[論文レビュー] Stochastic Modeling Approaches for Analyzing Blockchain: A Survey

Hongyue Kang, Xiaolin Chang+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2020

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 70被引用数 6

ひとこと要約

本調査は、ブロックチェーンシステムの分析に用いられる確率的モデリング手法について包括的なレビューを提供し、ネットワーク指向型（性能およびセキュリティ）とアプリケーション指向型（主に暗号資産価格予測）のモデルに分類する。既存の手法を評価し、その長所と短所を比較し、今後の研究の方向性を特定することで、確率的手法を用いたブロックチェーン分析分野におけるさらなる研究を支援する。

ABSTRACT

Blockchain technology has been attracting much attention from both academia and industry. It brings many benefits to various applications like Internet of Things. However, there are critical issues to be addressed before its widespread deployment, such as transaction efficiency, bandwidth bottleneck, and security. Techniques are being explored to tackle these issues. Stochastic modeling, as one of these techniques, has been applied to analyze a variety of blockchain characteristics, but there is a lack of a comprehensive survey on it. In this survey, we aim to fill the gap and review the stochastic models proposed to address common issues in blockchain. Firstly, this paper provides the basic knowledge of blockchain technology and stochastic models. Then, according to different objects, the stochastic models for blockchain analysis are divided into network-oriented and application-oriented (mainly refer to cryptocurrency). The network-oriented stochastic models are further classified into two categories, namely, performance and security. About the application-oriented stochastic models, the widest adoption mainly concentrates on the price prediction of cryptocurrency. Moreover, we provide analysis and comparison in detail on every taxonomy and discuss the strengths and weaknesses of the related works to serve guides for further researches. Finally, challenges and future research directions are given to apply stochastic modeling approaches to study blockchain. By analyzing and classifying the existing researches, we hope that our survey can provide suggestions for the researchers who are interested in blockchain and good at using stochastic models as a tool to address problems.

研究の動機と目的

• ブロックチェーン分析における確率的モデリングに関する包括的な調査が不足しているという問題に対処すること。
• 目的に応じてネットワーク指向型（性能およびセキュリティ）とアプリケーション指向型（暗号資産価格予測）に分類された確率的モデルを分類・分析すること。
• 既存の確率的モデルの長所と短所を比較し、今後の研究を支援すること。
• 未解決の課題を特定し、ブロックチェーンシステムへの確率的モデリングの応用に関する今後の研究方向性を提案すること。

提案手法

• 目的に基づき、確率的モデルをネットワーク指向型とアプリケーション指向型に体系的に分類すること。
• ネットワーク指向型モデルを性能およびセキュリティのサブカテゴリに分類し、取引スループット、遅延、攻撃耐性に焦点を当てる。
• アプリケーション指向型モデルを調査し、特に確率過程を用いた暗号資産価格予測に用いられるモデルに注目する。
• 詳細な分析と比較を通じてモデルの手法を評価し、仮定、制限事項、適用可能性を強調する。
• 分類法を用いて、問題領域、手法、ユースケースごとにモデルを整理する。
• モデル設計の選択とブロックチェーンシステム評価への影響に関する重要な洞察を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブロックチェーン分析に用いられる主な確率的モデルのカテゴリは何であり、構造的・目的的側面でどのように異なるか？
• RQ2 ネットワーク指向型の確率的モデルは、ブロックチェーンシステムにおける性能およびセキュリティの課題をどのように扱っているか？
• RQ3 どの程度まで確率的モデルが、暗号資産の価格動向の予測に成功しているか？
• RQ4 既存のブロックチェーン用確率的モデリング手法における主な制限事項と仮定は何か？
• RQ5 ブロックチェーンにおける確率的モデリングを進展させるために、最も有望な今後の研究方向性は何か？

主な発見

• 確率的モデリングは、取引の到着プロセスやブロック伝搬遅延をモデル化することにより、ブロックチェーンの性能分析に広く用いられている。
• セキュリティに焦点を当てた確率的モデルは、エクリプス攻撃や自己利益的マイニングなどの敵対的行動を効果的にシミュレートでき、攻撃の確率や耐性に関する洞察を提供している。
• 幾何ブラウン運動やジャンプ・ディフュージョンなどの確率過程に基づく暗号資産価格予測モデルは、中程度の予測能力を示すが、モデルの仮定に敏感である。
• 標準化された評価フレームワークの欠如により、研究間での一貫性のない比較が生じており、顕著なギャップが存在する。
• 多くの既存のモデルは、ネットワークの非均一性や適応的攻撃者行動を十分に反映しておらず、現実のブロックチェーンのダイナミクスを単純化している。
• 今後の研究は、マイクロレベルの取引行動とマクロレベルのネットワークダイナミクスを両方捉えるマルチスケール確率的モデルの統合に注力すべきである。