[论文解读] XBlock-EOS: Extracting and Exploring Blockchain Data From EOSIO

Weilin Zheng, Zibin Zheng+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2020

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 53被引用 9

一句话总结

本文介绍了 XBlock-EOS，这是一个全面的框架，用于从 EOSIO 区块链收集、处理并发布最新的链上数据。它提供了七个结构良好、公开可访问的数据集，涵盖区块、交易、操作、合约、代币、账户以及资源管理，支持大规模区块链分析，并为 EOSIO 上的安全性、性能和应用开发等多样化研究提供支持。

ABSTRACT

Blockchain-based cryptocurrencies and applications have flourished in blockchain research community. Massive data generated from diverse blockchain systems bring not only huge business values but also technological challenges in data analytics of heterogeneous blockchain data. Different from Bitcoin and Ethereum, EOSIO has richer diversity and a higher volume of blockchain data due to its unique architectural design in resource management, consensus scheme and high throughput. Despite its popularity (e.g., 89,800,000 blocks generated till November 14, 2019 since its launch on June 8, 2018), few studies have been made on data analysis of EOSIO. To fill this gap, we collect and process the up-to-date on-chain data from EOSIO. We name these well-processed EOSIO datasets as XBlock-EOS, which consists of 7 well-processed datasets: 1) Block, Transaction and Action, 2) Internal and External EOS Transfer Action, 3) Contract Information, 4) Contract Invocation, 5) Token Action, 6) Account Creation, 7) Resource Management. It is challenging to process and analyze a high volume of raw EOSIO data and establish the mapping from original raw data to the well-grained datasets since it requires substantial efforts in extracting various types of data as well as sophisticated knowledge on software engineering and data analytics. Meanwhile, we present statistics and exploration on these datasets. Moreover, we also outline the possible research opportunities based on XBlock-EOS.

研究动机与目标

• 解决尽管网络吞吐量高且数据量不断增长，但缺乏全面且经过良好处理的 EOSIO 区块链数据集的问题。
• 克服由于其复杂架构和高交易速率导致的同步和提取异构 EOSIO 数据的挑战。
• 通过提供公开可访问、定期更新的数据集，实现对 EOSIO 的大规模数据分析。
• 通过标准化的数据访问，支持区块链安全、智能合约分析和去中心化应用（DApp）开发等多样化研究。
• 通过概述 EOSIO 数据分析中的新兴机遇，为未来研究奠定基础。

提出的方法

• 设计一个数据收集框架，通过点对点同步从主网提取原始 EOSIO 区块链数据。
• 实施一个处理管道，将低级别原始数据解析并转换为七个语义一致的结构化数据集。
• 应用软件工程和数据分析技术，将复杂的 EOSIO 数据结构（例如操作、交易、合约）映射为细粒度、可查询的格式。
• 通过持续与实时的 EOSIO 主网同步并定期更新数据集，确保数据的时效性。
• 在 XBLOCK.PRO 网站上发布所有数据集，供公众访问，并提供文档和元数据以提升可用性。
• 利用区块链浏览器（例如 EOSPark、eosq）的现有工具和 API 作为输入源，同时克服其在数据范围和用户访问方面的局限性。

实验结果

研究问题

• RQ1 鉴于 EOSIO 区块链具有高吞吐量以及独特的共识机制和资源模型，其数据的关键结构和行为特征是什么？
• RQ2 如何系统性地提取、处理并结构化大规模、异构的 EOSIO 数据，以生成可重用的研究数据集？
• RQ3 在 EOSIO 中，哪些最有价值的数据特征和模式能够支持安全分析、智能合约审计和 DApp 开发？
• RQ4 EOSIO 的数据分布和交易量与比特币和以太坊相比如何？这对数据分析有何影响？
• RQ5 在拥有全面、最新且公开可用的 EOSIO 数据集的前提下，会涌现出哪些未来的研究机遇？

主要发现

• XBlock-EOS 提供了七个结构良好、公开可访问的数据集，涵盖 EOSIO 的区块、交易、操作、合约、代币、账户创建和资源管理。
• 该框架成功处理了截至 2019 年 11 月 14 日的超过 8980 万个区块和 28 亿笔交易，证明了其在处理高容量区块链数据方面的可扩展性。
• 数据集收集过程克服了同步挑战，完整同步整个区块链数据耗时超过一个月，凸显了高效数据管道的必要性。
• XBlock-EOS 是首个全面、公开可用且定期更新的 EOSIO 数据集集合，填补了区块链研究中的关键空白。
• 这些数据集支持在欺诈检测、智能合约漏洞分析和代币行为追踪等领域的高级分析。
• 作者提出了未来方向，包括整合链下数据和跨区块链分析，以进一步提升研究潜力。