الرئيسية »
الوثائق »
تسليط الضوء على التعدين الأناني في البلوكشين: ديناميكيات وتكلفة الربحية في بيئات متعددة المجمعات
1. المقدمة والنظرة العامة
يقدم هذا البحث دراسة نقدية لأمن إجماع إثبات العمل (PoW) في البلوكشين، مع التركيز تحديدًا على هجوم التعدين الأناني. وضع العمل الكلاسيكي لإيال وساير (2014) حقيقة أن المُعدّن الأناني الواحد يصبح مربحًا إذا تجاوز معدل الهاش لديه نسبة ~25%، مما يتحدى عقيدة "هجوم الـ 51%" الراسخة. يدفع هذا البحث الحدود أبعد من ذلك بتساؤله: ماذا يحدث عندما تعمل عدة مجمعات تعدين أنانية، لا تتعاون فيما بينها، في وقت واحد؟ طور المؤلفون نموذجًا جديدًا لسلسلة ماركوف لتحليل هذا السيناريو متعدد الفاعلين، مستخلصين تعبيرات مغلقة لأدنى معدل هاش مربح وفترة التأخير الزمني قبل تحقيق الربحية، مع الأخذ في الاعتبار تعديلات صعوبة الشبكة.
رؤى رئيسية في لمحة
انخفاض العتبة الجماعية: مع وجود مُعدّنين أنانيين متماثلين، يمكن أن تنخفض العتبة المربحة الفردية إلى 21.48%.
المنافسة ترفع سقف التحدي: تباين معدلات الهاش بين المُعدّنين الأنانيين يزيد العتبة المطلوبة للمجمع الأصغر.
تأخر تحقيق الربحية: يزداد الوقت اللازم لتحقيق الربحية كلما انخفض معدل الهاش للمُعدّن الأناني، مما يضيف مخاطر.
أهمية السلوك العابر: تحليل السلوك قصير المدى أمر بالغ الأهمية، لأن التعدين الأناني يكون في البداية مُهدرًا دون تعديل لاحق للصعوبة.
2. التحليل الأساسي والتفسير الخبير
منظور محلل صناعي حول تداعيات البحث.
2.1 الفكرة الأساسية: هشاشة أسطورة نسبة الـ 25%
الاستنتاج الأكثر إثارة هو تفنيد قاعدة الأمان المطمئنة هذه. تمسكت مجتمع البلوكشين بـ "عتبة الـ 25%" من إيال وساير كخط أحمر ثابت. يظهر هذا البحث أن هذا الخط مسامي. عندما تنخرط كيانات متعددة في التعدين الأناني - وهو سيناريو واقعي في مشهد التعدين المركز الحالي - فإن حاجز الدخول الفعلي لهذا الهجوم ينخفض بشكل كبير (إلى 21.48% في الحالة المتماثلة). هذا ليس مجرد اكتشاف تدريجي؛ بل هو تحول في النموذج الفكري. إنه يشير إلى أن أمان سلاسل إثبات العمل الرئيسية أكثر خطورة مما يُفترض على نطاق واسع. وجود مجمعات تعدين كبيرة وغير شفافة يجعل افتراض وجود خصم واحد ساذجًا. كما لوحظ في مناقشات مجتمع IEEE Security & Privacy، غالبًا ما تتسع أسطح الهجوم عند الانتقال من النماذج المثالية متعددة الأطراف إلى النماذج الواقعية.
2.2 التسلسل المنطقي: من نظرية الألعاب ذات الفرد الواحد إلى متعددة الفاعلين
التقدم المنطقي للمؤلفين سليم وضروري. يبدأون بالاعتراف بنموذج المجمع الواحد الراسخ، ثم يحددون بشكل صحيح قيده الحاسم: فهو يتجاهل التفاعل الاستراتيجي بين الجهات الخبيثة. انتقالهم لنمذجة مجمعين أنانيين (غير مدركين لطبيعة بعضهما البعض) كلعبة ماركوف هو الخيار المنهجي الصحيح. تلتقط فضاء الحالات بأناقة أطوال السلاسل العامة والخاصة، وتنمذج التحولات الاكتشاف العشوائي للكتل. يعكس هذا النهج التقدم في أبحاث التعلم الآلي الخصومي، مثل الانتقال من نماذج المهاجم الواحد في تدريب CycleGAN إلى بيئات خصومية متعددة أكثر تعقيدًا. اشتقاق عتبات مغلقة الصيغة من هذا النموذج المعقد هو إنجاز تقني ملحوظ، يوفر مقياسًا ملموسًا لتقييم المخاطر.
2.3 نقاط القوة والثغرات: مزايا وعيوب النموذج
نقاط القوة: القوة الأساسية للبحث هي إضفاء الطابع الرسمي على نموذج تهديد أكثر واقعية. تضمين التحليل العابر جدير بالثناء بشكل خاص. تركز معظم التحليلات على الربحية في الحالة المستقرة، لكن المعدّنين يعملون في آفاق زمنية محدودة. إظهار أن التعدين الأناني غير مربح في البداية ويتطلب الانتظار لتعديل الصعوبة يضيف طبقة حاسمة من المخاطر العملية، مما يجعل المجمعات أكثر "حذرًا". الدقة الرياضية جديرة بالثناء.
الثغرات والنقاط العمياء: النموذج، رغم تطوره، لا يزال يرتكز على تبسيطات كبيرة. افتراض أن المجمعات الأنانية "غير مدركة" لبعضها البعض هو افتراض رئيسي. في الواقع، المجمعات الكبيرة شديدة الملاحظة؛ ديناميكيات السلسلة الغريبة ستشير بسرعة إلى وجود مُعدّنين أنانيين آخرين، مما يؤدي إلى لعبة أكثر تعقيدًا وتكيفًا. يتجنب النموذج أيضًا الاحتمال الواقعي للـ التواطؤ، الذي سيغير الديناميكيات بشكل جذري ويخفض العتبات أكثر. علاوة على ذلك، لا يأخذ في الاعتبار بشكل كامل تأخيرات انتشار الشبكة وتأثير "فجوة التعدين"، المعروفين بتأثيرهما على نتائج التعدين الأناني، كما نوقش في الأعمال اللاحقة لبحث إيال وساير الأصلي.
لمجمعات التعدين والمراقبين: هذا البحث هو دعوة واضحة لتعزيز المراقبة. يجب على فرق الأمن البحث عن الشذوذات التي تشير إلى وجود مُعدّنين أنانيين متعددين يتنافسون، وليس واحدًا فقط. عتبة الربحية أقل مما تعتقد.
لمصممي البروتوكولات (إيثيريوم، بيتكوين كاش، إلخ): تزداد إلحاحية الانتقال لما بعد إثبات الحصة (PoS) أو تعديلات إثبات العمل القوية (مثل GHOST أو قواعد اختيار سلسلة أخرى). قد تكون الدفاعات المصممة لخصم واحد غير كافية.
للمستثمرين والمحللين: تركيز معدل الهاش في بضع مجمعات ليس مجرد قلق بشأن اللامركزية؛ بل هو مضاعف مباشر للمخاطر الأمنية. قيّم السلاسل ليس فقط على مقياس الـ 51%، بل على مرونة إجماعها تجاه التعدين الأناني متعدد الفاعلين.
للمجتمع الأكاديمي: الخطوة التالية هي نمذجة مجمعات أنانية مدركة وربما متواطئة. يجب أن يدمج البحث هذا أيضًا مع هجمات أخرى معروفة (مثل هجمات الرشوة) لتقييم تهديد شامل.
3. النموذج التقني والإطار الرياضي
جوهر البحث هو نموذج سلسلة ماركوف يلتقط حالة البلوكشين في وجود مجمع أمين (H) ومجمعين أنانيين (S1, S2).
3.1 نموذج انتقال الحالة
يتم تعريف حالة النظام من خلال تقدم السلاسل الخاصة للمجمعات الأنانية على السلسلة العامة. دع $L_1$ و $L_2$ يمثلان تقدم المجمع الأناني 1 و 2 على التوالي. السلسلة العامة هي دائمًا أطول سلسلة منشورة معروفة للمعدّنين الأمينين. تحدث التحولات بناءً على أحداث اكتشاف الكتل العشوائية:
يجد المجمع الأمين كتلة: تتقدم السلسلة العامة، مما قد يقلل التقدم النسبي للمجمعات الأنانية.
يجد المجمع الأناني S1 (أو S2) كتلة: يضيفها إلى سلسلته الخاصة، مما يزيد تقدمه $L_1$ (أو $L_2$).
قرار النشر: قد ينشر المجمع الأناني جزءًا من سلسلته الخاصة لتجاوز السلسلة العامة عندما يكون ذلك مفيدًا استراتيجيًا، مما يعيد ضبط تقدمه وقد يتسبب في إعادة تنظيم السلسلة.
تلتقط سلسلة ماركوف جميع الحالات الممكنة $(L_1, L_2)$ واحتمالات الانتقال بينها، والتي تحددها معدلات الهاش النسبية $\alpha_1$, $\alpha_2$ (لـ S1 و S2) و $\beta = 1 - \alpha_1 - \alpha_2$ (للمجمع الأمين).
3.2 الصيغ الرياضية الرئيسية
يحلل البحث توزيع الحالة المستقرة $\pi_{(L_1, L_2)}$ لسلسلة ماركوف. المقياس الرئيسي، الإيراد النسبي $R_i$ للمجمع الأناني $i$، يُشتق من هذا التوزيع. وهو يمثل نسبة جميع الكتل المدرجة في النهاية في السلسلة الأساسية التي تم تعدينها بواسطة المجمع $i$.
شرط الربحية: يكون التعدين الأناني مربحًا للمجمع $i$ إذا تجاوز إيراده النسبي نسبة معدل الهاش الخاص به:
$$R_i(\alpha_1, \alpha_2) > \alpha_i$$
يستنتج البحث أقل قيمة لـ $\alpha_i$ (أو $\alpha$ في الحالة المتماثلة) التي تحقق هذه المتباينة.
نتيجة الحالة المتماثلة: عندما يكون $\alpha_1 = \alpha_2 = \alpha$، يتم إيجاد العتبة $\alpha^*$ بحل:
$$\frac{\alpha(1-\alpha)^2(4\alpha+\Gamma(1-2\alpha))}{(\alpha-1)(2\alpha^3-4\alpha^2+1)} = \alpha$$
حيث $\Gamma$ هي دالة مشتقة من تحولات الحالة. الحل العددي يعطي $\alpha^* \approx 0.2148$ أو 21.48%.
4. النتائج والتجارب
4.1 عتبات الربحية
يقدم البحث نتيجتين عدديتين رئيسيتين:
21.48%
أقل معدل هاش لمجمع أناني في سيناريو مجمعين متماثلين.
> 21.48%
معدل الهاش المطلوب لمجمع أصغر عند منافسة مجمع أناني أكبر غير متماثل.
التفسير: رقم 21.48% أقل من عتبة الـ ~25% الأساسية. ومع ذلك، إذا كان أحد المجمعات الأنانية أكبر، فإن المجمع الأناني الأصغر يحتاج إلى معدل هاش أعلى للمنافسة بشكل مربح، لأنه الآن يحارب كلًا من الشبكة الأمينة والمنافس الأناني المسيطر. هذا يخلق تأثير "أوليغاركية التعدين الأناني" حيث يكون كونك الفاعل الخبيث المسيطر مفيدًا.
4.2 التحليل العابر وتأخر تحقيق الربحية
يؤكد البحث أن الربحية ليست فورية. لأن التعدين الأناني يتضمن حجب الكتل، فإنه يقلل في البداية من معدل المكافآت قصيرة المدى للمجمع مقارنة بالتعدين الأمين. تظهر الربحية فقط بعد تعديل الصعوبة لشبكة البيتكوين (كل 2016 كتلة)، مما يخفض صعوبة اللغز لأن معدل الكتل الملاحظ (الذي أبطأه الحجب) أقل.
النتيجة الرئيسية: يزداد عدد فترات تعديل الصعوبة ("العصور") $D$ التي يجب أن ينتظرها المُعدّن الأناني ليصبح مربحًا كلما انخفض معدل الهاش $\alpha$ لديه. بشكل رسمي، $D(\alpha)$ هي دالة متناقصة. لمجمع أعلى بقليل من العتبة (مثلاً 22%)، قد يكون الانتظار عدة عصور، تمثل أسابيع أو أشهر، يتم خلالها تجميد رأس المال ويكون خطر الاستراتيجية مرتفعًا. يعمل هذا التأخير كرادع طبيعي للمجمعات الأصغر التي تفكر في الهجوم.
وصف الرسم البياني (مفاهيمي): سيظهر رسم بياني خطي "تأخر تحقيق الربحية (عصور)" على المحور الصادي مقابل "معدل هاش المُعدّن الأناني (α)" على المحور السيني. يبدأ المنحنى مرتفعًا جدًا لـ α أعلى بقليل من 0.2148، ثم ينخفض بشدة ويقترب من الصفر بشكل مقارب مع زيادة α نحو 0.5. هذا يعزز بصريًا أن المُعدّنين الأنانيين ذوي معدل الهاش الأعلى يجنون المكافآت بشكل أسرع.
5. إطار التحليل ودراسة الحالة المفاهيمية
السيناريو: ضع في اعتبارك ثلاثة مجمعات تعدين رئيسية في عملة مشفرة تعتمد على إثبات العمل: Pool_A (معدل هاش 30%)، Pool_B (25%)، والباقي موزع بين معدّنين صغار أمينين (45%). افترض أن Pool_A و Pool_B كلاهما عقلانيان ويفكران في استراتيجيات التعدين الأناني بشكل مستقل.
تطبيق النموذج:
التقييم الأولي: كلا المجمعين يتجاوزان عتبة الـ 21.48% المتماثلة بشكل فردي.
التحليل غير المتماثل: باستخدام نموذج البحث للمعدلات غير المتماثلة (α_A=0.30, α_B=0.25)، سنحسب R_A و R_B. من المحتمل، R_A > 0.30 و R_B > 0.25؟ ليس بالضرورة. قد يظهر النموذج أن إيراد Pool_B (R_B) أقل من 0.25 لأن العملية الأنانية الأكبر لـ Pool_A تخنقه. قد يكون التعدين الأناني لـ Pool_B غير مربح رغم تجاوزه 25%.
القرار الاستراتيجي: قد يختار Pool_B، بتوقعه هذا من خلال النمذجة الداخلية (أو بعد ملاحظة ديناميكيات سلسلة غريبة)، التعدين بأمانة، لأن التعدين الأناني سيعطي عوائد أقل. Pool_A، الذي أصبح الآن المُعدّن الأناني الوحيد، يعمل بشكل فعال تحت نموذج المجمع الواحد الكلاسيكي بمعدل هاش 30%، مما يجعله مربحًا للغاية.
النتيجة: يتقارب النظام إلى حالة مع مجمع أناني مسيطر واحد. تحول الافتراض الأمني من "لا يوجد مجمع >25%" إلى "لا يوجد مجمع واحد >~30% ومستعد للتصرف بأنانية"، وهو توازن مختلف وربما أكثر تقلبًا.
توضح دراسة الحالة هذه كيف يغير النموذج متعدد المجمعات الحساب الاستراتيجي وتقييم المخاطر.
6. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث
أدوات مراقبة محسنة: تطوير استدلالات ونماذج تعلم آلي للكشف عن أنماط التفرع الفريدة ومعدلات الكتل اليتيمة التي تشير إلى وجود مُعدّنين أنانيين متعددين يتنافسون، متجاوزين كشف الخصم الواحد.
تصميم بروتوكول الإجماع: يعزز هذا العمل الحجة لصالح قواعد اختيار سلسلة بديلة (مثل GHOST، الشامل) أو آليات إجماع هجينة أقل عرضة لحساب ربحية التعدين الأناني، بغض النظر عن عدد الجهات الخبيثة.
امتدادات نظرية الألعاب: الاتجاه الأكثر إلحاحًا هو نمذجة مجمعات أنانية مدركة يمكنها اكتشاف وجود بعضها البعض وتكييف استراتيجياتها ديناميكيًا، مما قد يؤدي إلى تواطؤ أو جداول نشر انتقامية. يتوافق هذا مع الأبحاث المتقدمة في التعلم المعزز متعدد الوكلاء المطبق على ألعاب الأمن.
تحليل الهجمات المتقاطعة: دمج هذا النموذج مع هجمات اقتصادية أخرى مثل هجمات الرشوة (مثل هجوم "P + ε"). هل يمكن لمجمع استخدام رشوة صغيرة لتشجيع المعدّنين الأمينين على دعم سلسلته الخاصة، مما يغير بشكل جذري توازن المُعدّنين الأنانيين المتعددين؟
التطبيق على إثبات الحصة (PoS): بينما يلغي إثبات الحصة منافسة معدل الهاش، يمكن تحليل سلوك أناني "متعدد المدققين" مماثل (مثل حجب الكتل في فتحات زمنية معينة) باستخدام نماذج ماركوف معدلة لاختبار ضغط ضمانات الختم النهائي (finality) في PoS.
7. المراجع
Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. In International conference on financial cryptography and data security (pp. 436-454). Springer. (بحث التعدين الأناني الأساسي)
Bai, Q., Zhou, X., Wang, X., Xu, Y., Wang, X., & Kong, Q. (Year). A Deep Dive into Blockchain Selfish Mining. Fudan University.(البحث المحلل)
Nayak, K., Kumar, S., Miller, A., & Shi, E. (2016). Stubborn mining: Generalizing selfish mining and combining with an eclipse attack. In 2016 IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P) (pp. 305-320). IEEE.
Gervais, A., Karame, G. O., Wüst, K., Glykantzis, V., Ritzdorf, H., & Capkun, S. (2016). On the security and performance of proof of work blockchains. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC conference on computer and communications security (pp. 3-16).
Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (مذكور كمثال على التقدم في النمذجة الخصومية)
Sompolinsky, Y., & Zohar, A. (2016). Bitcoin’s security model revisited. arXiv preprint arXiv:1605.09193. (عمل ذو صلة ببروتوكول GHOST)
