वैध ब्राउज़र क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग - संभाव्यता अध्ययन और विश्लेषण

विषय सूची

1. परिचय

वेब सामग्री के लिए एक संभावित वैकल्पिक मुद्रीकरण मॉडल के रूप में ब्राउज़र-आधारित क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग उभरी, जिसमें कोइनहाइव का जावास्क्रिप्ट माइनर सितंबर 2017 में लॉन्च हुआ। प्रारंभिक वादे के बावजूद, क्रिप्टोजैकिंग - अनजान उपयोगकर्ताओं के उपकरणों पर अनधिकृत माइनिंग - के माध्यम से इस तकनीक को कुख्याति मिली। यह अध्ययन उचित उपयोगकर्ता सहमति तंत्र के साथ वैध ब्राउज़र माइनिंग की संभाव्यता की जांच करता है।

2. कार्यप्रणाली

अनुसंधान ने एक प्रायोगिक ऑनलाइन ब्लॉग (hippocrypto.me) का उपयोग किया, जिसने 107 स्वयंसेवक प्रतिभागियों (आयु 18-55 वर्ष) के साथ मोनेरो क्रिप्टोकरेंसी माइन करने के लिए कोइनहाइव का उपयोग किया।

2.1 प्रायोगिक सेटअप

अध्ययन ने ब्राउज़र माइनिंग की तुलना पारंपरिक डिस्प्ले विज्ञापन से की, डेस्कटॉप और मोबाइल प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं, राजस्व उत्पादन और उपयोगकर्ता अनुभव को मापा।

2.2 उपयोगकर्ता अध्ययन डिजाइन

प्रतिभागियों को दोनों मुद्रीकरण विधियां प्रस्तुत की गईं और उनकी प्राथमिकताओं के बारे में सर्वेक्षण किया गया, विशेष रूप से सहमति तंत्र और उपयोगकर्ता-समायोज्य हैश दरों पर ध्यान दिया गया।

3. तकनीकी ढांचा

ब्राउज़र माइनिंग आगंतुकों की कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करते हुए, वेब ब्राउज़रों में सीधे क्रिप्टोग्राफिक हैशिंग करने के लिए जावास्क्रिप्ट का लाभ उठाती है।

3.1 क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग एल्गोरिदम

अध्ययन मोनेरो (XMR) माइनिंग पर केंद्रित था जिसमें क्रिप्टोनाइट एल्गोरिदम का उपयोग किया गया, जिसे इसकी एएसआईसी-प्रतिरोधी विशेषताओं और सीपीयू माइनिंग के लिए उपयुक्तता के कारण चुना गया।

3.2 ब्राउज़र माइनिंग कार्यान्वयन

कोइनहाइव की जावास्क्रिप्ट लाइब्रेरी को ऑथडमाइन वेरिएंट के साथ कार्यान्वित किया गया, जिसके लिए माइनिंग संचालन शुरू करने से पहले स्पष्ट उपयोगकर्ता सहमति की आवश्यकता होती है।

4. परिणाम और विश्लेषण

अध्ययन ने ब्राउज़र माइनिंग की उपयोगकर्ता स्वीकृति और आर्थिक व्यवहार्यता के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट की।

4.1 राजस्व तुलना

ब्राउज़र माइनिंग वर्तमान में पारंपरिक विज्ञापन की तुलना में 46 गुना कम दर पर राजस्व उत्पन्न करती है। हालांकि, एएसआईसी-प्रतिरोधी माइनिंग कार्यान्वयन के साथ यह अंतर कम होने की उम्मीद है।

4.2 उपयोगकर्ता अनुभव मेट्रिक्स

60% से अधिक प्रतिभागियों ने विज्ञापन पर ब्राउज़र माइनिंग को प्राथमिकता दी जब उन्हें खनन की गई क्रिप्टोकरेंसी का आधा हिस्सा मिला, जो पारिस्थितिकी तंत्र में उपयोगकर्ता निवेश के महत्व को इंगित करता है।

5. मूल विश्लेषण

वेंस्कुटोनिस एट अल द्वारा किया गया संभाव्यता अध्ययन, एक वैध मुद्रीकरण विकल्प के रूप में ब्राउज़र-आधारित क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग की एक महत्वपूर्ण जांच का प्रतिनिधित्व करता है। उनका शोध दर्शाता है कि जब नैतिक रूप से उचित सहमति तंत्र के साथ कार्यान्वित किया जाता है, तो ब्राउज़र माइनिंग पारंपरिक विज्ञापन मॉडल का एक व्यवहार्य विकल्प प्रदान कर सकती है। यह खोज कि 60% उपयोगकर्ता विज्ञापनों पर माइनिंग को प्राथमिकता देते हैं जब उन्हें आधी क्रिप्टोकरेंसी मिलती है, व्यवहारिक अर्थशास्त्र के सिद्धांतों की पुष्टि करती है, जहां उपयोगकर्ता भागीदारी और स्वामित्व स्वीकृति दरों में नाटकीय रूप से वृद्धि करते हैं।

तकनीकी रूप से, इस अध्ययन के लिए मोनेरो का चुनाव इसकी एएसआईसी-प्रतिरोधी विशेषताओं के साथ संरेखित होता है, जो इसे बिटकॉइन के एसएचए-256 एल्गोरिदम की तुलना में ब्राउज़र-आधारित सीपीयू माइनिंग के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है। यह दृष्टिकोण गोपनीयता-केंद्रित क्रिप्टोकरेंसी के पीछे के दर्शन को दर्शाता है जो विकेंद्रीकरण और पहुंच को प्राथमिकता देती हैं। पारंपरिक विज्ञापन की तुलना में 46 गुना का राजस्व अंतर, हालांकि पर्याप्त है, को विकसित हो रहे क्रिप्टोकरेंसी बाजार और सुधरती माइनिंग दक्षताओं के संदर्भ में देखा जाना चाहिए।

उपयोगकर्ता अनुभव के दृष्टिकोण से, समायोज्य हैश दरों पर अध्ययन का जोर महत्वपूर्ण मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन सिद्धांतों को दर्शाता है। प्रगतिशील वेब ऐप डिजाइन पैटर्न के समान जो उपयोगकर्ता नियंत्रण को प्राथमिकता देते हैं, यह दृष्टिकोण संसाधन उपयोग में पारदर्शिता की आवश्यकता को स्वीकार करता है। यह शोध वेब मुद्रीकरण विकल्पों के व्यापक चर्चा में योगदान देता है, विशेष रूप से प्रासंगिक है क्योंकि पेजफेयर की 2023 एड ब्लॉकिंग रिपोर्ट के अनुसार विज्ञापन अवरोधक उपयोग 11% वार्षिक दर से बढ़ रहा है।

ब्रेव के बेसिक अटेंशन टोकन या वेब मॉनेटाइजेशन एपीआई जैसे अन्य वैकल्पिक मुद्रीकरण मॉडलों की तुलना में, ब्राउज़र माइनिंग एक अधिक प्रत्यक्ष क्रिप्टोग्राफिक आधार प्रदान करती है। हालांकि, ऊर्जा दक्षता और मोबाइल उपकरण प्रदर्शन में चुनौतियां बनी रहती हैं। वेबअसेंबली और बेहतर जावास्क्रिप्ट इंजनों में भविष्य के विकास माइनिंग दक्षता में काफी वृद्धि कर सकते हैं, संभावित रूप से पारंपरिक विज्ञापन के साथ राजस्व अंतर को कम कर सकते हैं।

6. तकनीकी कार्यान्वयन

6.1 गणितीय आधार

क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग में प्रूफ-ऑफ-वर्क के माध्यम से क्रिप्टोग्राफिक पहेलियों को हल करना शामिल है। माइनिंग कठिनाई नेटवर्क हैशरेट के आधार पर समायोजित होती है:

$Difficulty = \frac{Target}{2^{208}}$

एक ब्लॉक खोजने का अपेक्षित समय इस प्रकार गणना की जा सकती है:

$E[T] = \frac{D \cdot 2^{48}}{65535 \cdot H}$

जहां $D$ कठिनाई है और $H$ हैशरेट है।

6.2 कोड कार्यान्वयन

उपयोगकर्ता सहमति के साथ बुनियादी कोइनहाइव माइनिंग कार्यान्वयन:

// स्पष्ट उपयोगकर्ता सहमति के साथ ऑथडमाइन प्रारंभ करें
if (userConsentGranted) {
    var miner = new CoinHive.Anonymous('SITE_KEY', {
        throttle: 0.5, // उपयोगकर्ता-समायोज्य थ्रॉटल
        threads: 2     // समायोज्य थ्रेड काउंट
    });
    
    // केवल सहमति के बाद माइनिंग शुरू करें
    miner.start();
    
    // राजस्व साझाकरण कार्यान्वयन
    miner.on('found', function() {
        allocateUserReward(0.5); // 50% उपयोगकर्ता को
    });
}

7. भविष्य के अनुप्रयोग

ब्राउज़र माइनिंग तकनीक के वेबसाइट मुद्रीकरण से परे संभावित अनुप्रयोग हैं:

• माइक्रोट्रांजैक्शन सिस्टम: सदस्यता शुल्क के बिना पे-पर-कंटेंट एक्सेस
• प्रगतिशील वेब ऐप्स: पीडब्ल्यूए के लिए वैकल्पिक राजस्व मॉडल
• शैक्षिक प्लेटफॉर्म: ब्लॉकचेन तकनीक के बारे में सीखते समय माइनिंग
• विकेंद्रीकृत सामग्री नेटवर्क: पीयर-टू-पीयर नेटवर्क में एकीकृत माइनिंग

भविष्य के विकास में वेबअसेंबली अनुकूलन के माध्यम से बेहतर ऊर्जा दक्षता, मोबाइल-विशिष्ट माइनिंग एल्गोरिदम, और वेब मॉनेटाइजेशन एपीआई जैसे उभरते वेब मानकों के साथ एकीकरण शामिल हो सकते हैं।

8. संदर्भ

1. Venskutonis, S., Hao, F., & Collison, M. (2018). On legitimate mining of cryptocurrency in the browser – a feasibility study. arXiv:1812.04054
2. Narayanan, A., et al. (2016). Bitcoin and Cryptocurrency Technologies. Princeton University Press.
3. Coinhive Documentation. (2017). JavaScript Mining Library.
4. PageFair. (2023). Ad Blocking Report: Global Usage Statistics.
5. Monero Project. (2023). CryptoNight Algorithm Specification.
6. Zhu, J.Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
7. W3C Web Monetization Working Group. (2023). Web Monetization API Specification.