Эгоистичный майнинг в блокчейне: Анализ множества пулов и последствия для безопасности

Содержание

1. Введение

Технология блокчейн, с момента появления Биткойна в 2008 году, произвела революцию в децентрализованных системах благодаря своему механизму консенсуса Proof-of-Work (PoW). Однако безопасность PoW сталкивается со значительными проблемами из-за стратегического поведения майнеров, в частности, эгоистичного майнинга. В данной статье рассматривается ключевой вопрос о том, как множественные недобросовестные майнинговые пулы влияют на прибыльность стратегий эгоистичного майнинга.

Эгоистичный майнинг предполагает, что майнеры поддерживают приватные цепи и стратегически раскрывают блоки, чтобы получить непропорционально высокое вознаграждение по сравнению с их фактической вычислительной мощностью. В то время как предыдущие исследования были сосредоточены на одном эгоистичном майнере, наша работа расширяет этот анализ до множества конкурирующих пулов, предоставляя более реалистичную оценку угроз безопасности блокчейна.

2. Предпосылки и связанные работы

2.1 Блокчейн и Proof-of-Work

Безопасность блокчейна Биткойна основана на криптографических хеш-головоломках, решаемых с помощью интенсивных вычислений. Майнеры соревнуются в поиске действительных блоков, а успешные майнеры получают вознаграждение в криптовалюте. Консенсус PoW служит основой для примерно 90% публичных блокчейнов.

2.2 Основы эгоистичного майнинга

Основополагающая работа Эяля и Сирера показала, что эгоистичный майнинг становится прибыльным, когда майнер контролирует более 25% общей хеш-мощности. Последующие исследования с использованием Марковских процессов принятия решений (MDP) снизили этот порог примерно до 23,21%. Однако эти исследования предполагали наличие одного эгоистичного майнера, упуская из виду реалистичный сценарий с множеством конкурирующих пулов.

3. Методология и модель

3.1 Формулировка цепи Маркова

Мы создали новую модель цепи Маркова для характеристики переходов между состояниями публичных и приватных цепей. Модель учитывает честный пул, представляющий всех честных майнеров, и два эгоистичных майнинговых пула, не знающих о недобросовестной роли друг друга.

Пространство состояний определяется относительной длиной приватных и публичных цепей, а переходы запускаются событиями майнинга и стратегическим раскрытием блоков.

3.2 Анализ переходов между состояниями

Наш анализ рассматривает все возможные события, вызывающие изменения в состояниях цепей, включая:

• Нахождение честными майнерами новых блоков в публичной цепи
• Расширение эгоистичными майнерами своих приватных цепей
• Стратегическое раскрытие приватных цепей
• Реорганизации цепей и orphaned-блоки

4. Результаты и анализ

4.1 Пороги прибыльности

Наша математическая модель дает замкнутые выражения для порогов прибыльности. Для симметричных эгоистичных майнеров минимальное требование к хеш-мощности снижается до 21,48%, что значительно ниже исходного порога в 25%.

Однако конкуренция между асимметричными эгоистичными майнерами повышает порог прибыльности, затрудняя для небольших пулов извлечение выгоды из стратегий эгоистичного майнинга.

4.2 Анализ переходного поведения

Задержка до получения прибыли увеличивается по мере уменьшения хеш-мощности эгоистичных майнеров. Этот вывод предполагает, что небольшим майнинговым пулам приходится дольше ждать для получения прибыли от эгоистичного майнинга, что делает эту стратегию менее привлекательной для пулов с ограниченными вычислительными ресурсами.

Без последующей корректировки сложности эгоистичный майнинг растрачивает вычислительную мощность и становится убыточным в краткосрочной перспективе.

5. Техническая реализация

5.1 Математический аппарат

Модель цепи Маркова может быть представлена матрицей вероятностей переходов $P$ с состояниями $S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}$. Стационарное распределение $\pi$ удовлетворяет:

$$\pi P = \pi$$

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

Условие прибыльности для эгоистичного майнинга задается как:

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

где $\alpha$ представляет долю хеш-мощности майнера.

5.2 Реализация кода

Ниже представлен псевдокод на Python для имитации поведения эгоистичного майнинга:

class SelfishMiningSimulator:
    def __init__(self, alpha, gamma=0.5):
        self.alpha = alpha  # хеш-мощность эгоистичного майнера
        self.gamma = gamma  # вероятность принятия эгоистичной цепи
        
    def simulate_round(self, state):
        """Имитирует один раунд майнинга"""
        if random() < self.alpha:
            # Эгоистичный майнер находит блок
            return self.selfish_found_block(state)
        else:
            # Честный майнер находит блок
            return self.honest_found_block(state)
    
    def calculate_profitability(self, rounds=10000):
        """Вычисляет долгосрочную прибыльность"""
        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. Будущие приложения и направления

Выводы этого исследования имеют значительные последствия для безопасности блокчейна и проектирования механизмов консенсуса. Будущая работа должна быть сосредоточена на:

• Разработке механизмов обнаружения поведения эгоистичного майнинга в реальном времени
• Проектировании протоколов консенсуса, устойчивых к эгоистичному майнингу множества пулов
• Исследовании влияния задержек распространения в сети на прибыльность эгоистичного майнинга
• Расширении анализа на механизмы консенсуса Proof-of-Stake и гибридные механизмы

По мере эволюции технологии блокчейн в сторону Proof-of-Stake Ethereum 2.0 и других механизмов консенсуса, понимание этих векторов атак остается крайне важным для поддержания безопасности сети.

Оригинальный анализ

7. Ссылки