সূচিপত্র
1 ভূমিকা
ব্লকচেইন প্রোটোকলগুলোর লক্ষ্য হলো বিকেন্দ্রীভূত, সম্পূর্ণ ক্রমানুসারে সাজানো লেনদেনের খাতা প্রদান করা যা প্রুফ-অফ-ওয়ারকনসেনসাসের মাধ্যমে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। নাকামোটোর মূল বিটকয়িন শ্বেতপত্রটি চিহ্নিত করেছিল যে ৫০% এর বেশি হ্যাশরেট সহ মাইনাররা প্রোটোকল থেকে বিচ্যুত হয়ে লাভবান হতে পারে, কিন্তু ধারণা করা হয়েছিল যে এটিই সীমা। ইয়াল এবং সিরারের যুগান্তকারী কাজ প্রদর্শন করেছিল যে মোট হ্যাশরেটের মাত্র ১/৩ অংশ নিয়েই স্বার্থপর মাইনিং লাভজনক হতে পারে, পরবর্তী গবেষণা এটিকে প্রায় ৩২.৯% এ নামিয়ে আনে।
মূল অন্তর্দৃষ্টি
- পরম্পরাগত স্বার্থপর মাইনিং অনাথ ব্লক প্যাটার্নের মাধ্যমে পরিসংখ্যানগতভাবে শনাক্তযোগ্য
- অনিরীক্ষণযোগ্য প্রকরণটি অনাথ ব্লক তৈরি করে β > β′ (প্রাকৃতিক অনাথ হার) সম্ভাবনা সহ
- মোট হ্যাশরেটের ৩৮.২% ≪ ৫০% সহ আক্রমণকারীদের জন্য কৌশলটি লাভজনক থাকে
- প্যাটার্নগুলি উচ্চ নেটওয়ার্ক বিলম্ব সহ সৎ মাইনিংয়ের সাথে পরিসংখ্যানগতভাবে অভিন্ন
2 পটভূমি ও সম্পর্কিত কাজ
2.1 স্বার্থপর মাইনিং-এর মৌলিক বিষয়
স্বার্থপর মাইনিংয়ে কৌশলগতভাবে নতুন খনিজ ব্লকগুলি আটকে রাখা জড়িত যাতে ব্যক্তিগত শৃঙ্খলা তৈরি করা যায়, তারপর সেগুলোকে নির্বাচনীভাবে প্রকাশ করা হয় সৎ মাইনারদের ব্লকগুলিকে অনাথ করতে। এটি আক্রমণকারীদের ব্লকচেইনের প্রাকৃতিক ফর্ক রেজোলিউশন প্রক্রিয়াকে নিপুণভাবে ব্যবহার করে অসম্পূর্ণ পুরস্কার অর্জনের অনুমতি দেয়।
2.2 পরিসংখ্যানগত শনাক্তকরণ সমস্যা
পরম্পরাগত স্বার্থপর মাইনিংয়ের প্রাথমিক ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতা হলো পরিসংখ্যানগত শনাক্তকরণ। তৈরি হওয়া অনাথ ব্লকগুলির প্যাটার্ন শুধুমাত্র প্রাকৃতিক নেটওয়ার্ক বিলম্ব দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায় না, যা ব্লকচেইন বিশ্লেষণের মাধ্যমে আক্রমণটি শনাক্তযোগ্য করে তোলে।
লাভজনকতার সীমা
৩২.৯% - ৩৮.২%
লাভজনক স্বার্থপর মাইনিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় হ্যাশরেটঅনাথ হার পার্থক্য
β > β′
অনিরীক্ষণযোগ্য কৌশলের শর্ত3 অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং কৌশল
3.1 গাণিতিক কাঠামো
প্রস্তাবিত কৌশলটি একটি স্টাইলাইজড মডেলে কাজ করে যেখানে নেটওয়ার্ক বিলম্ব সহ সৎ মাইনাররা প্রতিটি উচ্চতায় স্বাধীনভাবে β′ সম্ভাবনা সহ অনাথ ব্লক তৈরি করে। অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং কৌশলটি β > β′ সম্ভাবনা সহ অনাথ ব্লক তৈরি করে, যা প্যাটার্নগুলিকে প্রাকৃতিক নেটওয়ার্ক অবস্থার থেকে পরিসংখ্যানগতভাবে অবিচ্ছেদ্য করে তোলে।
মূল গাণিতিক সম্পর্ক:
- প্রত্যাশিত পুরস্কার অনুপাত: $R_{selfish} = \frac{\alpha(1-\alpha)^2(4\alpha+\beta(1-2\alpha))-\alpha^3}{1-\alpha(1+(2-\alpha)\alpha)}$
- শনাক্তকরণ সম্ভাবনা: $P_{detect} = 1 - \prod_{i=1}^{n} (1 - |\beta_i - \beta'_i|)$
- লাভজনকতার শর্ত: $\alpha > \frac{1-2\beta}{4-2\beta}$ for $\beta < 0.5$
3.2 বাস্তবায়ন অ্যালগরিদম
কৌশলটিতে পরিসংখ্যানগত অনিরীক্ষণযোগ্যতা বজায় রাখার সময় লাভ সর্বাধিক করার জন্য ব্লক প্রকাশের সময় সাবধানে নির্ধারণ করা জড়িত।
4 পরীক্ষামূলক ফলাফল
পরীক্ষামূলক সিমুলেশনগুলি প্রদর্শন করে যে অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং কৌশলটি অর্জন করে:
- মোট হ্যাশরেটের ৩৮.২% সহ আক্রমণকারীদের জন্য কঠোর লাভজনকতা
- সমস্ত পরীক্ষিত নেটওয়ার্ক অবস্থার মধ্যে পরিসংখ্যানগত অনিরীক্ষণযোগ্যতা
- সৎ মাইনিংয়ের তুলনায় সামঞ্জস্যপূর্ণ কর্মক্ষমতা উন্নতি
পরীক্ষামূলক সেটআপে বিভিন্ন হ্যাশরেট বন্টন এবং নেটওয়ার্ক লেটেন্সি অবস্থা সহ ব্লকচেইন নেটওয়ার্ক সিমুলেট করা জড়িত ছিল। ফলাফলগুলি দেখিয়েছে যে পূর্ববর্তী কাজে ব্যবহৃত শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম (যেমন অনাথ ব্লক ক্লাস্টারিং বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে) পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য সহ অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং কৌশল চিহ্নিত করতে ব্যর্থ হয়েছে।
5 প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ
মূল বিশ্লেষণ: ব্লকচেইন নিরাপত্তার প্রভাব
পরিসংখ্যানগতভাবে অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিংয়ের বিকাশ ব্লকচেইন আক্রমণের ভেক্টরে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, যার ক্রিপ্টোকারেন্সি নিরাপত্তার উপর গভীর প্রভাব রয়েছে। পরম্পরাগত স্বার্থপর মাইনিংয়ের বিপরীতে, যা অস্বাভাবিক অনাথ ব্লক প্যাটার্নের মাধ্যমে শনাক্তযোগ্য পরিসংখ্যানগত ফিঙ্গারপ্রিন্ট রেখে যায়, এই নতুন পদ্ধতিটি প্রাকৃতিক নেটওয়ার্ক বিলম্বের অনুকরণ করার জন্য ব্লক প্রকাশের সময় সাবধানে ক্যালিব্রেট করে। এই এড়ানোর কৌশলটি adversarial মেশিন লার্নিং আক্রমণের সাথে ধারণাগত সাদৃশ্য ভাগ করে, যেখানে perturbations শনাক্তকরণ সিস্টেমের জন্য অলক্ষ্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়, CycleGAN গবেষণাপত্রে (Zhu et al., 2017) বর্ণিত ইমেজ রিকগনিশন সিস্টেমে adversarial উদাহরণগুলির মতোই।
এই আক্রমণের গাণিতিক ভিত্তি লাভজনকতা অর্জনের সময় পরিসংখ্যানগত অবিচ্ছেদ্যতা বজায় রাখার জন্য অত্যাধুনিক সম্ভাব্যতা তত্ত্বের সুবিধা নেয়। এই মূল অন্তর্দৃষ্টি যে স্বার্থপর মাইনিং ৫০% সীমার নিচেও লাভজনক হতে পারে, তা ব্লকচেইন নিরাপত্তা সম্পর্কে মৌলিক ধারণাগুলিকে চ্যালেঞ্জ করে। প্রিন্সটনের সেন্টার ফর ইনফরমেশন টেকনোলজি পলিসি অনুসারে, আক্রমণের পরিশীলিততায় এমন অগ্রগতির জন্য শনাক্তকরণ পদ্ধতিতে সংশ্লিষ্ট অগ্রগতির প্রয়োজন, সম্ভবত মেশিন লার্নিং পদ্ধতির প্রয়োজন যা হেরফেরের আরও সূক্ষ্ম প্যাটার্ন চিহ্নিত করতে পারে।
ডাবল-স্পেন্ডিং বা ৫১% আক্রমণের মতো অন্যান্য ব্লকচেইন আক্রমণের তুলনায়, অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং বিশেষভাবে উদ্বেগজনক কারণ এটি শনাক্ত না হয়ে অনির্দিষ্টকালের জন্য স্থায়ী হতে পারে। Sapirshtein, Sompolinsky, এবং Zohar (2016) এর কাজ সর্বোত্তম স্বার্থপর মাইনিং কৌশল প্রতিষ্ঠা করেছিল, কিন্তু এই নতুন প্রকরণটি গোপনীয়তার গুরুত্বপূর্ণ মাত্রা যোগ করে। প্রভাব বিটকয়িনের বাইরে অন্যান্য প্রুফ-অফ-ওয়ার ক্রিপ্টোকারেন্সি এবং সম্ভাব্যভাবে একই ধরনের চেইন নির্বাচন প্রক্রিয়া সহ প্রুফ-অফ-স্টেক সিস্টেমে প্রসারিত হয়।
গেম-থিওরেটিক দৃষ্টিকোণ থেকে, এই গবেষণাটি প্রদর্শন করে যে ব্লকচেইন প্রোটোকলগুলিতে ন্যাশ ভারসাম্য পূর্বে স্বীকৃতের চেয়েও আরও ভঙ্গুর। লাভজনকতা এবং অনিরীক্ষণযোগ্যতার সংমিশ্রণ যুক্তিসঙ্গত মাইনারদের জন্য প্রোটোকল থেকে বিচ্যুত হওয়ার জন্য শক্তিশালী প্রণোদনা তৈরি করে, যা ব্যাপকভাবে গৃহীত হলে সিস্টেমিক অস্থিতিশীলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে। ভবিষ্যতের ব্লকচেইন ডিজাইনগুলিতে অবশ্যই এমন প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যা বিশেষভাবে এই ধরনের গোপন বিচ্যুতিগুলি শনাক্ত করতে এবং নিরুৎসাহিত করতে ডিজাইন করা হয়েছে, সম্ভবত আরও পরিশীলিত কনসেনসাস প্রোটোকল বা দীর্ঘমেয়াদী পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন বিবেচনা করে এমন খ্যাতি সিস্টেমের মাধ্যমে।
6 কোড বাস্তবায়ন
সিউডোকোড বাস্তবায়ন
class UndetectableSelfishMiner:
def __init__(self, hashrate_ratio, target_beta):
self.alpha = hashrate_ratio
self.beta = target_beta
self.private_chain = []
self.public_chain_height = 0
def mine_block(self):
"""নতুন ব্লক খনন করুন এবং প্রকাশ করা হবে কিনা তা সিদ্ধান্ত নিন"""
new_block = self.create_block()
self.private_chain.append(new_block)
# ব্লক প্রকাশের জন্য সিদ্ধান্ত লজিক
if self.should_publish():
self.publish_blocks()
def should_publish(self):
"""অনিরীক্ষণযোগ্যতার জন্য সর্বোত্তম প্রকাশের সময় নির্ধারণ করুন"""
lead = len(self.private_chain) - self.public_chain_height
# প্রাকৃতিক অনাথ হারের সাথে মেলানোর জন্য কৌশলগত বিলম্ব
if lead >= 2 and random.random() < self.calculate_delay_probability():
return True
return False
def calculate_delay_probability(self):
"""লক্ষ্য β অর্জনের জন্য প্রকাশের সম্ভাবনা গণনা করুন"""
# গাণিতিক মডেলের বাস্তবায়ন
base_prob = self.beta / self.alpha
adjustment = (self.beta - NATURAL_BETA) * ADJUSTMENT_FACTOR
return max(0, min(1, base_prob + adjustment))7 ভবিষ্যত প্রয়োগ
অনিরীক্ষণযোগ্য স্বার্থপর মাইনিং সম্পর্কিত গবেষণার ভবিষ্যতের ব্লকচেইন উন্নয়নের জন্য বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে:
- উন্নত শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম: আরও পরিশীলিত পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার বিকাশ যা প্রাকৃতিক নেটওয়ার্ক আচরণের অনুকরণের প্রচেষ্টা সত্ত্বেও সূক্ষ্ম হেরফেরের প্যাটার্ন চিহ্নিত করতে পারে
- কনসেনসাস প্রোটোকল উন্নতি: ব্লকচেইন কনসেনসাস প্রক্রিয়ার পরিবর্তন যা স্বার্থপর মাইনিং কৌশলগুলির লাভজনকতা হ্রাস করে
- ক্রস-চেইন নিরাপত্তা: এই ফলাফলগুলির প্রয়োগ উদীয়মান ব্লকচেইন আন্তঃপরিচালনা প্রোটোকল এবং ক্রস-চেইন ব্রিজ সুরক্ষিত করতে
- নিয়ন্ত্রক কাঠামো: ব্লকচেইন নিরাপত্তা এবং মাইনার আচরণের জন্য নিয়ন্ত্রক মানগুলির উন্নয়ন সম্পর্কে অবহিত করা
- মেশিন লার্নিং প্রতিরক্ষা: আরও শক্তিশালী শনাক্তকরণ সিস্টেম বিকাশের জন্য adversarial মেশিন লার্নিং কৌশলের সম্ভাব্য প্রয়োগ
8 তথ্যসূত্র
- Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. Communications of the ACM, 61(7), 95-102.
- Sapirshtein, A., Sompolinsky, Y., & Zohar, A. (2016). Optimal selfish mining strategies in bitcoin. International Conference on Financial Cryptography and Data Security.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.
- 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.
- Princeton Center for Information Technology Policy. (2023). Blockchain Security Research Overview.
- 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.