Perlombongan Egois Blockchain: Analisis Berbilang Kolam dan Implikasi Keselamatan

Kandungan

1. Pengenalan

Teknologi blockchain, sejak pengenalan Bitcoin pada tahun 2008, telah merevolusikan sistem terdesentralisasi melalui mekanisme konsensus Bukti-Kerja (PoW). Walau bagaimanapun, keselamatan PoW menghadapi cabaran signifikan daripada tingkah laku perlombongan strategik, terutamanya perlombongan egois. Kertas kerja ini membincangkan persoalan kritikal tentang bagaimana berbilang kolam perlombongan bermasalah mempengaruhi keuntungan strategi perlombongan egois.

Perlombongan egois melibatkan pelombong mengekalkan rantaian peribadi dan mendedahkan blok secara strategik untuk mendapatkan ganjaran tidak seimbang berbanding kuasa pengiraan sebenar mereka. Walaupun penyelidikan sebelumnya memberi tumpuan kepada pelombong egois tunggal, kerja kami melanjutkan analisis ini kepada berbilang kolam yang bersaing, memberikan penilaian ancaman keselamatan blockchain yang lebih realistik.

2. Latar Belakang dan Kerja Berkaitan

2.1 Blockchain dan Bukti-Kerja

Keselamatan blockchain Bitcoin bergantung pada teka-teki hash kriptografi yang diselesaikan melalui pengiraan intensif. Pelombong bersaing untuk mencari blok yang sah, dengan pelombong berjaya menerima ganjaran kriptowang. Konsensus PoW berfungsi sebagai asas untuk kira-kira 90% blockchain awam.

2.2 Asas Perlombongan Egois

Kerja seminal Eyal dan Sirer menunjukkan bahawa perlombongan egois menjadi menguntungkan apabila pelombong mengawal lebih daripada 25% daripada jumlah kadar hash. Penyelidikan seterusnya menggunakan Proses Keputusan Markov (MDP) mengurangkan ambang ini kepada kira-kira 23.21%. Walau bagaimanapun, kajian ini mengandaikan pelombong egois tunggal, mengabaikan senario realistik berbilang kolam yang bersaing.

3. Metodologi dan Model

3.1 Formulasi Rantai Markov

Kami menubuhkan model rantai Markov novel untuk mencirikan peralihan negeri antara rantaian awam dan peribadi. Model ini mempertimbangkan kolam jujur yang mewakili semua pelombong jujur dan dua kolam perlombongan egois yang tidak sedar peranan bermasalah antara satu sama lain.

Ruang negeri ditakrifkan oleh panjang relatif rantaian peribadi dan awam, dengan peralihan dicetuskan oleh peristiwa perlombongan dan pendedahan blok strategik.

3.2 Analisis Peralihan Negeri

Analisis kami membedah semua peristiwa mungkin yang mencetuskan perubahan dalam keadaan rantaian, termasuk:

• Pelombong jujur mencari blok baharu pada rantaian awam
• Pelombong egois melanjutkan rantaian peribadi mereka
• Pendedahan strategik rantaian peribadi
• Penyusunan semula rantaian dan blok yatim

4. Keputusan dan Analisis

4.1 Ambang Keuntungan

Model matematik kami menghasilkan ungkapan bentuk tertutup untuk ambang keuntungan. Untuk pelombong egois simetri, keperluan kadar hash minimum berkurangan kepada 21.48%, jauh lebih rendah daripada ambang asal 25%.

Walau bagaimanapun, persaingan antara pelombong egois asimetri meningkatkan ambang menguntungkan, menyukarkan kolam lebih kecil untuk mendapat manfaat daripada strategi perlombongan egois.

4.2 Analisis Tingkah Laku Sementara

Kelewatan menguntungkan meningkat apabila kadar hash pelombong egois berkurangan. Penemuan ini mencadangkan bahawa kolam perlombongan lebih kecil mesti menunggu lebih lama untuk merealisasikan keuntungan daripada perlombongan egois, menjadikan strategi kurang menarik untuk kolam dengan sumber pengiraan terhad.

Tanpa pelarasan kesukaran seterusnya, perlombongan egois membazirkan kuasa pengiraan dan menjadi tidak menguntungkan dalam jangka pendek.

5. Pelaksanaan Teknikal

5.1 Kerangka Matematik

Model rantai Markov boleh diwakili oleh matriks kebarangkalian peralihan $P$ dengan negeri $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$. Taburan keadaan mantap $\pi$ memenuhi:

$$\pi P = \pi$$

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

Syarat keuntungan untuk perlombongan egois diberikan oleh:

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

di mana $\alpha$ mewakili perkadaran kadar hash pelombong.

5.2 Pelaksanaan Kod

Di bawah adalah pelaksanaan pseudokod Python untuk mensimulasikan tingkah laku perlombongan egois:

class SelfishMiningSimulator:
    def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
        self.alpha = alpha  # kadar hash pelombong egois
        self.gamma = gamma  # kebarangkalian menerima pakai rantaian egois
        
    def simulate_round(self, state):
        """Simulasi satu pusingan perlombongan"""
        if random() < self.alpha:
            # Pelombong egois menemui blok
            return self.selfish_found_block(state)
        else:
            # Pelombong jujur menemui blok
            return self.honest_found_block(state)
    
    def calculate_profitability(self, rounds=10000):
        """Kira keuntungan jangka panjang"""
        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. Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Pandangan daripada penyelidikan ini mempunyai implikasi signifikan untuk keselamatan blockchain dan reka bentuk mekanisme konsensus. Kerja masa depan harus memberi tumpuan kepada:

• Membangunkan mekanisme pengesanan untuk tingkah laku perlombongan egois secara masa nyata
• Mereka protokol konsensus tahan terhadap perlombongan egois berbilang kolam
• Meneroka kesan kelewatan penyebaran rangkaian ke atas keuntungan perlombongan egois
• Memperluas analisis kepada Bukti-Kepentingan dan mekanisme konsensus hibrid

Apabila teknologi blockchain berkembang ke arah Bukti-Kepentingan Ethereum 2.0 dan mekanisme konsensus lain, memahami vektor serangan ini kekal penting untuk mengekalkan keselamatan rangkaian.

Analisis Asal

7. Rujukan