[論文レビュー] HIDE & SEEK: Privacy-Preserving Rebalancing on Payment Channel Networks

Zeta Avarikioti, Krzysztof Pietrzak+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2021

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 4

ひとこと要約

HIDE & SEEK は、マルチパーティ計算（MPC）を用いて完全なプライバシーを保ちながらも、グローバルに最適なリバランスを実現する、オプトイン型のリバランスプロトコルを提案する。リバランスを最小コストフロー問題として定式化し、インcentive-compatibleなサイクルに分解することで、機密性のあるチャネル残高情報を漏洩させることなく、効率的かつアトミックに実行可能である。

ABSTRACT

Payment channels effectively move the transaction load off-chain thereby successfully addressing the inherent scalability problem most cryptocurrencies face. A major drawback of payment channels is the need to ``top up'' funds on-chain when a channel is depleted. Rebalancing was proposed to alleviate this issue, where parties with depleting channels move their funds along a cycle to replenish their channels off-chain. Protocols for rebalancing so far either introduce local solutions or compromise privacy. In this work, we present an opt-in rebalancing protocol that is both private and globally optimal, meaning our protocol maximizes the total amount of rebalanced funds. We study rebalancing from the framework of linear programming. To obtain full privacy guarantees, we leverage multi-party computation in solving the linear program, which is executed by selected participants to maintain efficiency. Finally, we efficiently decompose the rebalancing solution into incentive-compatible cycles which conserve user balances when executed atomically. Keywords: Payment Channel Networks, Privacy and Rebalancing.

研究の動機と目的

• 支払いチャネルネットワーク（PCNs）における既存のリバランスプロトコルのスケーラビリティおよびプライバシーの制限、特にローカルサイクル探索および中央集権的代理モデルの非効率性とプライバシー漏洩を解消すること。
• ローカルリバランスにおける「相殺効果」を克服し、すべてのネットワーク全体のリバランス要請を一度に考慮するグローバル最適解を提供すること。
• マルチパーティ計算（MPC）を用いて最適なリバランス解を計算することで、どの参加者も自身の入力・出力フロー以外の情報を学習しないようにし、完全なチャネル残高のプライバシーを確保すること。
• 最適フローをアトミックなサイクルに分解することで、ユーザーの残高を保全し、独立して実行可能な安全で頑健なリバランス実行を可能にすること。
• 参加者は全員が自発的に参加するオプトインメカニズムを提供することで、インcentive-compatibleであり、ユーザーの自律性を保証すること。

提案手法

• リバランス問題を、全リバランス資金の合計を最大化することを目的関数とする線形計画問題（LP）として定式化し、フロー保存則および容量制約を満たす。
• 選定されたデリゲート間で、参加者が自身の入力・出力フロー以外の情報を学習しないように、MPCを用いて最適解を安全に計算する。
• 一般のLPソルバーよりも効率的な最小コストフローアルゴリズムを活用することで、最適性を維持しつつ性能を向上させる。
• 最適フローを、HTLC（ハッシュドタイムロックコントラクト）を用いてアトミックに実行可能なインcentive-compatibleなサイクルの集合に分解する。
• 攻撃的改ざんを防ぐために、参加者がエッジ制約の妥当性をゼロ知識証明で提出するメカニズムを導入し、アクティブな攻撃下でも成功率を向上させる。
• 参加者がネットワークの全体的なトポロジーを把握する必要がないようにプロトコルを設計することで、グローバルトポロジーの発見に伴うスケーラビリティおよびプライバシーの問題を回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 支払いチャネルネットワークにおいて、ユーザーのプライバシーを損なわずにグローバル最適性を達成できるリバランスプロトコルは可能か？
• RQ2 マルチパーティ計算（MPC）を効果的に用いて、個々のチャネル残高を露呈させずに最適なリバランス解を計算することは可能か？
• RQ3 グローバルフローソリューションを、安全に実行可能なアトミックでインcentive-compatibleなサイクルに効率的に分解する最良の方法は何か？
• RQ4 プライバシーおよびインcentive-compatibleを維持しつつ、障害および攻撃的行動に対して頑健なプロトコルはどのように設計できるか？
• RQ5 信頼できる第三者を必要とせず、効率的かつスケーラブルに実行可能な実用的でオプトイン型のリバランスプロトコルを設計できるか？

主な発見

• HIDE & SEEK は、ネットワーク全体のリバランス要請から定式化された最小コストフロー問題を解くことで、『相殺効果』に苦しむローカルサイクル探索法よりも優れたグローバル最適リバランスを達成する。
• MPCを用いて最適解を計算することで、完全なプライバシーを確保する。たとえデリゲートが侵害されたとしても、参加者は自身の入力・出力フロー以外の情報を学習しない。
• 最適フローをアトミックなサイクルに分解することで、HIDE & SEEK は頑健な実行を可能にする。個々のサイクルは独立して成功し得るため、一部のサイクルが失敗しても部分的なリバランスが維持される。
• HIDE & SEEK は、一般のLPソルバーよりも効率的な専用の最小コストフローアルゴリズムを用いるため、Revive よりも効率的である。
• エッジ制約の妥当性を検証するゼロ知識証明の使用により、Sybil 攻撃および偽データ攻撃下でもリバランスの成功率が向上する。
• HIDE & SEEK は、Turing完全なトランザクション言語を必要としない、Bitcoin の HTLC ベースの実行モデルと互換性があるため、より広範に展開可能である。