[論文レビュー] Measurement and Analysis of the Bitcoin Networks: A View from Mining Pools

Canhui Wang, Xiaowen Chu+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 20, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 42被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、2016年から2019年までの期間にわたり156万件のブロックおよび1億2000万件の未確認取引を用いた、ビットコインマイニングプールに関する大規模な測定調査を提示している。マイニングプールは捕虜のジレンマとマレタス的トラップに直面しており、手数料レート（feerate）が取引選択において支配的要因であることが判明した。本研究は、ネットワークインcentiveとパフォーマンスに関する重要な知見を提供する。

ABSTRACT

Mining pools, the main components of the Bitcoin network, dominate the computing resources and play essential roles in network security and performance aspects. Although many existing measurements of the Bitcoin network are available, little is known about the details of mining pool behaviors (e.g., empty blocks, mining revenue and transaction collection strategies) and their effects on the Bitcoin end users (e.g., transaction fees, transaction delay and transaction acceptance rate). This paper aims to fill this gap with a systematic study of mining pools. We traced over 1.56 hundred thousand blocks (including about 257 million historical transactions) from February 2016 to January 2019 and collected over 120.25 million unconfirmed transactions from March 2018 to January 2019. Then we conducted a board range of measurements on the pool evolutions, labeled transactions (blocks) as well as real-time network traffics, and discovered new interesting observations and features. Specifically, our measurements show the following. 1) A few mining pools entities continuously control most of the computing resources of the Bitcoin network. 2) Mining pools are caught in a prisoner's dilemma where mining pools compete to increase their computing resources even though the unit profit of the computing resource decreases. 3) Mining pools are stuck in a Malthusian trap where there is a stage at which the Bitcoin incentives are inadequate for feeding the exponential growth of the computing resources. 4) The market price and transaction fees are not sensitive to the event of halving block rewards. 5) The block interval of empty blocks is significantly lower than the block interval of non-empty blocks. 6) Feerate plays a dominating role in transaction collection strategy for the top mining pools. Our measurements and analysis help to understand and improve the Bitcoin network.

研究の動機と目的

• ビットコインマイニングプールの行動的ダイナミクスとネットワークセキュリティおよびパフォーマンスへの影響を理解すること。
• マイニングプール戦略がエンドユーザーの取引手数料、遅延、受入率に与える影響を調査すること。
• 主要マイニングプール間での計算能力の分配と報酬メカニズムの変遷を分析すること。
• リアルタイムのメモリプールデータを用いて、取引手数料レート（feerate）がマイニングプールの選択行動に果たす役割を検討すること。
• ビットコインマイニング経済におけるシステム的課題、特に捕虜のジレンマとマレタス的トラップを同定すること。

提案手法

• 2016年2月から2019年1月までに、ブロックチェーンデータ収集を用いて156万件以上のブロック（2億5700万件の履歴取引を含む）を追跡した。
• 2018年3月から2019年1月にかけて、ビットコインフルノードのメモリプールから1億2025万件の未確認取引を収集した。
• 取引行動分析のため、リアルタイムのメモリプールデータを処理・収集するカスタムPythonツールを開発した。
• マイニングプールの計算能力分配、収益、ブロック生成パターンの縦断的分析を実施した。
• ゲーム理論的および経済的モデリングを用いて、マイニングプール間の競争とインcentive構造を解釈した。
• ブロックを空ブロックと非空ブロックに分類し、ブロック間隔の差を分析することで、マイニング効率を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビットコインマイニングプール間での計算能力の分配はどのようになっており、長期的な支配力の傾向は何か？
• RQ2 マイニングプールは、単位利益が低下しているにもかかわらず、継続的にリソースを増加させることで捕虜のジレンマに陥っているか？
• RQ3 ブロック報酬のハーフィング（半減）が取引手数料やネットワーク市場ダイナミクスに顕著な影響を及ぼすか？
• RQ4 マイニングプールの取引収集戦略を左右する要因は何か。特に手数料レート（feerate）とブロックサイズとの関係は？
• RQ5 ビットコインインセンティブモデルがマイニングハードウェアの指数的成長を維持できなくなるポイント、つまりマレタス的トラップに達する時期はいつか？

主な発見

• アンプール、F2プール、バイビーティーエス、BTC.comといった少数のマイニングプールが、ビットコインの計算能力の大部分を一貫して支配している。
• マイニングプールは、単位利益が低下しているにもかかわらず、継続的にハードウェア投資を増加させる捕虜のジレンマに陥っている。
• ネットワーク全体はマレタス的トラップの兆候を示しており、ビットコインのインセンティブモデルがマイニングハードウェアの指数的成長を維持できなくなる。
• 空ブロックのブロック間隔は非空ブロックよりも顕著に短く、戦略的マイニング行動の兆候である。
• トップマイニングプールの取引収集戦略において、手数料レート（feerate）が取引サイズや年齢といった他の指標を上回り、支配的要因となっている。
• マーケット価格と取引手数料はブロック報酬のハーフィングイベントに対して最小限の感度を示しており、ユーザー行動に即時の経済的影響が限られていることが示唆される。