[논문 리뷰] Measurement and Analysis of the Bitcoin Networks: A View from Mining Pools

Canhui Wang, Xiaowen Chu외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 02. 20.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 42인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 2016년에서 2019년 사이에 156만 개의 블록과 1,200만 건의 미확인 거래를 활용하여 비트코인 마이닝 풀에 대한 대규모 측정 연구를 제시한다. 연구에서는 마이닝 풀이 납치자 딜레마와 말레서스적 함정에 빠져 있으며, 거래 수수료율이 거래 선택에서 지배적인 요소임을 규명하여 네트워크 인centive와 성능에 대한 핵심 통찰을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 비트코인 마이닝 풀의 행동 역학과 네트워크 보안 및 성능에 미치는 영향을 이해하기 위해.
• 마이닝 풀 전략이 최종 사용자 거래 수수료, 지연 시간, 수락 비율에 어떻게 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 상위 마이닝 풀 간의 컴퓨팅 파워 분포와 보상 메커니즘의 변화를 분석하기 위해.
• 실시간 메모리풀 데이터를 활용하여 거래 수수료율이 마이닝 풀의 선택 행동에 어떤 역할을 하는지 검토하기 위해.
• 비트코인 마이닝 경제학에서 납치자 딜레마와 말레서스적 함정과 같은 체계적 과제를 식별하기 위해.

제안 방법

• 2016년 2월부터 2019년 1월까지 블록체인 데이터 수집을 통해 156만 개 이상의 블록(2억 5,700만 건의 이력 거래)을 추적하였다.
• 2018년 3월부터 2019년 1월까지 비트코인 전용 노드의 메모리풀에서 1,202.5만 건의 미확인 거래를 수집하였다.
• 실시간 메모리풀 데이터를 처리하고 수집하기 위해 고유의 파이썬 도구를 개발하여 거래 행동 분석을 수행하였다.
• 마이닝 풀의 컴퓨팅 파워 분포, 수익, 블록 생성 패턴에 대한 종단적 분석을 수행하였다.
• 게임 이론적 및 경제 모델링을 적용하여 마이닝 풀 간 경쟁과 인센티브 구조를 해석하였다.
• 블록을 공백 또는 비공백으로 분류하고, 블록 간격의 차이를 분석하여 마이닝 효율성을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비트코인 마이닝 풀 간 컴퓨팅 파워는 어떻게 분포되어 있으며, 그들의 지배력에 대한 장기적 추세는 어떠한가?
• RQ2 마이닝 풀은 단위 수익이 감소하는 상황에서도 계속해서 자원을 증가시키며 납치자 딜레마에 빠져 있는가?
• RQ3 블록 보상의 반감이 거래 수수료 또는 네트워크 시장 역학에 실제로 큰 영향을 미치는가?
• RQ4 마이닝 풀의 거래 수집 전략을 이끄는 요소들은 무엇이며, 특히 수수료율과 블록 크기와의 관계는 어떠한가?
• RQ5 비트코인 인센티브 모델이 마이닝 하드웨어의 기하급수적 성장을 유지할 수 없게 되는 지점은 언제이며, 이는 말레서스적 함정을 나타내는가?

주요 결과

• AntPool, F2Pool, ViaBTC, BTC.com와 같은 소수의 마이닝 풀이 비트코인의 대부분의 컴퓨팅 파워를 지속적으로 차지하고 있다.
• 마이닝 풀은 단위 수익이 감소하는 상황에서도 계속해서 하드웨어 투자를 늘리며 납치자 딜레마에 갇혀 있다.
• 네트워크는 비트코인의 인센티브 모델이 마이닝 하드웨어의 기하급수적 성장을 지속할 수 없게 되는 말레서스적 함정을 보여주고 있다.
• 공백 블록의 블록 간격은 비공백 블록보다 유의미하게 짧아, 전략적 마이닝 행동을 시사한다.
• 상위 마이닝 풀의 거래 수집 전략에서 수수료율이 거래 크기나 나이와 같은 다른 지표를 압도적으로 지배한다.
• 시장 가격과 거래 수수료는 블록 보상 반감 사건에 대해 최소한의 민감도를 보이며, 사용자 행동에 대한 즉각적인 경제적 영향이 제한적임을 시사한다.