Недетектируемый эгоистичный майнинг: Анализ уязвимостей безопасности блокчейна

Содержание

1 Введение

Блокчейн-протоколы предназначены для создания децентрализованных, полностью упорядоченных реестров транзакций, поддерживаемых посредством консенсуса доказательства работы. В оригинальной белой книге Накамото отмечалось, что майнеры с >50% хешрейта могут получать прибыль, отклоняясь от протокола, но предполагалось, что это пороговое значение. Основополагающая работа Эяля и Сирера показала, что эгоистичный майнинг становится прибыльным уже при >1/3 общего хешрейта, а последующие исследования снизили этот порог до приблизительно 32,9%.

2 Предпосылки и связанные работы

2.1 Основы эгоистичного майнинга

Эгоистичный майнинг предполагает стратегическое утаивание вновь добытых блоков для создания приватных цепочек с последующим выборочным их раскрытием, чтобы сделать блоки честных майнеров orphan-блоками. Это позволяет атакующим получать непропорционально высокое вознаграждение, манипулируя естественным механизмом разрешения форков в блокчейне.

2.2 Проблема статистической обнаруживаемости

Основное практическое ограничение традиционного эгоистичного майнинга — статистическая обнаруживаемость. Паттерн создаваемых orphan-блоков не может быть объяснен исключительно естественными сетевыми задержками, что делает атаку обнаружимой посредством анализа блокчейна.

3 Стратегия недетектируемого эгоистичного майнинга

3.1 Математическая модель

Предлагаемая стратегия работает в стилизованной модели, где честные майнеры с сетевой задержкой создают orphan-блоки на каждой высоте независимо с вероятностью β′. Стратегия недетектируемого эгоистичного майнинга создает orphan-блоки с вероятностью β > β′, что делает паттерны статистически неотличимыми от естественных сетевых условий.

Ключевые математические соотношения:

• Ожидаемое соотношение вознаграждения: $R_{selfish} = \frac{\alpha(1-\alpha)^2(4\alpha+\beta(1-2\alpha))-\alpha^3}{1-\alpha(1+(2-\alpha)\alpha)}$
• Вероятность обнаружения: $P_{detect} = 1 - \prod_{i=1}^{n} (1 - |\beta_i - \beta'_i|)$
• Условие прибыльности: $\alpha > \frac{1-2\beta}{4-2\beta}$ для $\beta < 0.5$

3.2 Алгоритм реализации

Стратегия включает тщательный выбор времени раскрытия блоков для сохранения статистической необнаруживаемости при максимизации прибыли.

4 Экспериментальные результаты

Экспериментальное моделирование демонстрирует, что стратегия недетектируемого эгоистичного майнинга достигает:

• Строгой прибыльности для атакующих с 38,2% общего хешрейта
• Статистической необнаруживаемости во всех тестируемых сетевых условиях
• Стабильного улучшения производительности по сравнению с честным майнингом

Экспериментальная установка включала моделирование блокчейн-сетей с различными распределениями хешрейта и условиями сетевой задержки. Результаты показали, что алгоритмы обнаружения, использовавшиеся в предыдущих работах (такие как анализ кластеризации orphan-блоков), не смогли идентифицировать стратегию недетектируемого эгоистичного майнинга со статистической значимостью.

5 Технический анализ

6 Реализация кода

class UndetectableSelfishMiner:
    def __init__(self, hashrate_ratio, target_beta):
        self.alpha = hashrate_ratio
        self.beta = target_beta
        self.private_chain = []
        self.public_chain_height = 0
        
    def mine_block(self):
        """Создание нового блока и решение о публикации"""
        new_block = self.create_block()
        self.private_chain.append(new_block)
        
        # Логика принятия решения о публикации блока
        if self.should_publish():
            self.publish_blocks()
            
    def should_publish(self):
        """Определение оптимального времени публикации для необнаруживаемости"""
        lead = len(self.private_chain) - self.public_chain_height
        
        # Стратегическая задержка для соответствия естественной частоте orphan-блоков
        if lead >= 2 and random.random() < self.calculate_delay_probability():
            return True
        return False
        
    def calculate_delay_probability(self):
        """Вычисление вероятности публикации для достижения целевого β"""
        # Реализация математической модели
        base_prob = self.beta / self.alpha
        adjustment = (self.beta - NATURAL_BETA) * ADJUSTMENT_FACTOR
        return max(0, min(1, base_prob + adjustment))

7 Перспективные применения

Исследование недетектируемого эгоистичного майнинга имеет несколько важных последствий для будущего развития блокчейна:

• Улучшенные алгоритмы обнаружения: Разработка более сложных статистических тестов, способных выявлять тонкие паттерны манипуляций, несмотря на попытки имитировать естественное сетевое поведение
• Усовершенствования протоколов консенсуса: Модификации механизмов консенсуса блокчейна, снижающие прибыльность стратегий эгоистичного майнинга
• Межцепочная безопасность: Применение этих выводов для защиты emerging-протоколов взаимодействия блокчейнов и кросс-чейн мостов
• Регуляторные框架: Информирование разработки регуляторных стандартов для безопасности блокчейна и поведения майнеров
• Защита на основе машинного обучения: Потенциальное применение техник adversarial машинного обучения для разработки более robust-ных систем обнаружения

8 Ссылки