ब्लॉकचेन माइनिंग अर्थव्यवस्थाओं में ग्रिफिंग से स्थिरता तक

1 परिचय

4,000 से अधिक प्रचलित क्रिप्टोकरेंसी जिनका मूल्य $1 ट्रिलियन से ऊपर है और उन पर चलने वाले कई विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों के साथ, ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित कर रही हैं। हालांकि, उनकी स्थिरता और दीर्घकालिक स्थिरता के संबंध में अनिश्चितता व्यापक अपनाने में एक बाधा बनी हुई है। इन कारकों को समझना अनुमतिहीन ब्लॉकचेन और क्रिप्टोकरेंसी के व्यापक मौद्रिक लेनदेन माध्यम के रूप में स्वीकृति दोनों के लिए महत्वपूर्ण है।

माइनर्स ब्लॉकचेन पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिरता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, सहमति सुरक्षित करने के लिए महंगे संसाधन (प्रूफ ऑफ वर्क में कम्प्यूटेशनल शक्ति या प्रूफ ऑफ स्टेक में मूल क्रिप्टोकरेंसी इकाइयां) प्रदान करके। वे स्वार्थी, विकेंद्रीकृत तरीके से कार्य करते हैं और किसी भी समय नेटवर्क में प्रवेश या छोड़ सकते हैं, उनके योगदान किए गए संसाधनों के अनुपात में पुरस्कार प्राप्त करते हैं।

2 मॉडल और ढांचा

3 सैद्धांतिक विश्लेषण

4 आनुपातिक प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल

5 अनुभवजन्य परिणाम

6 तकनीकी विवरण

माइनिंग अर्थव्यवस्था को माइनर्स $N = \{1, 2, ..., n\}$ के साथ एक रणनीतिक खेल के रूप में मॉडल किया गया है, प्रत्येक $m$ ब्लॉकचेन में संसाधन आवंटन $x_i \geq 0$ चुनता है। माइनर $i$ के लिए उपयोगिता फलन है:

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

जहां $R_j$ ब्लॉकचेन $j$ से कुल पुरस्कार है, $x_{ij}$ माइनर $i$ का ब्लॉकचेन $j$ के लिए आवंटन है, और $c_i(x_i)$ माइनर $i$ के लिए लागत फलन है।

एक विचलन $\Delta x_i$ के लिए ग्रिफिंग क्षमता $GP_i$ की गणना इस प्रकार की जाती है:

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

7 कोड कार्यान्वयन

ब्लॉकचेन संसाधन आवंटन के लिए आनुपातिक प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल का एक सरलीकृत पायथन कार्यान्वयन नीचे दिया गया है:

import numpy as np

def proportional_response_update(current_allocations, utilities, learning_rate=0.1):
    """
    माइनिंग संसाधन आवंटन के लिए आनुपातिक प्रतिक्रिया अद्यतन प्रोटोकॉल लागू करता है
    
    पैरामीटर्स:
    current_allocations: आकार (n_miners, n_blockchains) का numpy array
    utilities: आकार (n_miners, n_blockchains) का numpy array - सीमांत उपयोगिताएं
    learning_rate: अद्यतन के लिए चरण आकार
    
    रिटर्न:
    updated_allocations: पीआर अद्यतन के बाद नए संसाधन आवंटन
    """
    n_miners, n_blockchains = current_allocations.shape
    
    # आनुपातिक प्रतिक्रियाओं की गणना करें
    marginal_utility_ratios = utilities / (utilities.sum(axis=0) / n_miners)
    
    # संसाधन आवंटन को सीमांत उपयोगिता अनुपात के अनुपात में अद्यतन करें
    updated_allocations = current_allocations * (1 + learning_rate * (marginal_utility_ratios - 1))
    
    # गैर-नकारात्मकता सुनिश्चित करें और यदि आवश्यक हो तो सामान्यीकृत करें
    updated_allocations = np.maximum(updated_allocations, 0)
    updated_allocations = updated_allocations / updated_allocations.sum(axis=1, keepdims=True)
    
    return updated_allocations

# उदाहरण उपयोग
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("अद्यतन आवंटन आकार:", new_alloc.shape)

8 अनुप्रयोग और भविष्य की दिशाएं

इस शोध से प्राप्त अंतर्दृष्टि के कई महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं:

• प्रोटोकॉल डिजाइन: अधिक स्थिर ब्लॉकचेन पुरस्कार तंत्र के डिजाइन को सूचित करना जो ग्रिफिंग व्यवहार को हतोत्साहित करते हैं
• नियामक ढांचे: माइनिंग पूल को विनियमित करने और प्रतिस्पर्धी प्रथाओं को रोकने के लिए सैद्धांतिक आधार प्रदान करना
• क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी: कई परस्पर जुड़े ब्लॉकचेन में स्थिर संसाधन आवंटन सक्षम करना
• विकेंद्रीकृत वित्त: डीफाई प्रोटोकॉल की स्थिरता में सुधार करना जो ब्लॉकचेन सुरक्षा पर निर्भर करते हैं

भविष्य के शोध दिशाएं शामिल हैं:

• अधिक जटिल माइनर उपयोगिता कार्यों को शामिल करने के लिए मॉडल का विस्तार
• प्रूफ-ऑफ-स्टेक और अन्य सहमति तंत्र में ग्रिफिंग का विश्लेषण
• गतिशील पीआर प्रोटोकॉल विकसित करना जो बदलती नेटवर्क स्थितियों के अनुकूल हो
• अधिक ब्लॉकचेन नेटवर्क में बड़े डेटासेट पर अनुभवजन्य सत्यापन

9 मूल विश्लेषण

यह शोध गेम-थ्योरेटिक लेंस के माध्यम से ग्रिफिंग को औपचारिक रूप से चित्रित करके ब्लॉकचेन माइनिंग अर्थव्यवस्थाओं में रणनीतिक व्यवहार को समझने में महत्वपूर्ण योगदान देता है। ग्रिफिंग और विकासवादी स्थिरता के बीच संबंध विकेंद्रीकृत प्रणालियों में संसाधन आवंटन का विश्लेषण करने के लिए एक नवीन ढांचा प्रदान करता है। जिस तरह साइकलजीएएन (झू एट अल., 2017) ने साइकल-सुसंगतता हानियों का लाभ उठाकर अनिरीक्षित छवि-से-छवि अनुवाद पेश किया, उसी तरह यह कार्य गैर-सहयोगी माइनिंग वातावरण में स्थिरता का विश्लेषण करने के लिए विकासवादी गेम थ्योरी अवधारणाओं को अनुकूलित करता है।

आनुपातिक प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल एक महत्वपूर्ण एल्गोरिदमिक योगदान का प्रतिनिधित्व करता है, जो बहु-एजेंट प्रणालियों में वितरित अनुकूलन दृष्टिकोण के अनुरूप है। विविध जोखिम प्रोफाइल के तहत इसके अभिसरण गुण फिशर बाजार संतुलन साहित्य, विशेष रूप से बाजार खेलों में अभिसरण गतिशीलता पर कोल एट अल. (2017) के कार्य के निष्कर्षों के साथ संरेखित होते हैं। कई क्रिप्टोकरेंसी में अनुभवजन्य सत्यापन इन सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि की व्यावहारिक प्रासंगिकता को मजबूत करता है।

ब्लॉकचेन सुरक्षा के पारंपरिक गेम-थ्योरेटिक विश्लेषणों की तुलना में, जैसे कि आईईईई सिक्योरिटी एंड प्राइवेसी सम्मेलन से, यह कार्य सरल लाभ अधिकतमकरण से परे माइनर प्रोत्साहनों की अधिक सूक्ष्म समझ प्रदान करता है। पेश किए गए ग्रिफिंग कारक रणनीतिक हेरफेर के खिलाफ प्रोटोकॉल लचीलापन का मूल्यांकन करने के लिए मात्रात्मक मेट्रिक्स प्रदान करते हैं, जैसे बीजान्टिन फॉल्ट टॉलरेंस मेट्रिक्स वितरित प्रणाली मजबूती का आकलन करते हैं।

शोध सीमाओं में माइनर तर्कसंगतता और पूर्ण जानकारी के बारे में धारणाएं शामिल हैं, जिन्हें भविष्य के कार्य में शिथिल किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, ब्लॉकचेन स्केलेबिलिटी पर एसीएम कंप्यूटिंग सर्वेक्षण लेखों में उल्लेखित है, फिशर बाजार की स्थितियों में संक्रमण नेटवर्क आकार सीमा पर निर्भर करता है जो कार्यान्वयन में भिन्न हो सकती है। फिर भी, यह कार्य ग्रिफिंग हमलों और केंद्रीकरण दबावों के प्रतिरोधी अधिक स्थिर और कुशल ब्लॉकचेन अर्थव्यवस्थाओं को डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण नींव स्थापित करता है।

10 संदर्भ

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)