検出不能なセルフィシュマイニング：ブロックチェーンセキュリティ脆弱性の分析

目次

1 はじめに

ブロックチェーンプロトコルは、プルーフ・オブ・ワーク合意を通じて維持される分散型の完全順序付けされた取引台帳を提供することを目的としている。中本哲史のオリジナルのビットコインホワイトペーパーでは、ハッシュレートの50%以上を持つマイナーがプロトコルから逸脱することで利益を得られる可能性があることを指摘したが、これが閾値であると仮定していた。EyalとSirerの画期的な研究は、セルフィシュマイニングが総ハッシュレートのわずか1/3以上で収益性があることを実証し、その後の研究によりこれは約32.9%にまで低下した。

2 背景と関連研究

2.1 セルフィシュマイニングの基礎

セルフィシュマイニングは、新しくマイニングされたブロックを戦略的に保留してプライベートチェーンを作成し、その後、それらを選択的に公開して正直なマイナーのブロックをオーファン化することを含む。これにより、攻撃者はブロックチェーンの自然なフォーク解決メカニズムを操作することで不均衡な報酬を得ることができる。

2.2 統計的検出可能性の問題

従来のセルフィシュマイニングの主な実用的な制限は、統計的検出可能性である。作成されたオーファンブロックのパターンは、自然なネットワーク遅延だけでは説明できず、ブロックチェーン分析を通じて攻撃を検出可能にする。

3 検出不能なセルフィシュマイニング戦略

3.1 数学的フレームワーク

提案された戦略は、ネットワーク遅延を持つ正直なマイナーが各高さで確率β′で独立してオーファンブロックを生成する様式化されたモデルで動作する。検出不能なセルフィシュマイニング戦略は、確率β > β′でオーファンブロックを生成し、パターンを自然なネットワーク条件と統計的に区別不能にする。

主要な数学的関係:

• 期待報酬率: $R_{selfish} = \frac{\alpha(1-\alpha)^2(4\alpha+\beta(1-2\alpha))-\alpha^3}{1-\alpha(1+(2-\alpha)\alpha)}$
• 検出確率: $P_{detect} = 1 - \prod_{i=1}^{n} (1 - |\beta_i - \beta'_i|)$
• 収益性条件: $\alpha > \frac{1-2\beta}{4-2\beta}$ for $\beta < 0.5$

3.2 実装アルゴリズム

この戦略は、統計的検出不能性を維持しながら利益を最大化するために、ブロック公開のタイミングを慎重に計ることを含む。

4 実験結果

実験シミュレーションは、検出不能なセルフィシュマイニング戦略が以下を達成することを実証している:

• 総ハッシュレートの38.2%を持つ攻撃者に対する厳密な収益性
• すべてのテストされたネットワーク条件にわたる統計的検出不能性
• 正直なマイニングに対する一貫したパフォーマンス向上

実験設定は、様々なハッシュレート分布とネットワーク遅延条件を持つブロックチェーンネットワークのシミュレーションを含んだ。結果は、以前の研究で使用された検出アルゴリズム（オーファンブロッククラスタリング分析に基づくものなど）が、検出不能なセルフィシュマイニング戦略を統計的有意性を持って識別できなかったことを示した。

5 技術分析

6 コード実装

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):
        """新しいブロックをマイニングし、公開するかどうかを決定"""
        new_block = self.create_block()
        self.private_chain.append(new_block)
        
        # ブロック公開の決定ロジック
        if self.should_publish():
            self.publish_blocks()
            
    def should_publish(self):
        """検出不能性のための最適な公開タイミングを決定"""
        lead = len(self.private_chain) - self.public_chain_height
        
        # 自然オーファンレートに一致させるための戦略的遅延
        if lead >= 2 and random.random() < self.calculate_delay_probability():
            return True
        return False
        
    def calculate_delay_probability(self):
        """目標βを達成するための公開確率を計算"""
        # 数学的モデルの実装
        base_prob = self.beta / self.alpha
        adjustment = (self.beta - NATURAL_BETA) * ADJUSTMENT_FACTOR
        return max(0, min(1, base_prob + adjustment))

7 将来の応用

検出不能なセルフィシュマイニングに関する研究は、将来のブロックチェーン開発にいくつかの重要な示唆を与える:

• 改善された検出アルゴリズム: 自然なネットワーク動作を模倣する努力にもかかわらず、微妙な操作パターンを識別できるより高度な統計的テストの開発
• 合意プロトコルの強化: セルフィシュマイニング戦略の収益性を減少させるブロックチェーン合意メカニズムの修正
• クロスチェーンセキュリティ: 新興のブロックチェーン相互運用性プロトコルとクロスチェーンブリッジを保護するためのこれらの発見の応用
• 規制フレームワーク: ブロックチェーンセキュリティとマイナー行動のための規制基準の開発への情報提供
• 機械学習防御: より堅牢な検出システムを開発するための敵対的機械学習技術の潜在的な応用

8 参考文献