Эффект сома между внутренними и внешними злоумышленниками: анализ стратегий получестного майнинга

Содержание

1. Введение

Технология блокчейна произвела революцию в децентрализованных системах, при этом механизмы консенсуса Proof of Work (PoW) доминируют на рынке криптовалют. Однако такие атаки на майнинг, как эгоистичный майнинг, угрожают безопасности блокчейна, позволяя злоумышленникам получать непропорционально высокие вознаграждения. В данной статье представлена новая модель с несколькими злоумышленниками, которая раскрывает эффект сома между внутренними и внешними атакующими, демонстрируя, как получестные стратегии могут быть выгодны в конкурентной среде майнинга.

2. Предпосылки и связанные работы

2.1 Консенсус Proof of Work

Proof of Work требует от майнеров решения криптографических головоломок для проверки транзакций и создания новых блоков. Математическая основа заключается в нахождении одноразового числа $n$ такого, что:

$H(block\_header, n) < target$

где $H$ — криптографическая хеш-функция, а $target$ определяет сложность майнинга.

2.2 Обзор атак на майнинг

Эгоистичный майнинг, представленный Эялем и Сирером (2014), позволяет злоумышленникам стратегически утаивать найденные блоки. Относительный доход (RR) для атакующего с вычислительной мощностью $\alpha$ можно смоделировать как:

$RR = \frac{\alpha(1-\alpha)^2(4\alpha+\gamma(1-2\alpha))-\alpha^3}{1-\alpha(1+(2-\alpha)\alpha)}$

Снижение дохода

До 31.9%

Снижение RR внутреннего злоумышленника

Переоценка

До 44.6%

Ошибка RR внешнего злоумышленника

3. Модель майнинга с несколькими злоумышленниками

3.1 Архитектура системы

Модель переходит от исходной системы к системе с несколькими злоумышленниками в два этапа. Внутренние злоумышленники действуют внутри существующих майнинговых пулов, в то время как внешние злоумышленники присоединяются извне системы.

3.2 Сценарии атак

Три основные причины снижения доходности:

Неожиданная конкуренция между злоумышленниками
Сценарии аукционов при распространении блоков
Переоценка факторов влияния

4. Анализ эффекта сома

4.1 Внутренние и внешние злоумышленники

Эффект сома описывает, как введение внешней конкуренции меняет поведение и доходность внутренних злоумышленников. Это явление отражает конкурентную динамику, наблюдаемую на традиционных рынках, когда новые участники disrupt устоявшихся игроков.

4.2 Влияние на доходность

Результаты экспериментов показывают значительное снижение RR:

Внутренний злоумышленник: снижение RR на 31.9%
Внешний злоумышленник: переоценка RR на 44.6%

5. Стратегия частичного инициативного раскрытия

5.1 Проектирование алгоритма

PIR (Partial Initiative Release) — это получестная стратегия, оптимизирующая время раскрытия блоков. Алгоритм балансирует между честным майнингом и стратегическим утаиванием:

function PartialInitiativeRelease(block_chain, attacker_blocks):
    if len(attacker_blocks) >= 2:
        release_blocks = select_optimal_subset(attacker_blocks)
        broadcast(release_blocks)
        update_chain(block_chain, release_blocks)
    else:
        continue_mining()
    return updated_chain

5.2 Детали реализации

Стратегия включает вычисление оптимального порога раскрытия $\theta$ на основе состояния сети и поведения конкурентов:

$\theta = f(\alpha, \beta, network\_latency, competitor\_strategy)$

6. Результаты экспериментов

6.1 Метрики производительности

В экспериментах измерялся относительный доход при различных распределениях вычислительной мощности. Ключевые выводы включают:

PIR превосходит чистый эгоистичный майнинг в сценариях с несколькими злоумышленниками
Оптимизация доходности происходит при определенных соотношениях вычислительной мощности
Задержка в сети существенно влияет на эффективность стратегии

6.2 Сравнительный анализ

Следующая диаграмма иллюстрирует сравнение доходности между различными стратегиями:

Рисунок 1: Сравнение относительного дохода — PIR vs Эгоистичный майнинг vs Честный майнинг

На графике видно, что PIR достигает более высокой доходности в средах с несколькими злоумышленниками, особенно когда внутренние и внешние атакующие имеют схожую вычислительную мощность.

7. Перспективы применения

Исследование открывает несколько направлений для будущей работы:

Применение к Proof of Stake и другим механизмам консенсуса
Интеграция с машинным обучением для адаптивного обнаружения атак
Вопросы межцепочной безопасности в интероперабельных блокчейн-сетях
Системы мониторинга в реальном времени для сценариев с несколькими злоумышленниками

8. Ссылки

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
Liu, H., Ruan, N., & Liu, J. K. (2023). Catfish Effect Between Internal and External Attackers
Zhu, J., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
Gervais, A., et al. (2016). On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains

Экспертный анализ: Эффект сома в блокчейн-майнинге

Суть вопроса: Эта статья доносит суровую правду о безопасности блокчейна — появление нескольких злоумышленников не просто добавляет сложности, а фундаментально меняет экономику атак таким образом, что страдают как существующие, так и новые атакующие. Эффект сома показывает, что в конкурентной среде майнинга все проигрывают, кроме защитников протокола.

Логическая цепочка: Исследование устанавливает четкую причинно-следственную цепь: несколько злоумышленников → усиление конкуренции → размывание доходности → необходимость стратегической адаптации. Это перекликается с выводами в приложениях теории игр, таких как дилемма заключенного, где индивидуальная оптимизация приводит к коллективно неоптимальным результатам. Математическое моделирование показывает, как $RR_{multi} < RR_{single}$ для обоих злоумышленников, создавая сценарий игры с отрицательной суммой.

Сильные и слабые стороны: Стратегия PIR действительно инновационна — она признает, что в средах с несколькими злоумышленниками чистая нечестность становится контрпродуктивной. Это согласуется с принципами эволюционной теории игр, где полукооперативные стратегии часто доминируют при повторяющихся взаимодействиях. Однако в статье недооцениваются практические сложности реализации. Как и многие академические предложения, PIR предполагает наличие совершенной информации о стратегиях других майнеров, что нереалистично в реальных блокчейн-сетях. Переоценка на 44.6% со стороны внешних злоумышленников предполагает, что существующие механизмы обнаружения фундаментально flawed.

Практические выводы: Для разработчиков блокчейнов это исследование требует немедленного внимания к системам обнаружения множественных атакующих. Майнинговые пулы должны внедрять анализ конкурентов в реальном времени, аналогичный системам алгоритмической торговли. Результаты также предполагают, что блокчейн-протоколы могут получить выгоду от встроенных механизмов, усиливающих эффект сома для естественного сдерживания скоординированных атак. Как мы видели в традиционной кибербезопасности (со ссылкой на MITRE ATT&CK framework), понимание взаимодействий атакующих крайне важно для защиты.

Вклад статьи выходит за рамки криптовалют в область безопасности распределенных систем в целом. Подобно тому, как CycleGAN совершил прорыв в несопряженном переводе изображений, не требуя парных обучающих выборок, это исследование innovates, изучая взаимодействия злоумышленников, а не изолированные атаки. Последствия для систем Proof-of-Stake и развивающейся инфраструктуры Web3 существенны, что suggests, что будущие механизмы консенсуса должны проектироваться с учетом сценариев с несколькими противниками с самого начала.