা ২১.৪৮%-এ হ্রাস পাওয়া ব্লকচেইন নেটওয়ার্কের ক্রমবর্ধমান দুর্বলতা তুলে ধরে কারণ মাইনিং শক্তি আরও ঘনীভূত হয়ে উঠছে। এই সন্ধানটি CycleGAN গবেষণাপত্রে উত্থাপিত উদ্বেগের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যেখানে বিকেন্দ্রীকৃত সিস্টেমে adversarial আচরণ সম্পর্কে বলা হয়েছে, যেখানে একাধিক অভিনেতা সমন্বয় বা প্রতিযোগিতা করতে পারে এমনভাবে যা সিস্টেমের অখণ্ডতা নষ্ট করে।
মার্কভ চেইন মডেলের গাণিতিক কঠোরতা পূর্ববর্তী পরীক্ষামূলক পদ্ধতির উপর একটি substancial উন্নতি প্রতিনিধিত্ব করে, যেমন Gervais et al. (2016) এর কাজ যা প্রাথমিকভাবে সিমুলেশন-ভিত্তিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করেছিল। আমাদের বদ্ধ-আকৃতির অভিব্যক্তিগুলো হ্যাশ রেট বন্টন এবং লাভজনকতার মধ্যে মৌলিক সম্পর্ক সম্পর্কে clearer অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। অস্থায়ী বিশ্লেষণ যা প্রকাশ করে যে স্বার্থপর মাইনিং difficulty অ্যাডজাস্টমেন্ট ছাড়া কম্পিউটেশনাল শক্তি নষ্ট করে তা বিটকয়ন হোয়াইট পেপার থেকে প্রাপ্ত ফলাফলের সাথে মিলে যায় মাইনিং আচরণের অন্তর্নিহিত অর্থনৈতিক প্রণোদনা সম্পর্কে।
ঐতিহ্যগত একক-পুল স্বার্থপর মাইনিং বিশ্লেষণের তুলনায়, এই মাল্টি-পুল পদ্ধতিটি বর্তমান ব্লকচেইন ইকোসিস্টেমকে better reflects করে যেখানে একই সাথে several বড় মাইনিং পুল কাজ করে। অ্যাসিমেট্রিক মাইনারদের জন্য বর্ধিত সীমা ছোট দূষিত অভিনেতাদের বিরুদ্ধে একটি প্রাকৃতিক প্রতিরক্ষা মেকানিজম sugest করে, যদিও সিমেট্রিক পুলের জন্য lowered সীমা collusion-এর প্রতি greater দুর্বলতা নির্দেশ করে। এই দ্বৈততা একটি জটিল নিরাপত্তা ল্যান্ডস্কেপ উপস্থাপন করে যার জন্য sophisticated মনিটরিং এবং প্রতিক্রিয়া মেকানিজমের প্রয়োজন হয়।
গবেষণা অবদানগুলোর বিটকয়নের বাইরেও প্রভাব রয়েছে, সমস্ত PoW-ভিত্তিক ক্রিপ্টোকারেন্সিকে প্রভাবিত করে এবং potentialভাবে next-জেনারেশন কনসেনসাস মেকানিজমের ডিজাইনকে informing করে। ইথেরিয়াম ফাউন্ডেশন গবেষণায় উল্লিখিত হিসাবে, এই অ্যাটাক ভেক্টরগুলো বোঝা প্রুফ-অফ-স্টেক এবং অন্যান্য alternative কনসেনসাস প্রোটোকলে রূপান্তরের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
7. তথ্যসূত্র
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. Communications of the ACM, 61(7), 95-102.
- Gervais, A., Karame, G. O., Wüst, K., Glykantzis, V., Ritzdorf, H., & Capkun, S. (2016). On the security and performance of proof of work blockchains. Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security.
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
- Ethereum Foundation. (2021). Ethereum 2.0 Specifications. https://github.com/ethereum/eth2.0-specs
- Nayak, K., Kumar, S., Miller, A., & Shi, E. (2016). Stubborn mining: Generalizing selfish mining and combining with an eclipse attack. Security and Privacy (EuroS&P), 2016 IEEE European Symposium on.