Blok Zinciri Madencilik Ekonomilerinde Griefing'ten İstikrara

1 Giriş

1 trilyon doların üzerinde değere sahip 4.000'den fazla dolaşımdaki kripto para ve bunlar üzerinde çalışan sayısız merkeziyetsiz uygulama ile blok zinciri teknolojileri önemli ilgi çekmektedir. Ancak, stabilite ve uzun vadeli sürdürülebilirlik konusundaki belirsizlik daha geniş kabul görmenin önünde engel olmaya devam etmektedir. Bu faktörleri anlamak, hem izinsiz blok zincirleri hem de kripto para kabulünün yaygın bir parasal işlem aracı olması için hayati öneme sahiptir.

Madenciler, maliyetli kaynaklar (İş İspatı'nda hesaplama gücü veya Hisse İspatı'nda yerel kripto para birimleri) sağlayarak konsensüsü güvence altına almak suretiyle blok zinciri ekosistem stabilitesinde kritik bir rol oynamaktadır. Çıkarcı, merkeziyetsiz bir şekilde hareket ederler ve herhangi bir zamanda ağlara girip çıkabilirler, katkıda bulundukları kaynaklarla orantılı olarak ödüller alırlar.

2 Model ve Çerçeve

3 Teorik Analiz

4 Orantılı Tepki Protokolü

5 Ampirik Sonuçlar

6 Teknik Detaylar

Madencilik ekonomisi, $N = \{1, 2, ..., n\}$ madencileri ile stratejik bir oyun olarak modellenmiştir, her biri $m$ blok zinciri boyunca $x_i \geq 0$ kaynak tahsisleri seçmektedir. $i$ madenci için fayda fonksiyonu:

$u_i(x_i, x_{-i}) = \sum_{j=1}^m R_j \cdot \frac{x_{ij}}{\sum_{k=1}^n x_{kj}} - c_i(x_i)$

burada $R_j$, $j$ blok zincirinden gelen toplam ödül, $x_{ij}$, $i$ madenci için $j$ blok zincirine tahsis ve $c_i(x_i)$, $i$ madenci için maliyet fonksiyonudur.

$\Delta x_i$ sapması için griefing potansiyeli $GP_i$ şu şekilde hesaplanır:

$GP_i(\Delta x_i) = \frac{\sum_{j \neq i} [u_j(x_i, x_{-i}) - u_j(x_i + \Delta x_i, x_{-i})]}{u_i(x_i + \Delta x_i, x_{-i}) - u_i(x_i, x_{-i})}$

7 Kod Uygulaması

Aşağıda, blok zinciri kaynak tahsisi için Orantılı Tepki protokolünün basitleştirilmiş bir Python uygulaması bulunmaktadır:

import numpy as np

def proportional_response_update(current_allocations, utilities, learning_rate=0.1):
    """
    Madencilik kaynak tahsisi için Orantılı Tepki güncelleme protokolünü uygular
    
    Parametreler:
    current_allocations: (n_miners, n_blockchains) şeklinde numpy dizisi
    utilities: (n_miners, n_blockchains) şeklinde numpy dizisi - marjinal faydalar
    learning_rate: güncellemeler için adım boyutu
    
    Döndürür:
    updated_allocations: PR güncellemesi sonrası yeni kaynak tahsisleri
    """
    n_miners, n_blockchains = current_allocations.shape
    
    # Orantılı tepkileri hesapla
    marginal_utility_ratios = utilities / (utilities.sum(axis=0) / n_miners)
    
    # Tahsisleri marjinal fayda oranlarıyla orantılı olarak güncelle
    updated_allocations = current_allocations * (1 + learning_rate * (marginal_utility_ratios - 1))
    
    # Negatif olmamasını sağla ve gerekirse normalize et
    updated_allocations = np.maximum(updated_allocations, 0)
    updated_allocations = updated_allocations / updated_allocations.sum(axis=1, keepdims=True)
    
    return updated_allocations

# Örnek kullanım
n_miners = 100
n_blockchains = 4
current_alloc = np.random.dirichlet(np.ones(n_blockchains), size=n_miners)
utilities = np.random.exponential(1.0, size=(n_miners, n_blockchains))

new_alloc = proportional_response_update(current_alloc, utilities)
print("Güncellenmiş tahsislerin şekli:", new_alloc.shape)

8 Uygulamalar ve Gelecek Yönelimler

Bu araştırmadan elde edilen içgörülerin birkaç önemli uygulaması bulunmaktadır:

• Protokol Tasarımı: Griefing davranışını caydıran daha stabil blok zinciri ödül mekanizmalarının tasarımına bilgi sağlama
• Düzenleyici Çerçeveler: Madencilik havuzlarını düzenlemek ve rekabet karşıtı uygulamaları önlemek için teorik temeller sağlama
• Çapraz Zincir Birlikte Çalışabilirlik: Birden fazla birbirine bağlı blok zinciri boyunca stabil kaynak tahsisi sağlama
• Merkeziyetsiz Finans: Blok zinciri güvenliğine dayanan DeFi protokollerinin stabilitesini iyileştirme

Gelecek araştırma yönelimleri şunları içerir:

• Modeli daha karmaşık madenci fayda fonksiyonlarını içerecek şekilde genişletme
• Hisse İspatı ve diğer konsensüs mekanizmalarında griefing'i analiz etme
• Değişen ağ koşullarına uyum sağlayan dinamik PR protokolleri geliştirme
• Daha fazla blok zinciri ağı boyunca daha büyük veri setleri üzerinde ampirik doğrulama

9 Özgün Analiz

Bu araştırma, griefing'i oyun teorik merceklerle resmi olarak karakterize ederek blok zinciri madencilik ekonomilerindeki stratejik davranışı anlamada önemli katkılar sağlamaktadır. Griefing ve evrimsel stabilite arasındaki bağlantı, merkeziyetsiz sistemlerde kaynak tahsini analiz etmek için yeni bir çerçeve sağlamaktadır. CycleGAN'ın (Zhu ve diğerleri, 2017) döngü tutarlılık kayıplarını kullanarak denetimsiz görüntüden görüntüye çeviri sunmasına benzer şekilde, bu çalışma, işbirliksiz madencilik ortamlarında stabiliteyi analiz etmek için evrimsel oyun teorisi kavramlarını uyarlamaktadır.

Orantılı Tepki protokolü, çok ajanlı sistemlerdeki dağıtık optimizasyon yaklaşımlarına benzer şekilde önemli bir algoritmik katkıyı temsil etmektedir. Heterojen risk profilleri altındaki yakınsama özellikleri, özellikle Cole ve diğerlerinin (2017) piyasa oyunlarındaki yakınsama dinamikleri üzerine çalışması olmak üzere Fisher piyasası dengesi literatüründen bulgularla uyumludur. Birden fazla kripto para boyunca ampirik doğrulama, bu teorik içgörülerin pratik alaka düzeyini güçlendirmektedir.

IEEE Security & Privacy sempozyumundakiler gibi geleneksel blok zinciri güvenliği oyun teorik analizleriyle karşılaştırıldığında, bu çalışma, basit kâr maksimizasyonunun ötesinde madenci teşvikleri hakkında daha nüanslı bir anlayış sunmaktadır. Tanıtılan griefing faktörleri, protokol dayanıklılığını stratejik manipülasyona karşı değerlendirmek için, Bizans hata toleransı metriklerinin dağıtık sistem sağlamlığını değerlendirmesine benzer şekilde, ölçülebilir metrikler sağlamaktadır.

Araştırma sınırlamaları, gelecekteki çalışmalarda gevşetilebilecek madenci rasyonalitesi ve tam bilgi varsayımlarını içermektedir. Ek olarak, blok zinciri ölçeklenebilirliği üzerine ACM Computing Surveys makalelerinde belirtildiği gibi, Fisher piyasası koşullarına geçiş, uygulamalar arasında değişebilen ağ boyutu eşiklerine bağlıdır. Bununla birlikte, bu çalışma, griefing saldırılarına ve merkezileşme baskılarına dirençli daha stabil ve verimli blok zinciri ekonomileri tasarlamak için önemli temeller oluşturmaktadır.

10 Referanslar

1. Cheung, Y. K., Leonardos, S., Piliouras, G., & Sridhar, S. (2021). From Griefing to Stability in Blockchain Mining Economies. arXiv:2106.12332.
2. 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.
3. Cole, R., Devanur, N., Gkatzelis, V., Jain, K., Mai, T., Vazirani, V., & Yazdanbod, S. (2017). Convex Program Duality, Fisher Markets, and Nash Social Welfare. ACM Conference on Economics and Computation.
4. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not Enough: Bitcoin Mining is Vulnerable. International Conference on Financial Cryptography.
5. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
6. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
7. IEEE Security & Privacy Symposium Proceedings on Blockchain Security (2018-2021)
8. ACM Computing Surveys Special Issue on Blockchain Technology (2020)