ADESS: Протокол Proof-of-Work для предотвращения атак двойной траты

Содержание

1 Введение

Основная уязвимость блокчейнов с доказательством выполнения работы (PoW) заключается в возможности злоумышленников переписывать историю транзакций, создавая форки ранее опубликованных блоков и строя альтернативные сегменты цепочки с различными последовательностями транзакций. Когда цепочка злоумышленника накапливает большую сложность майнинга, чем текущая каноническая цепочка, узлы признают её канонической, что позволяет проводить атаки двойной траты, при которых злоумышленники аннулируют переводы токенов, записанные в исходной цепочке.

Реальные инциденты, такие как атаки на Ethereum Classic и Bitcoin Gold в период 2018-2020 годов, демонстрируют практическую угрозу двойной траты. Модификация протокола ADESS устраняет эту уязвимость, вводя новые механизмы для идентификации цепочек злоумышленников и наложения экономических штрафов.

1.1 Две модификации ADESS

ADESS вводит два ключевых изменения в существующие протоколы PoW:

1.1.1 Идентификация цепочки злоумышленника

Протокол идентифицирует потенциальные цепочки злоумышленников, анализируя временные последовательности. При сравнении цепочек с общим блоком-предком ("блок-форк") ADESS назначает штрафы цепочкам, которые последними транслировали минимальное количество последовательных блоков от блока-форка. Это использует поведенческую модель, при которой злоумышленники задерживают трансляцию своей цепочки до получения товаров или услуг.

1.1.2 Механизм экспоненциального штрафа

После идентификации цепочки злоумышленника ADESS применяет экспоненциально растущие требования к хешрейту, чтобы сделать цепочку злоумышленника канонической. Это значительно увеличивает экономическую стоимость успешных атак.

2 Техническая структура

ADESS функционирует как модификация протокола консенсуса Накамото, сохраняя обратную совместимость при одновременном повышении безопасности от атак двойной траты.

2.1 Математические основы

Механизм штрафов ADESS может быть математически представлен как:

$P_A = D_A \times e^{\lambda \times \Delta t}$

Где:

$P_A$ = Эффективная сложность цепочки злоумышленника с учётом штрафа
$D_A$ = Фактическая сложность майнинга цепочки злоумышленника
$\lambda$ = Параметр скорости роста штрафа
$\Delta t$ = Временная задержка между трансляциями цепочек

Ожидаемая стоимость атаки двойной траты в ADESS становится:

$E[Cost_{ADESS}] = \int_0^T h(t) \times e^{\lambda t} \times c \, dt$

Где $h(t)$ - функция хешрейта, а $c$ - стоимость единицы хешрейта.

2.2 Реализация протокола

ADESS модифицирует алгоритм выбора цепочки, включая временной анализ. Узлы сохраняют дополнительные метаданные о времени публикации блоков и используют эту информацию во время событий реорганизации цепочки.

3 Экспериментальные результаты

Исследователи провели симуляции, сравнивая ADESS с традиционными протоколами PoW в различных сценариях атак.

3.1.1 Вероятность успеха атаки

Экспериментальные результаты демонстрируют, что ADESS снижает вероятность успеха атаки двойной траты на 45-68% по сравнению со стандартными протоколами PoW, в зависимости от параметров сети и процентной доли хешрейта злоумышленника.

3.1.2 Анализ экономической стоимости

Исследование показывает, что для любой стоимости транзакции существует настройка штрафа в ADESS, которая делает ожидаемую прибыль от атак двойной траты отрицательной, эффективно сдерживая рациональных злоумышленников.

3.1 Анализ безопасности

ADESS сохраняет те же гарантии безопасности, что и традиционный PoW для честных участников, при этом значительно увеличивая стоимость атак. Протокол наиболее эффективен, когда сложность майнинга часто корректируется между короткими интервалами блоков.

Увеличение стоимости атаки

2.3x - 5.7x

Более высокая стоимость успешных атак

Снижение вероятности успеха

45% - 68%

Снижение уровня успешности атак

4 Реализация кода

Ниже представлена упрощённая псевдокодовая реализация алгоритма выбора цепочки ADESS:

function selectCanonicalChain(chains):
    // Фильтруем цепочки с достаточной работой
    valid_chains = filter(lambda c: c.total_difficulty > THRESHOLD, chains)
    
    // Находим общего предка и вычисляем временные задержки
    fork_block = findCommonAncestor(valid_chains)
    time_delays = calculateBroadcastDelays(valid_chains, fork_block)
    
    // Применяем штраф ADESS
    for chain in valid_chains:
        if isPotentialAttacker(chain, time_delays):
            penalty = exp(PENALTY_RATE * time_delays[chain])
            chain.effective_difficulty = chain.total_difficulty / penalty
        else:
            chain.effective_difficulty = chain.total_difficulty
    
    // Выбираем цепочку с наибольшей эффективной сложностью
    return max(valid_chains, key=lambda c: c.effective_difficulty)

function isPotentialAttacker(chain, delays):
    return delays[chain] > ATTACKER_THRESHOLD

5 Оригинальный анализ

Протокол ADESS представляет значительный прогресс в безопасности блокчейнов с доказательством выполнения работы, устраняя фундаментальные уязвимости, сохраняющиеся со времён создания Bitcoin. В отличие от традиционных подходов, сосредоточенных исключительно на совокупной работе, ADESS вводит временной анализ как измерение безопасности, создавая многоаспектный механизм защиты. Этот подход соответствует emerging trends в безопасности блокчейнов, которые включают поведенческую экономику и теорию игр, подобно тому, как переход Ethereum к доказательству доли введения ввел условия сокращения на основе поведения валидаторов.

С технической точки зрения, механизм экспоненциального штрафа ADESS создает экономически рациональные сдерживающие факторы для злоумышленников. Математическая формулировка $P_A = D_A \times e^{\lambda \times \Delta t}$ гарантирует, что стоимость атак растет суперлинейно со временем, делая устойчивые атаки экономически нецелесообразными. Этот подход имеет концептуальное сходство с алгоритмом корректировки сложности Bitcoin, но применяет экспоненциальную концепцию к безопасности, а не к регулированию майнинга.

По сравнению с другими механизмами предотвращения двойной траты, такими как чекпоинты или консенсус Avalanche, ADESS сохраняет децентрализованную природу PoW, добавляя минимальные вычислительные накладные расходы. Эффективность протокола в симуляциях — показывающая снижение вероятности успеха атаки на 45-68% — демонстрирует практическую жизнеспособность. Однако зависимость от точной синхронизации времени между узлами представляет проблемы реализации, требующие тщательного проектирования сети, что напоминает проблемы надежности временных меток, обсуждавшиеся в самой white paper Bitcoin.

Исследование вносит вклад в более широкий ландшафт безопасности блокчейнов, демонстрируя, что модификации протоколов не обязательно должны быть революционными, чтобы быть эффективными. Как отмечено в статье CycleGAN (Zhu et al., 2017), иногда самые влиятельные инновации происходят от творческой рекомбинации существующих концепций, а не от совершенно новых подходов. ADESS следует этой модели, комбинируя временной анализ с экономическими стимулами новым способом, который может повлиять на будущие проекты протоколов блокчейнов за пределами систем PoW.

6 Будущие применения

Протокол ADESS имеет несколько перспективных будущих применений и направлений развития:

6.1 Межцепочная безопасность

Принципы ADESS могут быть адаптированы для межцепочных мостов и протоколов взаимодействия, где временной анализ может помочь предотвратить атаки на мосты и обеспечить атомарность в межцепочных транзакциях.

6.2 Гибридные механизмы консенсуса

Интеграция с доказательством доли и другими алгоритмами консенсуса может создать гибридные системы, которые используют временные функции безопасности ADESS, одновременно получая выгоду от энергоэффективности альтернативных механизмов консенсуса.

6.3 Системы оплаты в реальном времени

Для процессоров оплаты криптовалют и бирж ADESS может обеспечить более быструю финальность транзакций с более высокими гарантиями безопасности, потенциально сокращая время подтверждения для транзакций с высокой стоимостью.

6.4 Улучшения смарт-контрактов

Будущая работа может интегрировать концепции ADESS в платформы смарт-контрактов, позволяя контрактам динамически корректировать параметры безопасности на основе временных характеристик цепочки.

7 Ссылки

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
Wood, G. (2021). Ethereum: A Secure Decentralised Generalised Transaction Ledger
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
Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
Garay, J., Kiayias, A., & Leonardos, N. (2015). The Bitcoin Backbone Protocol: Analysis and Applications
MIT Digital Currency Initiative (2020). 51% Reorganization Tracker
Singer, A. (2019). Ethereum Classic 51% Attacks: A Post-Mortem
Lovejoy, J. (2020). Understanding and Mitigating 51% Attacks on Proof-of-Work Blockchains