Богатые становятся еще богаче в майнинге биткойнов: Анализ проблем справедливости, вызванных форками блокчейна

Содержание

• Введение
• Предпосылки и обзор литературы
  • 2.1 Основы майнинга Bitcoin
  • 2.2 Форки Blockchain и принципы справедливости
• 3. Теоретические основы
  • 3.1 Математическая модель
  • 3.2 Анализ TRGR
• 4. Экспериментальные результаты
• 5. Техническая реализация
• 6. Перспективные Применения и Направления Развития
• 7. Список Литературы

Введение

Bitcoin представляет собой децентрализованную валютную систему, где справедливость майнинга крайне важна для предотвращения концентрации вычислительной мощности. Данное исследование изучает феномен "Богатые становятся богаче" (TRGR) в биткойн-майнинге, демонстрируя, как непреднамеренные форки блокчейна создают систематические преимущества для крупных майнеров.

Предпосылки и обзор литературы

2.1 Основы майнинга Bitcoin

Майнинг Bitcoin включает решение криптографических задач для проверки транзакций и защиты сети. Майнеры соревнуются в поиске действительных блоков, а награды распределяются между успешными майнерами. Протокол предполагает контроль честным большинством хешрейта для обеспечения безопасности.

2.2 Форки Blockchain и принципы справедливости

Форки блокчейна возникают, когда несколько блоков добываются одновременно до завершения распространения по сети. Предыдущее исследование Gervais et al. (2016) выявило проблемы справедливости, связанные с форками, но не обладало аналитической точностью.

3. Теоретические основы

3.1 Математическая модель

Норма прибыли майнинга $\rho_i$ для майнера $i$ с долей хешрейта $h_i$ моделируется как: $\rho_i = h_i + \alpha \cdot h_i^2$, где $\alpha$ представляет коэффициент преимущества, вызванного форком. Это демонстрирует квадратичное преимущество для крупных майнеров.

3.2 Анализ TRGR

При фиксированных задержках распространения блоков мы доказываем, что прибыль от майнинга увеличивается сверхлинейно с долей хешрейта: $E[R_i] \propto h_i \cdot (1 + \beta \cdot h_i)$, где $\beta$ зависит от параметров сетевой задержки.

4. Экспериментальные результаты

Результаты моделирования показывают, что майнеры с 30% хешрейта получают 38% фактического вознаграждения в типичных условиях сети. Расхождение увеличивается с ростом сетевой задержки и размера блока.

5. Техническая реализация

Псевдокод на Python для моделирования форка:

def simulate_mining_round(miners, network_delay):
    blocks = []
    for miner in miners:
        if random() < miner.hashrate:
            block = mine_block(miner)
            blocks.append((block, miner.id))
    
    # Resolve forks based on propagation
    winning_block = resolve_forks(blocks, network_delay)
    return winning_block

6. Перспективные Применения и Направления Развития

Перспективные направления исследований включают разработку устойчивых к форкам механизмов консенсуса, алгоритмов адаптивного размера блока и учитывающих задержки протоколов майнинга. Приложения распространяются на другие криптовалюты на основе Proof-of-Work, сталкивающиеся с аналогичными проблемами децентрализации.

7. Список Литературы

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Gervais, A., et al. (2016). On the Security and Performance of Proof of Work Blockchains.
3. Sapirshtein, A., et al. (2016). Optimal Selfish Mining Strategies in Bitcoin.
4. Sankar, L. S., et al. (2017). Towards a Theory of Blockchain Forking.

Original Analysis

Данное исследование предоставляет убедительные доказательства структурных перекосов в распределении майнинговых вознаграждений Биткойна, демонстрируя, как феномен "Богатые становятся богаче" возникает из фундаментальных характеристик протокола, а не под влиянием внешних рыночных сил. Математическая модель, разработанная Сакураи и Судо, опирается на более ранние работы Жерве и соавт. по безопасности блокчейна, но вносит ключевые инновации в моделирование динамики разрешения форков. Подобно тому, как CycleGAN (Zhu et al., 2017) революционизировала задачу трансляции изображений через формализацию цикличной согласованности, данная работа формализует понятие согласованности форков в блокчейн-сетях.

The linear relationship between hashrate proportion and mining profit rate ($\rho_i \propto h_i$) under idealized conditions reveals inherent centralization pressures that contradict Bitcoin's decentralized ethos. This finding aligns with concerns raised by the Bitcoin Core development team regarding the long-term sustainability of Proof-of-Work consensus. The research methodology, validated against empirical data from blockchain explorers like Blockchain.com, represents a significant advancement over previous analytical approaches that suffered from >100% estimation errors.

С технической точки зрения, методология "раундов", основанная на временных интервалах, устраняет критические ограничения предыдущего анализа форков. Данный подход имеет концептуальное сходство с покругловым анализом в литературе по распределённым системам, в частности с работой Dwork, Lynch и Stockmeyer по консенсусу в моделях частичной синхронности. Анализ устойчивости при переменных задержках распространения предоставляет практические инсайты для оптимизации сетевых параметров, потенциально способствуя улучшению протокола в Bitcoin и аналогичных криптовалютах.

Последствия выходят за рамки академического интереса, затрагивая реальную динамику майнинговых пулов и регуляторные аспекты. Как отмечено в Отчёте по глобальной финансовой стабильности МВФ 2021 года, концентрация майнинга создаёт системные риски для экосистем криптовалют. Данное исследование предоставляет математическое обоснование этих опасений и предлагает направления модификаций протоколов для повышения децентрализации, аналогично текущему переходу Ethereum на Proof-of-Stake.