Daripada Griefing kepada Kestabilan dalam Ekonomi Perlombongan Blockchain

1 Pengenalan

Dengan lebih 4,000 kriptowang yang beredar bernilai lebih $1 trilion dan pelbagai aplikasi terdesentralisasi yang berjalan di atasnya, teknologi blockchain menarik perhatian signifikan. Walau bagaimanapun, ketidakpastian mengenai kestabilan dan kelestarian jangka panjang mereka masih menjadi halangan kepada penerimaan meluas. Memahami faktor-faktor ini adalah penting untuk kedua-dua blockchain tanpa kebenaran dan penerimaan kriptowang sebagai medium transaksi kewangan yang meluas.

Pelombong memainkan peranan kritikal dalam kestabilan ekosistem blockchain dengan menyediakan sumber berkos tinggi (kuasa pengiraan dalam Proof of Work atau unit kriptowang asli dalam Proof of Stake) untuk menjamin konsensus. Mereka bertindak secara terdesentralisasi dan mementingkan diri sendiri, serta boleh memasuki atau meninggalkan rangkaian pada bila-bila masa, menerima ganjaran berkadaran dengan sumber yang disumbangkan.

2 Model dan Kerangka

3 Analisis Teoretikal

4 Protokol Respons Berkadar

5 Hasil Empirikal

6 Butiran Teknikal

Ekonomi perlombongan dimodelkan sebagai permainan strategik dengan pelombong $N = \{1, 2, ..., n\}$, setiap satu memilih peruntukan sumber $x_i \geq 0$ merentasi $m$ blockchain. Fungsi utiliti untuk pelombong $i$ ialah:

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

di mana $R_j$ ialah jumlah ganjaran dari blockchain $j$, $x_{ij}$ ialah peruntukan pelombong $i$ kepada blockchain $j$, dan $c_i(x_i)$ ialah fungsi kos untuk pelombong $i$.

Potensi griefing $GP_i$ untuk sisihan $\Delta x_i$ dikira sebagai:

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

7 Pelaksanaan Kod

Di bawah ialah pelaksanaan Python dipermudahkan protokol Respons Berkadar untuk peruntukan sumber blockchain:

import numpy as np

def proportional_response_update(current_allocations, utilities, learning_rate=0.1):
    """
    Melaksanakan protokol kemaskini Respons Berkadar untuk peruntukan sumber perlombongan
    
    Parameter:
    current_allocations: tatasusunan numpy bentuk (n_miners, n_blockchains)
    utilities: tatasusunan numpy bentuk (n_miners, n_blockchains) - utiliti marginal
    learning_rate: saiz langkah untuk kemaskini
    
    Pulangan:
    updated_allocations: peruntukan sumber baharu selepas kemaskini PR
    """
    n_miners, n_blockchains = current_allocations.shape
    
    # Kira respons berkadar
    marginal_utility_ratios = utilities / (utilities.sum(axis=0) / n_miners)
    
    # Kemaskini peruntukan berkadaran dengan nisbah utiliti marginal
    updated_allocations = current_allocations * (1 + learning_rate * (marginal_utility_ratios - 1))
    
    # Pastikan ketaknegatifan dan normalisasi jika perlu
    updated_allocations = np.maximum(updated_allocations, 0)
    updated_allocations = updated_allocations / updated_allocations.sum(axis=1, keepdims=True)
    
    return updated_allocations

# Contoh penggunaan
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("Bentuk peruntukan dikemaskini:", new_alloc.shape)

8 Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Wawasan dari penyelidikan ini mempunyai beberapa aplikasi penting:

• Reka Bentuk Protokol: Memaklumkan reka bentuk mekanisme ganjaran blockchain yang lebih stabil yang menggalakkan tingkah laku griefing
• Kerangka Peraturan: Menyediakan asas teoretikal untuk mengawal selia kolam perlombongan dan mencegah amalan anti-persaingan
• Kebolehoperasian Rantai Silang: Membolehkan peruntukan sumber stabil merentasi pelbagai blockchain yang saling berkaitan
• Kewangan Terdesentralisasi: Meningkatkan kestabilan protokol DeFi yang bergantung pada keselamatan blockchain

Hala tuju penyelidikan masa depan termasuk:

• Meluaskan model untuk menggabungkan fungsi utiliti pelombong yang lebih kompleks
• Menganalisis griefing dalam Proof-of-Stake dan mekanisme konsensus lain
• Membangunkan protokol PR dinamik yang menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan rangkaian
• Pengesahan empirikal pada set data lebih besar merentasi lebih banyak rangkaian blockchain

9 Analisis Asal

Penyelidikan ini membuat sumbangan signifikan kepada pemahaman tingkah laku strategik dalam ekonomi perlombongan blockchain dengan mencirikan griefing secara formal melalui kanta teori permainan. Hubungan antara griefing dan kestabilan evolusi menyediakan kerangka novel untuk menganalisis peruntukan sumber dalam sistem terdesentralisasi. Serupa dengan cara CycleGAN (Zhu et al., 2017) memperkenalkan terjemahan imej-ke-imej tanpa penyeliaan dengan memanfaatkan kerugian kitaran-kekonsistenan, kerja ini menyesuaikan konsep teori permainan evolusi untuk menganalisis kestabilan dalam persekitaran perlombongan tidak kooperatif.

Protokol Respons Berkadar mewakili sumbangan algoritma penting, bersamaan dengan pendekatan pengoptimuman teragih dalam sistem multi-ejen. Sifat penumpuannya di bawah profil risiko heterogen selaras dengan penemuan dari literatur keseimbangan pasaran Fisher, terutamanya kerja Cole et al. (2017) mengenai dinamik penumpuan dalam permainan pasaran. Pengesahan empirikal merentasi pelbagai kriptowang mengukuhkan relevan praktikal wawasan teoretikal ini.

Berbanding analisis teori permainan tradisional keselamatan blockchain seperti dari simposium IEEE Security & Privacy, kerja ini menawarkan pemahaman lebih bernuansa tentang insentif pelombong melampaui pemaksimuman keuntungan mudah. Faktor griefing yang diperkenalkan menyediakan metrik boleh kuantifikasi untuk menilai ketahanan protokol terhadap manipulasi strategik, serupa dengan cara metrik toleransi kesalahan Byzantine menilai keteguhan sistem teragih.

Batasan penyelidikan termasuk andaian tentang rasionaliti pelombong dan maklumat lengkap, yang boleh dilonggarkan dalam kerja masa depan. Selain itu, seperti yang dinyatakan dalam artikel ACM Computing Surveys mengenai kebolehskalaan blockchain, peralihan kepada keadaan pasaran Fisher bergantung pada ambang saiz rangkaian yang mungkin berbeza merentasi pelaksanaan. Walau bagaimanapun, kerja ini mewujudkan asas penting untuk mereka bentuk ekonomi blockchain yang lebih stabil dan cekap tahan terhadap serangan griefing dan tekanan pemusatan.

10 Rujukan

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)