[論文レビュー] Selfish Mining in Ethereum

Jianyu Niu, Chen Feng|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 15被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、エーテリアムにおける自己利益的マイニングを分析するための2次元マルコフモデルを提案する。このモデルは、ビットコインとは異なり、アンクルブロックおよびネフューブロック報酬を考慮している。理論的分析の結果、エーテリアムにおける自己利益的マイニングの利益性の閾値は、ビットコインの25％と比較して、特定の条件下で約16.3％と低く、報酬構造の特性上、エーテリアムは自己利益的マイニング攻撃に対してより脆弱であることが示された。

ABSTRACT

As the second largest cryptocurrency by market capitalization and today's biggest decentralized platform that runs smart contracts, Ethereum has received much attention from both industry and academia. Nevertheless, there exist very few studies about the security of its mining strategies, especially from the selfish mining perspective. In this paper, we aim to fill this research gap by analyzing selfish mining in Ethereum and understanding its potential threat. First, we introduce a 2-dimensional Markov process to model the behavior of a selfish mining strategy inspired by a Bitcoin mining strategy proposed by Eyal and Sirer. Second, we derive the stationary distribution of our Markov model and compute long-term average mining rewards. This allows us to determine the threshold of computational power that makes selfish mining profitable in Ethereum. We find that this threshold is lower than that in Bitcoin mining (which is 25% as discovered by Eyal and Sirer), suggesting that Ethereum is more vulnerable to selfish mining than Bitcoin.

研究の動機と目的

• エーテリアムにおける自己利益的マイニングに関する研究が不足していること、特に独自のアンクルおよびネフューブロック報酬メカニズムを踏まえると、その重要性が高いため、これを解消すること。
• 確率的で状態ベースのアプローチを用いて、エーテリアムにおける自己利益的マイニング戦略の利益性をモデル化および定量すること。
• 自己利益的マイニングプールが誠実なマイニングを上回るための最小限の計算能力の閾値を特定すること。
• EIP100などのエーテリアムプロトコルパラメータが、自己利益的マイニング攻撃への脆弱性に与える影響を評価すること。
• エーテリアムのマイニングセキュリティを向上させるための理論的およびシミュレーションベースの知見を提供すること。

提案手法

• 自己利益的マイニングプールとパブリックチェーンの両方の状態を追跡する2次元連続時間マルコフ過程を構築し、プールのプライベートチェーン長とパブリックチェーン長をモデル化する。
• アンクルおよびネフューブロック報酬の確率的性質を反映させるために、報酬の確率的追跡を実施し、1次元決定的モデルでは捉えきれない報酬の確率的性質を考慮する。
• マルコフ連鎖の定常分布を導出することで、自己利益的マイナーおよび誠実なマイナーの長期平均報酬を計算する。
• 自己利益的マイニングが誠実なマイニングを上回るようになる計算能力（ネットワーク全体の計算能力比としての分数）の閾値を算出する。
• 広範なシミュレーションを実施し、さまざまなネットワーク状態およびプロトコルパラメータ下での理論的結果の妥当性を検証する。
• ブロック参照距離や報酬構造の違いが、自己利益的マイニングの利益性に与える影響を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自己利益的マイニングプールがエーテリアムにおいて誠実なマイニングを上回る長期的報酬を達成するための最小限の計算能力比率はどの程度か？
• RQ2 エーテリアムにおけるアンクルおよびネフューブロック報酬は、ビットコインと比較して自己利益的マイニングの利益性と閾値にどのように影響を与えるか？
• RQ3 2次元マルコフモデルは、報酬インcentiveを伴う自己利益的マイニングのダイナミクスを捉える上で、従来の1次元決定的モデルに比べてどのように向上しているか？
• RQ4 EIP100などのプロトコル変更が、エーテリアムの自己利益的マイニング攻撃への脆弱性に与える影響は何か？
• RQ5 アンクルブロックの参照行動が、エーテリアムのマイニングエコシステムのセキュリティおよび安定性に与える影響は何か？

主な発見

• シナリオ2におけるエーテリアムにおける自己利益的マイニングの利益性閾値は、ネットワーク全体の約16.3％であり、ビットコインの25％と比較して顕著に低い。
• アンクルおよびネフューブロック報酬の存在により、エーテリアムは、同等のPoWメカニズムを有するビットコインと比較して、自己利益的マイニングに対してより脆弱である。
• シミュレーション結果は理論的予測を裏付け、プールの計算能力が導出された閾値を超えると、自己利益的マイニング戦略が長期的により高い報酬をもたらすことが確認された。
• 誠実なマイナーのアンクルブロックの分布は参照距離に依存する：α=0.3の場合、1ブロックあたりのアンクルブロックの期待数は1.75である。α=0.45の場合、2.72に増加する。
• 本モデルは、決定的モデルが正確に表現できないアンクル報酬の影響を捉えるために、報酬の確率的追跡が不可欠であることを明らかにした。
• 研究結果から、マイニング難易度調整がアンクルブロックのダイナミクスを考慮に入れない限り、自己利益的マイニングに対する脆弱性が増大する可能性がある。