ماینینگ خودخواهانه بلاک‌چین: تحلیل چند استخری و پیامدهای امنیتی

فهرست مطالب

1. مقدمه

فناوری بلاک‌چین، از زمان معرفی بیت‌کوین در سال ۲۰۰۸، از طریق مکانیزم اجماع اثبات کار (PoW) سیستم‌های غیرمتمرکز را متحول کرده است. با این حال، امنیت اثبات کار با چالش‌های قابل توجهی از سوی رفتارهای استراتژیک ماینینگ، به ویژه ماینینگ خودخواهانه مواجه است. این مقاله به مسئله حیاتی چگونگی تأثیرگذاری چندین استخر ماینینگ متخلف بر سودآوری استراتژی‌های ماینینگ خودخواهانه می‌پردازد.

ماینینگ خودخواهانه شامل ماینرهایی است که زنجیره‌های خصوصی را حفظ کرده و بلوک‌ها را به صورت استراتژیک افشا می‌کنند تا پاداش‌های نامتناسبی در مقایسه با قدرت محاسباتی واقعی خود به دست آورند. در حالی که تحقیقات قبلی بر روی ماینرهای خودخواهانه منفرد متمرکز بودند، کار ما این تحلیل را به چندین استخر رقیب گسترش می‌دهد و ارزیابی واقع‌بینانه‌تری از تهدیدات امنیتی بلاک‌چین ارائه می‌دهد.

2. پیشینه و کارهای مرتبط

2.1 بلاک‌چین و اثبات کار

امنیت بلاک‌چین بیت‌کوین بر معماهای هش رمزنگاری متکی است که از طریق محاسبات فشرده حل می‌شوند. ماینرها برای یافتن بلوک‌های معتبر رقابت می‌کنند و ماینرهای موفق پاداش ارز دیجیتال دریافت می‌کنند. اجماع اثبات کار به عنوان پایه حدود ۹۰٪ از بلاک‌چین‌های عمومی عمل می‌کند.

2.2 مبانی ماینینگ خودخواهانه

کار برجسته ایال و سیرر نشان داد که ماینینگ خودخواهانه زمانی سودآور می‌شود که یک ماینر بیش از ۲۵٪ از کل نرخ هش را کنترل کند. تحقیقات بعدی با استفاده از فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) این آستانه را به حدود ۲۳.۲۱٪ کاهش داد. با این حال، این مطالعات یک ماینر خودخواهانه منفرد را فرض کردند و سناریوی واقع‌بینانه چندین استخر رقیب را نادیده گرفتند.

3. روش‌شناسی و مدل

3.1 فرمول‌بندی زنجیره مارکوف

ما یک مدل زنجیره مارکوف جدید برای توصیف انتقال حالت بین زنجیره‌های عمومی و خصوصی ایجاد می‌کنیم. این مدل یک استخر صادق را که نمایانگر تمام ماینرهای صادق است و دو استخر ماینینگ خودخواهانه که از نقش‌های متخلف یکدیگر بی‌اطلاع هستند، در نظر می‌گیرد.

فضای حالت توسط طول‌های نسبی زنجیره‌های خصوصی و عمومی تعریف می‌شود و انتقال‌ها توسط رویدادهای ماینینگ و افشای استراتژیک بلوک‌ها فعال می‌شوند.

3.2 تحلیل انتقال حالت

تحلیل ما تمام رویدادهای ممکنی را که باعث تغییر در حالت‌های زنجیره می‌شوند، تشریح می‌کند، از جمله:

• یافتن بلوک‌های جدید توسط ماینرهای صادق روی زنجیره عمومی
• توسعه زنجیره‌های خصوصی توسط ماینرهای خودخواهانه
• افشای استراتژیک زنجیره‌های خصوصی
• سازمان‌دهی مجدد زنجیره و بلوک‌های یتیم

4. نتایج و تحلیل

4.1 آستانه‌های سودآوری

مدل ریاضی ما عبارات بسته‌شده‌ای برای آستانه‌های سودآوری به دست می‌دهد. برای ماینرهای خودخواهانه متقارن، حداقل نیاز نرخ هش به ۲۱.۴۸٪ کاهش می‌یابد که به طور قابل توجهی کمتر از آستانه اصلی ۲۵٪ است.

با این حال، رقابت بین ماینرهای خودخواهانه نامتقارن، آستانه سودآوری را افزایش می‌دهد و باعث می‌شود استخرهای کوچک‌تر بهره‌کمتری از استراتژی‌های ماینینگ خودخواهانه ببرند.

4.2 تحلیل رفتار گذرا

تأخیر سودآوری با کاهش نرخ هش ماینرهای خودخواهانه افزایش می‌یابد. این یافته نشان می‌دهد که استخرهای ماینینگ کوچک‌تر باید مدت زمان بیشتری منتظر بمانند تا از ماینینگ خودخواهانه سود کسب کنند که این استراتژی را برای استخرهای دارای منابع محاسباتی محدود کمتر جذاب می‌کند.

بدون تنظیمات دشواری متعاقب، ماینینگ خودخواهانه قدرت محاسباتی را هدر می‌دهد و در کوتاه مدت بی‌سود می‌شود.

5. پیاده‌سازی فنی

5.1 چارچوب ریاضی

مدل زنجیره مارکوف را می‌توان با ماتریس احتمال انتقال $P$ با حالت‌های $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$ نشان داد. توزیع حالت پایدار $\pi$ شرایط زیر را ارضا می‌کند:

$$\pi P = \pi$$

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

شرط سودآوری برای ماینینگ خودخواهانه به صورت زیر داده می‌شود:

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

که در آن $\alpha$ نشان‌دهنده نسبت نرخ هش ماینر است.

5.2 پیاده‌سازی کد

در زیر یک شبه‌کد پایتون برای شبیه‌سازی رفتار ماینینگ خودخواهانه آورده شده است:

class SelfishMiningSimulator:
    def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
        self.alpha = alpha  # نرخ هش ماینر خودخواهانه
        self.gamma = gamma  # احتمال پذیرش زنجیره خودخواهانه
        
    def simulate_round(self, state):
        """شبیه‌سازی یک دور ماینینگ"""
        if random() < self.alpha:
            # ماینر خودخواهانه بلوک پیدا می‌کند
            return self.selfish_found_block(state)
        else:
            # ماینر صادق بلوک پیدا می‌کند
            return self.honest_found_block(state)
    
    def calculate_profitability(self, rounds=10000):
        """محاسبه سودآوری بلندمدت"""
        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. کاربردها و جهت‌های آینده

بینش‌های حاصل از این تحقیق پیامدهای قابل توجهی برای امنیت بلاک‌چین و طراحی مکانیزم اجماع دارد. کارهای آینده باید بر موارد زیر متمرکز شوند:

• توسعه مکانیزم‌های تشخیص برای رفتار ماینینگ خودخواهانه در زمان واقعی
• طراحی پروتکل‌های اجماع مقاوم در برابر ماینینگ خودخواهانه چند استخری
• بررسی تأثیر تأخیرهای انتشار شبکه بر سودآوری ماینینگ خودخواهانه
• گسترش تحلیل به مکانیزم‌های اجماع اثبات سهام و ترکیبی

با تکامل فناوری بلاک‌چین به سمت اثبات سهام اتریوم ۲.۰ و سایر مکانیزم‌های اجماع، درک این بردارهای حمله برای حفظ امنیت شبکه بسیار حیاتی باقی می‌ماند.

تحلیل اصلی

7. مراجع