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Selfish Mining

Egoistisches Mining hält valide Proof-of-Work-Blöcke strategisch zurück und veröffentlicht einen privaten Zweig, um konkurrierende Miner mehr akzeptierte Arbeit verlieren zu lassen. Analysieren Sie die genaue Strategie, den Hash-Anteil, das Gleichstandverhalten, die Belohnungen, die Schwierigkeitsanpassung, Beweise und Gegenmaßnahmen, ohne einen Modellschwellenwert als Netzwerkfakt zu behandeln.

Aktualisiert

Nur Bildungsprotokoll- und Anreizanalyse; keine Anlage-, Bergbau-, Rechts- oder Sicherheitsberatung. Die Rentabilität und Erkennbarkeit von Selfish-Mining hängt vom genauen Netzwerk, der Strategie, der Propagation, den Belohnungen, den Schwierigkeitsregeln, den Kosten, dem Beobachtungszeitraum und dem Adversar-Modell ab; keine Hashanteilschwelle, veraltete Blockstatistik, Simulation oder Bestätigungsanzahl garantiert eine Schlussfolgerung.

Direkte Antwort

Egoistisches Mining ist eine Familie strategischer Proof-of-Work-Mining-Strategien, bei denen ein Miner oder eine koordinierte Koalition einen oder mehrere gültige Blöcke zurückhält, einen Zweig privat erweitert und Blöcke selektiv veröffentlicht, um andere Miner dazu zu bringen, einen größeren Teil ihrer Arbeit auf Zweige zu verwenden, die nicht akzeptiert werden. Das Ziel wird üblicherweise so modelliert, dass der langfristige Anteil der Koalition an akzeptierten Belohnungen im Verhältnis zu ihrem kompatiblen Hash-Anteil erhöht wird, nicht dass Proof of Work aus dem Nichts geschaffen wird.

Die klassische Eyal-Sirer-Strategie, oft SM1 genannt, verfolgt den privaten Vorsprung der Koalition. Bei einem Vorsprung von null wird ein Koalitionsblock zurückgehalten. Bei einem Vorsprung von eins verlängert ein weiterer Koalitionsblock den geheimen Zweig, während ein konkurrierender öffentlicher Block die Veröffentlichung auslöst, um ein sichtbares Unentschieden zu erzeugen. Wenn der private Vorsprung mindestens zwei beträgt, wird die Veröffentlichung so terminiert, dass sie den öffentlichen Zweig überholt oder voraus bleibt. Jeder veröffentlichte Block muss weiterhin den Gültigkeits- und Proof-of-Work-Regeln des Netzwerks entsprechen.

Zwei Modellparameter werden üblicherweise mit alpha und gamma bezeichnet. alpha ist der Anteil der kompatiblen Blockfindungsrate der Koalition. In der ursprünglichen Abstraktion des Instantanetzwerks ist gamma der Anteil der Rechenleistung außerhalb der Koalition, der bei einem öffentlichen Gleichstand auf dem Zweig der Koalition abbaut. Es ist nicht einfach Latenz, der Anteil der Knoten, die einen Block zuerst gesehen haben, oder eine dauerhafte Eigenschaft eines Mining-Pools. Topologie, Weiterleitungsrichtlinie, Blockvalidierungszeit, Vorlagenaktualisierung, Gebühreninhalt und die Strategien anderer Miner können alle das effektive Verhalten bei Gleichständen ändern.

Es gibt keine universelle Schwelle für selfish Mining. Die bekannten Werte von einem Drittel oder einem Viertel stammen aus einem bestimmten konstant-belohnenden, zweiparteiigen, stationären Längsten-Kette-Modell und einer festgelegten Strategie. Spätere Arbeiten erweitern den Strategie-Raum, berücksichtigen Verbreitungsverzögerungen, variable Gebühren, mehrere Koalitionen, Eclipse-Bedingungen und unterschiedliche Difficulty-Anpassungsalgorithmen. Eine Schwelle aus einem Modell ist ein bedingtes Ergebnis, keine gemessene Sicherheitsgrenze für jedes Proof-of-Work-Netzwerk.

Egoistisches Mining ist auch nicht gleichbedeutend mit jeder Art von Blockverweigerung. Ein Pool-Teilnehmer kann Teilarbeiten einreichen, während er vollständige Lösungen verbirgt, um einen Pool zu sabotieren; das ist ein anderer Angriff auf Pool-Ebene. Zufällige verzögerte Veröffentlichung, vorübergehende Forks, ungültige Block-Angriffe, Zensur, Gebühren-Sniping, Unterbieten, Doppel-Ausgaben, Mehrheitsreorganisation und hartnäckige Mining-Varianten überschneiden sich in einigen Mechaniken, erfordern jedoch separate Definitionen und Beweise.

Wie man selbstsüchtiges Mining analysiert

  1. Netzwerk und Ziel festlegen. Erfassen Sie Genesisblock, Client und Aktivierungen, Proof-of-Work-Algorithmus, Fork-Auswahl und Gleichstandsverhalten, Target und Schwierigkeitsanpassung, Belohnungsreife, Subsidy, Gebühren, Stale Blocks, Beobachter und Zeitraum; benennen Sie als Ziel relativen akzeptierten Ertrag, Ertrag pro Echtzeit, Gewinn nach Kosten, Zensur oder Reorganisation.
  2. Geben Sie die Strategie als Zustandsmaschine an. Definieren Sie öffentliche und private Zweige, kumulative Arbeit, unveröffentlichte Führung, erlaubte Aktionen wie Warten, Übernehmen, Anpassen, Überschreiben oder Veröffentlichen, Koalitionskoordination, maximale zurückgehaltene Tiefe und Verhalten nach jeder Koalitions- oder Nicht-Koalitionsentdeckung. Verwenden Sie „selfish mining“ nicht als vollständigen Algorithmus.
  3. Definieren Sie Hash- und Propagationsparameter. Binden Sie alpha an die effektive kompatible Block-Findungsrate über dasselbe Intervall. Definieren Sie genau, wie gamma oder ein reichhaltigeres Verzögerungsmodell nicht-koalitionäre Arbeit während jedes Rennens zuweist; schließen Sie dabei Relais-Topologie, Validierung, Vorlagenwechsel, Compact-Block-Verhalten, Partitionen und Eclipse-Fähigkeit ein, wo relevant.
  4. Akzeptierte Belohnungen und Zeit getrennt modellieren. Erfassen Sie akzeptierte Blöcke der Koalition und anderer Miner, gültige Stale oder aufgegebene Blöcke, Subsidy, Gebühren, Ommer- oder Inklusionsbelohnungen, Reife, Fundzeit, Wachstum der öffentlichen Chain und Schwierigkeitsperioden. Der relative akzeptierte Anteil ist nicht automatisch Ertrag pro Stunde oder Gewinn.
  5. Lösen und validieren Sie das angegebene Modell. Verwenden Sie eine exakte Markov-Analyse, einen begrenzten Markov-Entscheidungsprozess oder eine reproduzierbare Ereignissimulation, die für die Strategie geeignet ist. Berichten Sie über Kürzung, Konvergenz, Aufwärmphase, Seeds, Konfidenzintervalle, Sensitivität und eine ehrlich-minierende Basislinie; reproduzieren Sie kleine Zustandsübergänge unabhängig von Hand.
  6. Testnachweise und Alternativen. Bewahren Sie zunächst gesehene Header, Peer-Ebene Ankunftszeiten, konkurrierende Zweige, Arbeit, Coinbase- oder Auszahlungszuweisung, Vorlagen, Gebühren, Zeitstempel und Pool-Änderungen. Vergleichen Sie Zurückhaltung mit gewöhnlicher Poisson-Varianz, Propagationsverzögerung, Ausfällen, Softwarefehlern, Partitionen, Gebühren-Sniping und Etikettenfehler. Öffentliche Kettendaten allein können möglicherweise nicht unveröffentlichte verlierende Blöcke aufdecken.
  7. Kontrollen ohne Übertreibung bewerten. Testen Sie schnellere und vielfältigere Relays, Validierungs- und Gleichstandsregeln, Änderungen an Fork-Auswahl oder Belohnung, Schwierigkeitsalgorithmen, Poolkonzentration, Miner-Wechsel, Überwachung, Reaktion und Bestätigungspolitik. Jede Kontrolle kann Anreize oder Beobachtbarkeit verändern und neue Strategien erzeugen; analysieren Sie sämtliche Netzwerkregeln erneut.

Die Ausgabe sollte die Strategiedefinition, das Modellergebnis, das Simulationsergebnis, die beobachteten Netzwerkevidenzen und die operationale Schlussfolgerung unterscheiden. Keines kann stillschweigend für ein anderes einspringen.

Beispielaufgaben

1. Eine private Führungswette und ein öffentliches Rennen

Angenommen, eine Koalition hat alpha = 0.30. Ausgehend von einem öffentlichen Hinweis nehmen wir an, dass die nächsten Entdeckungen Koalition, Koalition und dann keine Koalition sind. Die Wahrscheinlichkeit dieses genauen unabhängigen Präfixes im vereinfachten Modell ist:

0.30 * 0.30 * 0.70 = 0.063 = 6.3%

Die Koalition kann ihren Zwei-Block-Zweig gegen den Ein-Block-öffentlichen Zweig veröffentlichen; wenn beide Zweige gültig sind und jeder Block gleich viel Arbeit darstellt, gewinnt ihr Zweig und der konkurrierende Block wird veraltet. Diese Spur gibt der Koalition zwei akzeptierte Blöcke, aber sie stellt keine langfristige Rentabilität sicher, da auch alle anderen Spuren, gescheiterte private Zweige, vergangene Zeit, Gebühren und Anpassungsregeln von Bedeutung sind.

Wenn die Sequenz stattdessen ein öffentliches Unentschieden von einem Block erreicht, setze gamma = 0.50. Unter der Bedingung, dass die nächste Entdeckung dieses Rennen entscheidet, findet die Koalition es mit Wahrscheinlichkeit 0.30 und erhält zwei akzeptierte Blöcke; Miner außerhalb der Koalition erweitern den Koalitionszweig mit Wahrscheinlichkeit 0.70 * 0.50 und die Koalition erhält einen; das andere Ergebnis bringt null. Bedingte erwartete Koalitionsblöcke sind:

0.30 * 2 + 0.70 * 0.50 * 1 = 0.95

Nach der Auflösung gibt es in jedem Zweig dieses Spielzeugrennens zwei akzeptierte Blöcke, sodass der bedingte Anteil 0.95 / 2 = 47.5% ist. Der direkte Vergleich dieses ausgewählten Ereignisses mit 30% ist Selektionsverzerrung; ein Langzeit-Zustandsmodell muss die Wahrscheinlichkeit und die Kosten des Erreichens des Rennens berücksichtigen.

2. Warum der klassische Schwellenwert bedingt ist

Für SM1 in der ursprünglichen konstanten Belohnungsabstraktion mit alpha < 0.50 beträgt die gemeldete Break-even-Hashanteil-Schwelle:

alpha* = (1 - gamma) / (3 - 2 * gamma)

Bei gamma = 0 liegt der Schwellenwert bei 1 / 3 = 33.3333%. Bei gamma = 0.50 liegt er bei 0.50 / 2 = 25%. Bei gamma = 0.90 liegt er bei 0.10 / 1.20 = 8.3333%. Diese Werte zeigen die Empfindlichkeit gegenüber der Gleichstandannahme; sie besagen nicht, dass ein gemessenes Netzwerk mit acht, 25 oder 34 Prozent Hash-Anteil unbedingt profitabel, sicher, bösartig oder von einem einzelnen Akteur kontrolliert ist. Strategieoptimierung, echte Verzögerung, Belohnungsvarianz, Gebühren, Schwierigkeit und Kosten ändern die Fragestellung.

3. Die relativ akzeptierte Quote ist nicht der sofortige Zeitumsatz

Angenommen, ein simuliertes Intervall enthält 1,000 Blockentdeckungen. Eine Koalition mit einem modellierten 28% Hashanteil erhält 270 akzeptierte Blöcke, andere Miner erhalten 650, und 80 gültige Entdeckungen werden verworfen. Der Anteil der Koalition an den akzeptierten Blöcken beträgt:

270 / (270 + 650) = 270 / 920 = 29.3478%

Das sind 1.3478 Prozentpunkte über seinem Hash-Anteil. Ein ehrlicher proportionaler Benchmark über die gleichen 1,000 Entdeckungen liegt jedoch bei 280 Koalitionsblöcken, sodass seine akzeptierte Anzahl vor jeglicher Zeitnormalisierung 10 niedriger ist, bzw. 10 / 280 = 3.5714% unter diesem Benchmark liegt. Eine spätere Schwierigkeitsanpassung kann die Blockfrequenz der öffentlichen Kette wiederherstellen und die Belohnung pro Wanduhrzeit ändern, jedoch nur unter Annahme des genauen Fensters, Timestamps, Clamps, Hashrate, der Gebühren und der fortgesetzten Strategie. Allein der relative Anteil beweist keinen unmittelbaren Gewinn.

4. Eine Blockanteilsanomalie ist kein Nachweis der Zuschreibung

Nehmen Sie einen unabhängig geschätzten Koalitionsanteil von p = 0.30 an und, nur als grobes Nullmodell, n = 10,000 unabhängig akzeptierte Blöcke. Die erwartete Anzahl ist n * p = 3,000, und die binomiale Standardabweichung ist:

sqrt(10,000 * 0.30 * 0.70) = 45.8258 blocks

Eine zugeschriebene Anzahl von 3,080 ergibt z = (3,080 - 3,000) / 45.8258 = 1.7457. Das ist kein Selbst-Mining-Detektor. Akzeptierte Blöcke sind nicht unbedingt unabhängig von festem p; Hash-Schätzungen und Pool-Bezeichnungen haben Fehler; die Auswahl von Gebühren, Ausfälle, Glück, Verbreitung und Wechsel können die Zählungen verändern; und erfolglose private Blöcke erreichen möglicherweise niemals den Beobachter. Eine Untersuchung benötigt konkurrierende Header- und Peer-Ankunftsbeweise sowie ein erklärtes Kausalmodell, nicht nur einen Block-Share-Z-Score.

Risiken und Prüfungsfehler

Modell- und Protokollfehler

  • Undefinierte Strategie: SM1, hartnäckige Varianten, optimale Strategien, gebührenbewusstes Zurückhalten und Pool-Sabotage ergreifen unterschiedliche Maßnahmen. Veröffentlichen Sie eine vollständige Zustands- und Aktionsübersicht.
  • Höhe ersetzt durch kumulierte Arbeit: Die Branch-Wahl von folgt den Netzwerkrichtlinien über gültige Arbeit, nicht einem universellen Blockanzahl-Vergleich. Rekonstruiere beide Zweige und die exakte Arbeit.
  • Universeller Schwellenwertanspruch: Ein Drittel, ein Viertel oder ein anderer Wert hängt von einem Modell und einem Ziel ab. Geben Sie die Gleichung, den Definitionsbereich, die Strategie und die Annahmen an.
  • Falsches Lesen von gamma: Es ist eine modellierte Zuweisung von Nicht-Koalitions-Mining während eines Rennens, kein direkt beobachteter globaler Latenzwert. Definieren Sie, wie es geschätzt oder simuliert wird.
  • Annahme konstanter, identischer Belohnungen: Subventionen, unterschiedliche Gebühren, Ommer-Belohnungen, Reifezeiten und die Transaktionsauswahl können Anreize verändern. Modellieren Sie den tatsächlichen Belohnungsvektor.
  • Schwierigkeitseinstellung ignorieren: Verlorenes Wachstum der öffentlichen Kette kann den späteren Schwierigkeitsgrad und den Wandzeit-Ertrag beeinflussen. Simuliere die genaue Epoche, Zeitstempel, Grenzen und Hashrate-Reaktion.
  • Eine Politik als optimal bezeichnen: Ein begrenztes MDP-Optimum hängt von seinen Zuständen, Aktionen, Belohnungen, Verzögerungen und Trunkierungsentscheidungen ab. Berichten Sie über Grenzen und Sensitivität statt über universelle Optimalität.

Beweise und Sicherheitsfehler

  • Zusammenführung von Pool-Block-Entzug: Das Verstecken einer vollständigen Lösung vor einem Pool beim Einreichen von Shares unterscheidet sich davon, einen Konsenszweig privat zu erweitern. Halten Sie Teilnehmer und Belohnungsmechanismen getrennt.
  • Doppelausgaben oder Mehrheitskontrolle vermischen: Belohnungsmanipulation kann ohne eine widersprüchliche Zahlung auftreten, während Reorganisations- und Zensurziele zusätzlichen Staat und Beweise benötigen.
  • Die Behandlung von gültiger Zurückhaltung als ungültige Blockannahme: Veröffentlichte Koalitionsblöcke von müssen weiterhin normale Proof-of-Work- und Transaktionsvalidierungen durchlaufen. Hash-Anteile können ungültige Zustandsübergänge nicht autorisieren.
  • Schlussfolgerung über aufeinanderfolgende Gewinner: Poisson Bergbau erzeugt natürlich Runs. Verwenden Sie lange Fenster, Unsicherheit, konkurrierende Zweige, Ankunftszeitpunkte, Vorlagen und alternative Hypothesen.
  • Vertrautheit mit dem veralteten Satz: Beobachterabdeckung, Weiterleitungsrichtlinie, Topologie, zufällige Rennen, Ausfälle und versteckte verlierende Blöcke verzerren veraltete Messungen. Behalten Sie die Einschränkungen des Standpunkts bei.
  • Pool-Label-Sicherheit: Coinbase-Tags, Auszahlungsadressen, Vorlagen-Fingerabdrücke, Hash-Beiträger und wirtschaftliche Kontrolle stimmen nicht perfekt überein. Versionierung und Unsicherheit.
  • Partitionen und Finsterniseffekte ignorierend: Eingeschränkte Netzwerksichten können Rassen verändern, gemessengamma, und Strategieumsetzbarkeit. Testen Sie die Vielfalt der Peers und die gegnerische Vernetzung.

Wirtschaft und Minderungsfehler

  • Verwandter Anteil genannter Gewinn: Wandeln Sie akzeptierte Belohnungen in Echtgeldflüsse um, ziehen Sie Energie-, Hosting-, Pool-, Kapital-, Finanzierungs-, Steuer-, Varianz- und fehlgeschlagene Blockkosten ab.
  • Unter der Annahme der unmittelbaren Wirtschaftsbedingungen nach der Anpassung: Strategiedauer, Austritt oder Eintritt von Wettbewerbern, Änderungen des Hash-Preises, Gebühren, Münzpreis und Anpassungsverzögerung können Gleichgewichtsvorhersagen ungültig machen.
  • Behandlung des Poolanteils als dauerhafte Kontrolle: -Hash-Beitragende können wechseln, aber Verträge, Firmware, Auszahlungstreuhand, Koordinationsverzögerungen, Geografie und Konzentration können sie einschränken.
  • Einzelmetriken-Erkennung: Blockanteil, veraltete Rate, Latenz oder Gebührenmuster allein sind nicht identifizierend. Kombinieren Sie unabhängige Telemetrie mit einer expliziten statistischen Entscheidungsregel.
  • Abmilderung ohne Gleichgewichtsanalyse: Schnellere Weiterleitung, zufälliges Auflösen von Gleichständen, Frischeregeln, Belohnungsänderungen oder Strafen können Anreize verschieben und Manipulationsmöglichkeiten hinzufügen. Adoption und Gegner neu modellieren.
  • Bestätigungsanzahl als vollständige Lösung: Mehr Tiefe kann einige Risiken bei der Transaktions-Reorganisation verringern, beseitigt jedoch nicht die Verzerrung von Belohnungen, verschwendete Arbeit, Zentralisierungsdruck oder Liveness-Effekte.

Häufige Missverständnisse

Egoistisches Mining erfordert die Mehrheit der Rechenleistung

Nein. Die ursprünglichen Ergebniserhebungen untersuchen, wann eine Minderheitskoalition ihren modellierten Anteil an akzeptierten Belohnungen verbessern kann. Der Gleichgewichtspunkt hängt vom Verhalten bei Unentschieden und anderen Annahmen ab; Mehrheitsmacht ist weder die Definition noch eine universelle Voraussetzung.

Das Zurückhalten eines Blocks beweist selbstsüchtiges Mining

Nein. Betreiber können die Veröffentlichung versehentlich oder aus anderen strategischen und technischen Gründen verzögern, und ein Außenstehender weiß möglicherweise nicht, wann ein Block gefunden wurde. Selbstsüchtiges Mining ist eine bedingte Strategie zwischen Staaten, nicht eine einzelne Verzögerung.

Mehr akzeptierte Blöcke als Hash-Anteil beweisen die Strategie

Nein. Die Blockfindung ist zufällig, der Hash-Anteil ist geschätzt, die Labels sind unvollkommen, und Miner wechseln. Selbst eine statistisch ungewöhnliche Abweichung benötigt Verbreitung, Zweig, Vorlage, Belohnung und Beweise für alternative Ursachen.

Egoistisches Mining erzeugt ungültige Blöcke oder kostenlose Arbeit

Nein. Seine veröffentlichten Blöcke müssen gültig sein und echten Arbeitsnachweis enthalten. Der modellierte Vorteil ergibt sich daraus, zu ändern, welche gültigen Entdeckungen akzeptiert werden, und aus der Reaktion anderer Miner und der Schwierigkeitsregeln.

Eine Relaisverbesserung oder mehr Bestätigungen beseitigt das Problem

Keine einzelne Kontrolle beweist Anreizkompatibilität. Relay kann die Wahrscheinlichkeiten von Rennen ändern, während Bestätigungen ein gewisses Risiko der Transaktionsumkehr adressieren; keine allein löst das Belohnungsdesign, strategische Varianten, Konzentration, Anpassungsregeln oder Gebührenanreize.

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Quellen

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