[論文レビュー] Delegated Proof of Reputation: a novel Blockchain consensus

Thuat Do, Thao Nguyen+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 4被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、Delegated Proof of Stake におけるコインスティングを置き換えるために、PageRank、NCDawareRank、HodgeRank を用いたレピュテーションベースのランク付けシステムを用いる、新しいブロックチェーン合意形成メカニズムである Delegated Proof of Reputation (DPoR) を提案する。このアプローチは、ネットワーク内での相互作用に基づくレピュテーションメトリクスを用いて誠実な行動を奨励することで、スケーラビリティとセキュリティを向上させつつ、許容可能な分散性を維持する。

ABSTRACT

Consensus mechanism is the heart of any blockchain network. Many projects have proposed alternative protocols to improve restricted scalability of Proof of Work originated since Bitcoin. As an improvement of Delegated Proof of Stake, in this paper, we introduce a novel consensus, namely, Delegated Proof of Reputation, which is scalable, secure with an acceptable decentralization. Our innovative idea is replacing pure coinstaking by a reputation ranking system essentially based on ranking theories (PageRank, NCDawareRank and HodgeRank).

研究の動機と目的

• Proof of Work や Delegated Proof of Stake などの従来のブロックチェーン合意形成メカニズムのスケーラビリティおよびセキュリティの制限を解決すること。
• 合意形成参加における経済的ステーク（コインスティング）への依存度を低くすることで、富裕な参加者による中心集権的リスクを軽減すること。
• 高額な計算コストや金融コストを要しない誠実な行動を奨励するレピュテーションベースのシステムを設計し、ネットワークの信頼性を向上させること。
• ランク付け理論（PageRank、NCDawareRank、HodgeRank）をブロックチェーン合意形成に統合し、動的レピュテーションスコアを生成する可能性を評価すること。
• 許可ありおよび許可なしのブロックチェーン環境において、分散性、セキュリティ、パフォーマンスのバランスを達成すること。

提案手法

• 合意形成メカニズムは、PageRank、NCDawareRank、HodgeRank を含むグラフベースのランク付けアルゴリズムから導出されたレピュテーションランク付けシステムを用いる。
• 参加者は、トークン保有量に依存せず、歴史的な相互作用とネットワーク行動に基づいてレピュテーションスコアが割り当てられる。
• 代表者（デリゲート）はステークではなく、レピュテーションスコアに基づいて選出されるため、経済的集中の影響が低減される。
• 取引検証および合意形成参加からのフィードバックを用いて、レピュテーションスコアを動的に更新する。
• エッジが信頼関係または検証済み相互作用を表す重み付き有向グラフを用いてレピュテーションが計算される。
• 複数のランク付け理論を統合することで、レピュテーション計算におけるレジリエンスと操作リスクの低減が図られる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Delegated Proof of Stake におけるコインスティングをレピュテーションベースの合意形成メカニズムが置き換え可能であり、セキュリティと分散性を維持できるか。
• RQ2 既存のランク付けアルゴリズム（PageRank、NCDawareRank、HodgeRank）がブロックチェーンのレピュテーションスコアに適用された場合、どのような性能を示すか。
• RQ3 レピュテーションベースのデリゲーションがネットワークのスケーラビリティおよびSybil攻撃に対する耐性に与える影響は何か。
• RQ4 レピュテーション割り当てにおける公平性を確保し、操作を防止する仕組みは何か。
• RQ5 ステークベースのモデルと比較して、レピュテーションベースの合意形成が分散性をどの程度維持できるか。

主な発見

• 提案された Delegated Proof of Reputation (DPoR) メカニズムは、エネルギー集中的なマイニングを排除することで、Proof of Work よりも高いスケーラビリティを達成する。
• コインスティングをレピュテーションベースの投票に置き換えることで、ステークベースのシステムにおける富の集中に起因する中心集権的リスクが低減される。
• PageRank、NCDawareRank、HodgeRank といった複数のランク付け理論の統合により、動的ネットワークにおけるレピュテーション計算のレジリエンスと公平性が向上する。
• シミュレーション結果から、信頼できる相互作用履歴を偽造することが困難であるため、DPoR は強力なSybil攻撃への耐性を示している。
• レピュテーションは経済的パワーに依存せず、行動の一貫性とネットワーク内の信頼性に基づくため、DPoR は許容可能な分散性レベルを達成している。
• レピュテーションベースのモデルにより、従来の PoS や PoW プrotocol と比較して、ブロック検証の最終性が速く、遅延が低減される。