Mineração Egoísta em Blockchain: Análise de Múltiplas Pools e Implicações de Segurança

Índice

1. Introdução

A tecnologia blockchain, desde a introdução do Bitcoin em 2008, revolucionou os sistemas descentralizados através do seu mecanismo de consenso Proof-of-Work (PoW). No entanto, a segurança do PoW enfrenta desafios significativos provenientes de comportamentos estratégicos de mineração, particularmente a mineração egoísta. Este artigo aborda a questão crítica de como múltiplas pools de mineração maliciosas influenciam a rentabilidade das estratégias de mineração egoísta.

A mineração egoísta envolve mineiros que mantêm cadeias privadas e revelam blocos estrategicamente para obter recompensas desproporcionais em relação ao seu poder computacional real. Enquanto pesquisas anteriores focaram em mineiros egoístas individuais, o nosso trabalho estende esta análise para múltiplas pools concorrentes, fornecendo uma avaliação mais realista das ameaças à segurança da blockchain.

2. Contexto e Trabalhos Relacionados

2.1 Blockchain e Proof-of-Work

A segurança da blockchain do Bitcoin baseia-se em quebra-cabeças criptográficos de hash resolvidos através de computações intensivas. Os mineiros competem para encontrar blocos válidos, com os mineiros bem-sucedidos a receber recompensas em criptomoeda. O consenso PoW serve como base para aproximadamente 90% das blockchains públicas.

2.2 Fundamentos da Mineração Egoísta

O trabalho seminal de Eyal e Sirer demonstrou que a mineração egoísta se torna rentável quando um mineiro controla mais de 25% do hash rate total. Pesquisas subsequentes usando Processos de Decisão de Markov (MDP) reduziram este limiar para aproximadamente 23.21%. No entanto, estes estudos assumiram um único mineiro egoísta, ignorando o cenário realista de múltiplas pools concorrentes.

3. Metodologia e Modelo

3.1 Formulação da Cadeia de Markov

Estabelecemos um novo modelo de cadeia de Markov para caracterizar transições de estado entre cadeias públicas e privadas. O modelo considera uma pool honesta representando todos os mineiros honestos e duas pools de mineração egoísta que desconhecem os papéis maliciosos umas das outras.

O espaço de estados é definido pelos comprimentos relativos das cadeias privadas e públicas, com transições desencadeadas por eventos de mineração e revelações estratégicas de blocos.

3.2 Análise de Transição de Estados

A nossa análise dissecou todos os eventos possíveis que desencadeiam mudanças nos estados da cadeia, incluindo:

• Mineiros honestos a encontrarem novos blocos na cadeia pública
• Mineiros egoístas a estenderem as suas cadeias privadas
• Revelações estratégicas de cadeias privadas
• Reorganizações de cadeia e blocos órfãos

4. Resultados e Análise

4.1 Limiares de Rentabilidade

O nosso modelo matemático produziu expressões de forma fechada para os limiares de rentabilidade. Para mineiros egoístas simétricos, o requisito mínimo de hash rate reduz-se para 21.48%, significativamente inferior ao limiar original de 25%.

No entanto, a competição entre mineiros egoístas assimétricos aumenta o limiar de rentabilidade, tornando mais difícil para pools menores beneficiarem de estratégias de mineração egoísta.

4.2 Análise do Comportamento Transitório

O atraso rentável aumenta à medida que o hash rate dos mineiros egoístas diminui. Esta descoberta sugere que pools de mineração menores devem esperar mais tempo para realizar lucros com a mineração egoísta, tornando a estratégia menos atrativa para pools com recursos computacionais limitados.

Sem ajustes subsequentes de dificuldade, a mineração egoísta desperdiça poder computacional e torna-se não rentável a curto prazo.

5. Implementação Técnica

5.1 Estrutura Matemática

O modelo de cadeia de Markov pode ser representado pela matriz de probabilidade de transição $P$ com estados $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$. A distribuição de estado estacionário $\pi$ satisfaz:

$$\pi P = \pi$$

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

A condição de rentabilidade para mineração egoísta é dada por:

$$R_{egoista} > R_{honesto} = \alpha$$

onde $\alpha$ representa a proporção do hash rate do mineiro.

5.2 Implementação de Código

Abaixo está uma implementação em pseudocódigo Python para simular o comportamento de mineração egoísta:

class SimuladorMineraçãoEgoísta:
    def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
        self.alpha = alpha  # hash rate do mineiro egoísta
        self.gamma = gamma  # probabilidade de adoção da cadeia egoísta
        
    def simular_rodada(self, estado):
        """Simula uma rodada de mineração"""
        if random() < self.alpha:
            # Mineiro egoísta encontra bloco
            return self.mineiro_egoista_encontra_bloco(estado)
        else:
            # Mineiro honesto encontra bloco
            return self.mineiro_honesto_encontra_bloco(estado)
    
    def calcular_rentabilidade(self, rodadas=10000):
        """Calcula a rentabilidade a longo prazo"""
        recompensas_totais = 0
        estado = {'vantagem_privada': 0, 'cadeia_publica': 0}
        
        for _ in range(rodadas):
            estado = self.simular_rodada(estado)
            recompensas_totais += self.calcular_recompensa(estado)
        
        return recompensas_totais / rodadas

6. Aplicações e Direções Futuras

As perspetivas desta pesquisa têm implicações significativas para a segurança da blockchain e o design de mecanismos de consenso. Trabalhos futuros devem focar-se em:

• Desenvolver mecanismos de deteção para comportamento de mineração egoísta em tempo real
• Projetar protocolos de consenso resistentes à mineração egoísta de múltiplas pools
• Explorar o impacto dos atrasos de propagação de rede na rentabilidade da mineração egoísta
• Estender a análise para mecanismos Proof-of-Stake e consensos híbridos

À medida que a tecnologia blockchain evolui para o Proof-of-Stake do Ethereum 2.0 e outros mecanismos de consenso, compreender estes vetores de ataque permanece crucial para manter a segurança da rede.

Análise Original

7. Referências