[论文解读] Greedy but Cautious: Conditions for Miner Convergence to Resource Allocation Equilibrium

George Bissias, Brian Neil Levine+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2019

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 13被引用 5

一句话总结

本文提出了一种资源分配均衡模型，用于分析使用相同工作量证明（PoW）算法的两个区块链之间矿工的选择行为，表明贪婪但谨慎的矿工将收敛至由相对代币奖励驱动的唯一均衡。该均衡稳定且可预测，仅当矿工过度贪婪时才会出现振荡。

ABSTRACT

All public blockchains are secured by a proof of opportunity cost among block producers. For example, the security offered by proof-of-work (PoW) systems, like Bitcoin, is due to spent computation; it is work precisely because it cannot be performed for free. In general, more resources provably lost in producing blocks yields more security for the blockchain. When two blockchains share the same mechanism for providing opportunity cost, as is the case when they share the same PoW algorithm, the two chains compete for resources from block producers. Indeed, if there exists a liquid market between resource types, then theoretically all blockchains will compete for resources. In this paper, we show that there exists a resource allocation equilibrium between any two blockchains, which is essentially driven by the fiat value of reward that each chain offers in return for providing security. We go on to prove that this equilibrium is singular and always achieved provided that block producers behave in a greedy, but cautious fashion. The opposite is true when they are overly greedy: resource allocation oscillates in extremes between the two chains. We show that these results hold both in practice and in a block generation simulation. Finally, we demonstrate several applications of this theory including a trustless price-ratio oracle, increased security for blockchains whose coins have lower fiat value, and a quantification of cost to allocating resources away from the equilibrium.

研究动机与目标

• 形式化两个使用相同挖矿算法的PoW区块链之间的稳定算力分配均衡。
• 识别矿工在贪婪但谨慎行为下收敛至该均衡的条件，特别是此类行为的影响。
• 将均衡模型扩展至使用不同PoW算法的区块链，甚至适用于PoW-PoS混合系统，前提是存在高效的算力市场。
• 利用现实世界区块链数据与仿真结果，对均衡进行实证验证。
• 展示实际应用，例如无信任价格预言机以及对少数派区块链安全成本的量化。

提出的方法

• 基于区块奖励的相对法币价值定义资源分配均衡，将矿工行为建模为利润最大化行为，采用类似于难度调整奖励指数（DARI）的度量指标。
• 通过博弈论分析矿工的迭代挖矿决策，证明当矿工贪婪但谨慎时，该均衡具有唯一性与稳定性。
• 建模在不同奖励比例下，两个区块链之间算力转移的动力学，表明当矿工过度贪婪时会出现振荡行为。
• 利用BTC/BCH与ETH/ETC的历史数据验证理论预测，结果与均衡模型高度吻合。
• 通过仿真块生成动态，确认在不同矿工激励条件下，系统收敛与发散的行为特征。
• 通过假设存在高效的算力或权益市场，将均衡模型推广至不同PoW算法及PoW/PoS系统。

实验结果

研究问题

• RQ1 在何种条件下，矿工能够收敛至两个使用相同算法的PoW区块链之间的稳定算力分配均衡？
• RQ2 矿工的行为——特别是其是否贪婪但谨慎或过度贪婪——如何影响资源分配的稳定性？
• RQ3 该均衡模型能否扩展至使用不同PoW算法的区块链，甚至PoS系统？
• RQ4 现实世界中矿工行为在多大程度上与理论预测的均衡一致，这一一致性在历史数据中是否可被观察到？
• RQ5 基于此类均衡在区块链系统中的存在，可衍生出哪些实际应用？

主要发现

• 当矿工贪婪但谨慎时，两个使用相同算法的PoW区块链之间存在唯一且稳定的算力分配均衡，该结果与Kwon等人（2017）描述的纳什均衡之一相一致。
• 当矿工过度贪婪时，算力在两个区块链之间出现振荡，无法收敛至均衡状态。
• BTC/BCH与ETH/ETC的真实数据表明，矿工行为强烈遵循预测的均衡，验证了该模型在现实环境中的有效性。
• 仿真结果确认，当矿工贪婪但谨慎时，系统可实现均衡；而当贪婪程度过高时则出现发散。
• 当存在高效的算力或权益市场时，该均衡可推广至不同PoW算法甚至PoW/PoS系统。
• 在均衡点之外的忠诚挖矿将产生与区块奖励成线性比例的金融成本，从而抑制对少数派区块链的长期支持。