[论文解读] Incentive Mechanism Design for Privacy-Preserving Decentralized Blockchain Relayers

Boutaina Jebari, Ibrahimi, Khalil+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 10, 2026

Blockchain Technology Applications and Security被引用 0

一句话总结

论文设计了一个带博弈论激励机制的去中心化中继方案，证明存在一个唯一的对称混合纳什均衡，其中中继节点以概率上传以维持隐私，并分析隐私–可靠性–成本的权衡。

ABSTRACT

Public blockchains, though renowned for their transparency and immutability, suffer from significant privacy concerns. Network-level analysis and long-term observation of publicly available transactions can often be used to infer user identities. To mitigate this, several blockchain applications rely on relayers, which serve as intermediary nodes between users and smart contracts deployed on the blockchain. However, dependence on a single relayer not only creates a single point of failure but also introduces exploitable vulnerabilities that weaken the system's privacy guarantees. This paper proposes a decentralized relayer architecture that enhances privacy and reliability through game-theoretic incentive design. We model the interaction among relayers as a non-cooperative game and design an incentive mechanism in which probabilistic uploading emerges as a unique mixed Nash equilibrium. Using evolutionary game analysis, we demonstrate the equilibrium's stability against perturbations and coordinated deviations. Through numerical evaluations, we analyze how equilibrium strategies and system behavior evolve with key parameters such as the number of relayers, upload costs, rewards, and penalties. In particular, we show that even with high transaction costs, the system maintains reliability with an outage probability below 0.05 . Furthermore, our results highlight a fundamental trade-off between privacy, reliability, robustness, and cost in decentralized relayer systems.

研究动机与目标

• 在公有区块链中激发隐私关注并通过中继去中心化缓解去匿名化风险。
• 将中继互动建模为对称的非合作博弈，以强制实现不可区分的上传行为。
• 建立对称混合策略NE的存在性、唯一性和进化稳定性。
• 分析系统参数（N、成本、奖励、惩罚）对隐私、可靠性和成本的影响。
• 探讨在去中心化中继系统中隐私、可靠性、鲁棒性与成本之间的权衡。

提出的方法

• 将中继上传过程形式化为一个有限的对称博弈，包含N个中继节点以及两种行动：上传（U）或不上传（NU）。
• 定义结果相关的成本（首次/成功上传的成本 c_f，上传失败的成本 c_l）以及奖励 b 与无上传时的惩罚 p。
• 通过求解多项式 h(q_u)=Nq_u(b+p)(1-q_u)^{N-1}-Nq_u c_l+(c_l-c_f)(1-(1-q_u)^{N}) 来推导对称混合策略NE。
• 证明NE存在且唯一，是 h(q_u) 在区间(0,1) 的根 q_u^*。
• 证明该博弈是一个精确势博弈，势函数为 φ(q_u)=∫_0^{q_u} g(x) dx + C，并在进化动力学下显示渐近稳定性。
• 使用数值仿真研究 q_u^*、 outage 概率 P_O^*=(1-q_u^*)^N、以及奖励 R^* 如何随 N、b、c_f、c_l、p 变化。
• 通过复制者动力学分析稳定性：ṗ q_u(t)=μ q_u(t)(1−q_u(t))(v(U,q_u(t))−v(NU,q_u(t)))。

实验结果

研究问题

• RQ1 在概率参与下，中继节点会收敛到何种对称混合策略的上传？
• RQ2 系统参数（N、c_f、c_l、p、b）如何影响均衡上传概率和中断概率？
• RQ3 去中心化中继设计是否能够在确保可靠性和激励的同时实现中继节点之间的一致性？
• RQ4 中继博弈是否为势博弈，且NE的演化对扰动和联合偏离是否稳定？
• RQ5 在所提出的机制中，隐私、可靠性、鲁棒性和成本之间会出现哪些权衡？

主要发现

• 存在唯一的对称混合NE，其中中继以概率 q_u^* 上传，该根来自特定多项式，确保行为不可区分。
• 均衡下的中断概率为 P_O^*=(1−q_u^*)^N，且随着 N 增大趋于稳定。
• 较低的上传成本（c_f）可带来更高的均衡奖励 R^*，在不同情形中约从 b 的约63%提升至91.65%。
• 增大 c_f 或减小 p 可能降低 q_u^* 并增大 P_O^*，除非适当调整惩罚以维持可靠性。
• 该机制存在一个基本的隐私–可靠性–鲁棒性–成本权衡，惩罚/策略可缓解中断并保持隐私。
• 复制者动力学从不同初始条件收敛到 q_u^*，表明该均衡具有演化稳定性。
• N-强均衡表明在模型下恰好一个中继上传即可实现对联盟鲁棒的结果。