[논문 리뷰] Empirically Analyzing Ethereum's Gas Mechanism

Renlord Yang, Toby Murray외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 02.

Blockchain Technology Applications and Security참고 문헌 27인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이더리움의 가스 메커니즘에 대한 최초의 대규모 실증 분석을 제시하며, 이더리움의 기원 이래로 200만 개 이상의 블록을 대상으로 나노초 정밀도의 거래 실행 시간을 측정한다. 분석 결과 현재의 가스 비용이 실제 계산 비용을 잘 반영하지 못하고 있으며, 특히 입출력(I/O) 집약적인 옵코드의 경우 더욱 심각한 문제를 드러내며, 더 높은 자원을 확보한 노드가 부당한 이점을 얻고 있음을 확인한다. 이는 네트워크의 탈중앙화를 위협한다.

ABSTRACT

Ethereum's Gas mechanism attempts to set transaction fees in accordance with the computational cost of transaction execution: a cost borne by default by every node on the network to ensure correct smart contract execution. Gas encourages users to author transactions that are efficient to execute and in so doing encourages node diversity, allowing modestly resourced nodes to join and contribute to the security of the network. However, the effectiveness of this scheme relies on Gas costs being correctly aligned with observed computational costs in reality. In this work, we performed the first large scale empirical study to understand to what degree this alignment exists in practice, by collecting and analyzing Tera-bytes worth of nanosecond-precision transaction execution traces. Besides confirming potential denial-of-service vectors, our results also shed light on the role of I/O in transaction costs which remains poorly captured by the current Gas cost model. Finally, our results suggest that under the current Gas cost model, nodes with modest computational resources are disadvantaged compared to their better resourced peers, which we identify as an ongoing threat to node diversity and network decentralization.

연구 동기 및 목표

• 실제 사용 환경에서 이더리움의 가스 비용 모델이 실제 거래 실행 비용과 얼마나 잘 일치하는지 실증적으로 평가하기.
• 이론적 가스 가격과 관측된 실행 시간 간의 괴리, 특히 입출력 집약적인 연산에서의 괴리를 규명하기.
• 현재 가스 모델 하에서 하드웨어 성능 격차가 노드 다양성과 네트워크의 탈중앙화에 어떤 영향을 미치는지 평가하기.
• 메모리 캐싱과 입출력(I/O)이 거래 실행 비용에 미치는 영향을 분석하며, 현재 모델이 이를 잘 반영하지 못하고 있음을 규명하기.
• 가스 메커니즘이 효율적인 거래 설계를 유도하고 서비스 거부 공격을 방지하는 데 효과적으로 작용하는지 조사하기.

제안 방법

• 이더리움의 기원 이래로 발생한 모든 상태 전이를 재실행하여 타이거바이트에 이르는 나노초 정밀도의 EVM 실행 트레이스를 수집하였다.
• 고성능 시스템과 일반 데스크톱 컴퓨터 두 대의 기기에서 각 EVM 옵코드의 실행 시간을 측정하였다.
• 모든 옵코드에 대해 실행 시간 대 가스 비용의 비율(Time-to-Gas ratio)을 계산하여 실제 실행 시간과 할당된 가스 비용 간의 校정 정확도를 평가하였다.
• 디스크 입출력(I/O)과 메모리 캐싱이 실행 성능에 미치는 영향을 다양한 하드웨어 구성 간 비교 분석하였다.
• 다른 기기 간 실행 행동을 대조하여, 현재 가스 모델이 저성능 자원을 가진 노드에 대해 공정한지 평가하였다.
• 옵코드 수준의 실행 시간 분포에 대한 통계 분석을 통해 체계적으로 잘못定价된 연산을 탐지하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 이더리움의 가스 비용이 실제 거래 실행 시간을 얼마나 정확히 반영하고 있는가?
• RQ2 입출력(I/O) 연산은 거래 실행 비용에 어떤 영향을 미치며, 왜 현재 가스 모델은 이를 잘 반영하지 못하는가?
• RQ3 현재 가스 가격 체계 하에서 고성능 노드와 저성능 노드 간의 성능 격차는 어느 정도인가?
• RQ4 체계적으로 잘못定价된 옵코드가 존재하는가? 만약 그렇다면 이는 서비스 거부 공격의 위험 요소가 될 수 있는가?
• RQ5 메모리 캐싱은 입출력 집약적인 연산의 관측된 실행 시간에 어떤 영향을 미치며, 이는 가스 비용의 공정성에 영향을 미치는가?

주요 결과

• 디스크 입출력(I/O)을 포함하는 일부 EVM 옵코드는 심각하게 잘못定价되어 있으며, 실제 실행 비용이 과소 평가되어 있어 서비스 거부 공격의 위험 요소가 된다.
• 입출력(I/O) 연산은 거래 실행 시간에 상당한 기여를 하지만, 현재 가스 모델은 이를 일정하거나 무시할 수준의 비용으로 간주하여 적절히 반영하지 못하고 있다.
• 현재 가스 비용 모델은 고성능 컴퓨터를 유리하게 만들며, 저성능 자원을 가진 노드보다 거래 처리 효율에서 명백한 이점을 제공한다.
• 입출력(I/O) 옵코드의 실행 시간 분포는 높은 변동성을 보이며, 이는 성능이 하드웨어 및 캐싱 행동에 매우 민감함을 시사하지만, 현재 가스 모델은 이를 고려하지 못하고 있다.
• 고성능 기기와 일반 기기 간의 실행 효율성 격차는 노드 다양성을 약화시키며, 장기적으로 이더리움의 탈중앙화에 위협이 된다.
• 본 연구는 현재 가스 모델이 특히 영구 저장소 접근을 포함하는 연산에서 실제 계산 비용과 일치하지 않음을 확인하였다.