[論文レビュー] A Deep Dive into Blockchain Selfish Mining

Qianlan Bai, Xinyan Zhou+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 4被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、複数の共謀するマイニングプールを有するブロックチェーンにおける自己利益的マイニングを分析するためのマルコフ連鎖ベースのモデルを提案する。2人の自己利益的マイナーが対称的な場合、最小利益性を示すハッシュレートは21.48%に低下するが、非対称な状態では上昇する。さらに、22%のハッシュレートでは利益を得るまでに最大714日（51ラウンド）の遅延が必要であり、33%に上昇すると70日（5ラウンド）に減少する。

ABSTRACT

This paper studies a fundamental problem regarding the security of blockchain on how the existence of multiple misbehaving pools influences the profitability of selfish mining. Each selfish miner maintains a private chain and makes it public opportunistically for the purpose of acquiring more rewards incommensurate to his Hashrate. We establish a novel Markov chain model to characterize all the state transitions of public and private chains. The minimum requirement of Hashrate together with the minimum delay of being profitable is derived in close-form. The former reduces to 21.48% with the symmetric selfish miners, while their competition with asymmetric Hashrates puts forward a higher requirement of the profitable threshold. The profitable delay increases with the decrease of the Hashrate of selfish miners, making the mining pools more cautious on performing selfish mining.

研究の動機と目的

• 複数の自己利益的マイニングプールの存在が、自己利益的マイニングの利益性しきい値に与える影響を調査すること。
• ブロックチェーンの難易度調整の影響を含めた、自己利益的マイニングの一時的挙動をモデル化すること。
• 複数の不正を働くプールが存在する競争環境下で、自己利益的マイニングが利益を上げるための最小ハッシュレートを特定すること。
• 現実のブロックチェーン（例：Bitcoin）における動的難易度調整を考慮した、利益を得るまでの時間遅延を分析すること。

提案手法

• マルチマイナー環境におけるパブリックチェーンとプライベートチェーン間の状態遷移を捉えるための新規マルコフ連鎖モデルを構築する。
• 協力しない2人の自己利益的マイニングプール（アリスとボブ）と1つの誠実なマイニングプール（ヘンリー）を含むシステムをモデル化する。
• チェーン状態の定常分布および自己利益的マイナーの収益配分に対する閉形式の式を導出する。
• 現実の時間遅延をモデル化するため、一時的解析にブロックチェーンの難易度調整を組み込む。
• 数学的解析とシミュレーションを用いて理論的しきい値および収益ダイナミクスの妥当性を検証する。
• 対称的および非対称な状態下での安定した利益性を示すハッシュレートしきい値を特定するための収束解析を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数の自己利益的マイニングプールの存在が、利益性を示すために必要な最小ハッシュレートに与える影響は何か？
• RQ2 難易度調整を考慮した場合、自己利益的マイニングが利益を上げるまでの一時的遅延はどの程度か？
• RQ3 自己利益的マイナー間のハッシュパワーの非対称性が、利益性しきい値に与える影響は何か？
• RQ4 長期間のプライベートチェーンが、検出リスクおよび収益に与える影響は何か？
• RQ5 複数プールの自己利益的マイニングの文脈において、難易度調整メカニズムが悪用可能であるか、あるいは緩和可能であるか？

主な発見

• 2人の対称的自己利益的マイナーの最小利益性ハッシュレートは21.48%であり、マルコフ連鎖モデルを用いて閉形式で導出された。
• 自己利益的マイナーのハッシュレートが非対称な場合、競争が激しくなるため利益性のしきい値が上昇する。
• 各自己利益的マイナーのハッシュレートが合計の22%の場合、利益を得るまでに51ラウンド（Bitcoinでは714日）の遅延が必要となる。
• 各自己利益的マイナーのハッシュレートが33%に上昇すると、利益までの遅延は著しく5ラウンド（70日）に短縮される。
• ハッシュレートにかかわらず、難易度調整の最初のサイクル中は自己利益的マイニングは非効率的だが、数回の調整サイクルを経ると利益を上げるようになる。
• モデルは相対的および絶対的収益指標が許容誤差範囲内で同等であることを確認しており、理論的アプローチの妥当性が裏付けられた。