[论文解读] Understanding the Decentralization of DPoS: Perspectives From Data-Driven Analysis on EOSIO

Jieli Liu, Weilin Zheng+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用 6

一句话总结

本文利用EOSIO区块链数据，首次对权益委托证明（DPoS）区块链中的去中心化演进进行了数据驱动分析，覆盖超过13500万笔区块数据。研究提出了基于网络的异常投票行为检测方法，如相互投票团伙和相似投票模式，揭示了显著的中心化风险，并为改善DPoS系统中的去中心化提供了可操作的见解。

ABSTRACT

Recently, many Delegated Proof-of-Stake (DPoS)-based blockchains have been widely used in decentralized applications, such as EOSIO, Tron, and Binance Smart Chain. Compared with traditional PoW-based blockchain systems, these systems achieve a higher transaction throughput and are well adapted to large-scale scenes in daily applications. Decentralization is a key element in blockchain networks. However, little is known about the evolution of decentralization in DPoS-based blockchain networks. In this paper, we conduct a systematic analysis on the decentralization of DPoS with data from up to 135,000,000 blocks in EOSIO, the first successful DPoS-based blockchain system. We characterize the decentralization evolution of the two phases in DPoS, namely block producer election and block production. Moreover, we study the voters with similar voting behaviors and propose methods to discover abnormal mutual voting behaviors in EOSIO. The analytical results show that our methods can effectively capture the decentralization evolution and abnormal voting phenomena in the system, which also have reference significance for other DPoS-based blockchains.

研究动机与目标

• 研究DPoS区块链中去中心化的演化过程，特别是在区块生产者选举和区块生产阶段的演变。
• 利用真实区块链数据，识别并分析EOSIO中异常的投票行为，如相互投票和投票合谋。
• 提供量化指标和检测方法，用于监控DPoS系统中的去中心化水平并识别操纵风险。
• 为提升EOSIO及其他DPoS区块链的去中心化水平提供可操作的建议。

提出的方法

• 收集并处理区块链数据，包括区块记录和动作追踪数据，以重建投票权重在投票者与区块生产者之间的分布。
• 应用网络分析技术，对投票者与代理之间的互动进行建模，识别具有相似投票行为的投票者集群。
• 通过基于图的聚类分析投票者与代理之间的共票模式，开发了一种检测相互投票行为的方法。
• 使用基于熵的度量方法，量化区块生产者选举和区块生产阶段的去中心化水平。
• 构建投票关系的网络表示，以发现异常的投票团伙和合谋模式。
• 将检测结果与已知异常情况进行对比，并在真实EOSIO数据上评估方法的鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在DPoS共识过程中，去中心化如何随时间演变，特别是在区块生产者选举和区块生产阶段？
• RQ2 EOSIO中投票者的行为具有何种结构模式？这些模式如何反映潜在的合谋或操纵行为？
• RQ3 基于网络的分析能否有效检测真实世界DPoS系统中的异常投票团伙和相互投票行为？
• RQ4 投票代理与投票者在多大程度上形成协调一致的群体，从而削弱去中心化？
• RQ5 所识别出的异常投票模式与DPoS区块链中已知的安全漏洞之间存在何种关联？

主要发现

• 研究发现，EOSIO中的去中心化正朝着更加中心化的方向演进，特别是在区块生产者选举阶段，少数顶级生产者持续占据主导地位。
• 大量投票者表现出高度相似的投票模式，表明投票者群体之间可能存在协调或合谋行为。
• 在特定投票者与代理集群中检测到相互投票行为，表明存在有组织地操纵区块生产者选举的企图。
• 分析发现了多个异常投票团伙，其中一些团伙在多个选举周期中表现出同步的投票行为。
• 熵度量显示，去中心化水平随时间呈下降趋势，特别是在区块生产者之间的投票权重分布方面。
• 所提出的基于网络的检测方法成功识别出已知及此前未被发现的异常投票模式，表现出高灵敏度和实际相关性。