Оценка безопасности консенсусных протоколов Proof-of-Work: Многомерная аналитическая система

1. Введение и постановка проблемы

С момента появления консенсуса Накамото (NC) в Bitcoin сотни криптовалют приняли механизмы Proof-of-Work (PoW) для поддержания децентрализованных реестров. Однако фундаментальные исследования выявили критические недостатки безопасности в NC, в частности, его неспособность обеспечить идеальное качество цепи. Этот недостаток позволяет злонамеренным майнерам изменять публичный реестр, облегчая такие атаки, как эгоистичный майнинг, двойное расходование и feather-forking. В ответ появилось множество «улучшенных» протоколов (например, Ethereum, Bitcoin-NG, Fruitchains), каждый из которых заявляет о повышенной безопасности. Однако в отсутствие стандартизированной, количественной системы оценки эти заявления остаются саморекламой и вызывают разногласия в академическом и разработческом сообществах. Данная работа устраняет этот критический пробел, представляя многомерную систему для объективного анализа безопасности протоколов PoW, и применяет её, чтобы показать, что на сегодняшний день ни один протокол PoW не достигает идеальной безопасности.

2. Система оценки безопасности

Предлагаемая система выходит за рамки качественных утверждений, устанавливая количественные, сопоставимые метрики для безопасности PoW. Она основана на предпосылке, что качество цепи является ключевым элементом неизменности реестра.

2.1 Ключевые метрики безопасности

Система оценивает протоколы на основе четырёх столпов:

1. Качество цепи (CQ): Доля блоков в самой длинной цепи, добытых добросовестными (честными) майнерами. Формально, для сегмента цепи из $k$ блоков: $CQ = \frac{\text{\# честных блоков}}{k}$.
2. Совместимость с интересами (Incentive Compatibility): Измеряет, максимизируют ли рациональные майнеры прибыль, следуя протоколу. Нарушение здесь указывает на уязвимость к эгоистичному майнингу.
3. Выгода от подрыва (Subversion Gain): Количественно оценивает способность атакующего переписывать историю для двойного расходования, часто моделируемую как функцию его хеш-мощности $\alpha$ и глубины подтверждения $z$.
4. Восприимчивость к цензуре (Censorship Susceptibility): Оценивает осуществимость атак feather-forking, которые вынуждают рациональных майнеров исключать определённые транзакции.

2.2 Императив качества цепи

Низкое качество цепи напрямую подрывает обещание блокчейна о неизменности. Если злонамеренные майнеры могут последовательно заменять честные блоки, они контролируют повествование истории транзакций. Система постулирует, что достижение качества цепи, пропорционального честной хеш-мощности (т.е. $CQ \geq 1-\alpha$), является необходимым, но недостаточным условием для надёжной безопасности.

2.3 Векторы атак и модели ущерба

• Эгоистичный майнинг (Selfish Mining): Атакующие удерживают блоки, чтобы тратить впустую работу честных майнеров, получая непропорционально большую долю наград ($>\alpha$).
• Двойное расходование (Double-Spending): Атакующий тайно майнит форк, чтобы заменить транзакцию после доставки товара, аннулируя первоначальный платёж.
• Feather-Forking: Атака принуждения, при которой атакующий угрожает сделать сиротами блоки, содержащие определённые транзакции, вынуждая майнеров подвергать их цензуре.

3. Анализ протоколов и выводы

Применение системы посредством анализа марковских процессов принятия решений приводит к однозначным выводам.

3.1 Уязвимости консенсуса Накамото (NC)

Доказано, что качество цепи NC неидеально. Атакующий с хеш-мощностью $\alpha$ может достичь доли блоков в основной цепи, превышающей $\alpha$. Это является первопричиной его уязвимости ко всем трём проанализированным атакам.

3.2 Анализ протоколов, отличных от NC

В работе оцениваются такие протоколы, как Ethereum (GHOST), Bitcoin-NG, DECOR+, Fruitchains и Subchains. Ключевой вывод: Ни один из них не достигает идеального качества цепи или полной устойчивости ко всем трём атакам. Некоторые улучшают одну метрику за счёт другой (например, более высокий рост цепи, но новые векторы атак).

3.3 Дилемма безопасности: «Вознаграждение плохих» против «Наказания хороших»

Анализ выявляет фундаментальную дилемму в дизайне PoW. Протоколы, которые агрессивно наказывают предполагаемое злонамеренное поведение (например, делая блоки сиротами), часто в итоге наказывают честных майнеров, попавших в сетевую задержку, снижая их вознаграждение и демотивируя участие. И наоборот, протоколы, чрезмерно терпимые к форкам для сохранения всей работы («вознаграждающие плохих»), поощряют эгоистичный майнинг. Этот компромисс является основным препятствием для достижения идеальной безопасности.

4. Технические детали и математическая модель

Оценка основана на марковской модели, где состояния представляют отрыв приватного форка потенциального атакующего от публичной цепи. Вероятности переходов являются функциями распределения хеш-мощности $\alpha$ (атакующий) и $1-\alpha$ (честные), а также специфичных для протокола правил выбора цепи и вознаграждения за блоки.

Ключевая формула (Обобщённый успех атаки): Вероятность $P_{\text{success}}$ того, что атакующий с хеш-мощностью $\alpha$ нагонит отставание в $z$ блоков, как при попытке двойного расходования, задаётся как: $$P_{\text{success}}(\alpha, z) = \begin{cases} 1 & \text{если } \alpha > 0.5 \\ (\frac{\alpha}{1-\alpha})^z & \text{если } \alpha < 0.5 \end{cases}$$ Эта классическая формула (из оригинальной статьи Сатоши Накамото о Bitcoin) модифицируется в рамках системы для учёта специфичных для протокола отклонений от правила самой длинной цепи NC, которые изменяют эффективную динамику «гонки».

5. Экспериментальные результаты и специфичные для протоколов атаки

Марковский анализ не только подтверждает известные атаки, но и выявляет новые, специфичные для протоколов стратегии атак.

• Для Ethereum/GHOST: Система определяет сценарии, в которых правилом «Greediest Heaviest Observed SubTree» можно манипулировать, стратегически публикуя блоки для изменения веса поддерева, что потенциально способствует эгоистичному майнингу.
• Для Bitcoin-NG: Разделение ключевых блоков (для выбора лидера) и микроблоков (для транзакций) вводит новые векторы атак на основе задержек, при которых атакующий может затмить лидера и подвергнуть цензуре его микроблоки.
• Инсайт из графика: Смоделированный график показал бы качество цепи (ось Y) различных протоколов (ось X) как функцию хеш-мощности атакующего $\alpha$ (разные линии). Ключевой вывод: все линии протоколов опускаются ниже идеальной линии $CQ = 1-\alpha$, особенно когда $\alpha$ приближается к 0.3–0.4.

6. Пример применения системы анализа: Практический кейс

Кейс: Оценка гипотетического протокола «FastChain», который заявляет об устойчивости к эгоистичному майнингу.

1. Определение метрик: Применяем четыре ключевые метрики. Для FastChain нам нужны его точный график вознаграждения за блоки, правило выбора цепи и политика в отношении сиротских блоков.
2. Моделирование как марковского процесса: Состояния = (отрыв приватного форка, статус публичного форка). Переходы зависят от правил FastChain для обработки ничьих и вознаграждения устаревших блоков.
3. Расчёт стационарного состояния: Находим стационарное распределение марковской цепи. Это даёт ожидаемую долю времени, в течение которого система находится в состоянии, когда атакующий майнит на приватном отрыве.
4. Вывод качества цепи: Из стационарного состояния вычисляем ожидаемую долгосрочную долю блоков в канонической цепи, добытых честными участниками. Это $CQ$ протокола.
5. Тестирование устойчивости к атакам: Моделируем стратегию эгоистичного майнера в рамках модели. Превышает ли относительный доход атакующего $\alpha$? Если $\text{Доход}_{\text{атакующего}} > \alpha$, протокол не проходит тест на совместимость с интересами для этой атаки.

Заключение: Без кода этот структурированный процесс обеспечивает строгую, количественную оценку, которая может опровергнуть или подтвердить заявления о безопасности.

7. Перспективы развития и область применения

В работе намечены ключевые направления для будущих исследований и разработки PoW:

• Выход за рамки нереалистичных допущений: Будущие протоколы должны с самого начала явно моделировать и проектировать с учётом сетевых задержек (синхронности) и рациональных (а не только честных) майнеров, как подчёркивается в работах по надёжной совместимости с интересами (robust incentive compatibility).
• Гибридные модели консенсуса: Исследование прагматичных гибридов, таких как PoW для выбора лидера в сочетании с эффективным консенсусом в стиле BFT (например, как исследуется в проектах вроде Thunderella) для финализации блоков, может смягчить недостатки качества PoW.
• Формальная верификация и стандартизированные тесты: Предложенная система должна развиться в стандартный набор тестов. От новых протоколов можно требовать публикации результатов их марковского анализа, подобно тому, как криптографические алгоритмы публикуют доказательства безопасности.
• Применение в аудитах безопасности: Эта система напрямую применима для компаний и исследователей, занимающихся аудитом безопасности блокчейнов, при оценке новых блокчейнов первого уровня (Layer 1) или крупных обновлений протоколов (например, переход Ethereum).

8. Ссылки

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
2. Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. In Financial Cryptography.
3. Sompolinsky, Y., & Zohar, A. (2015). Secure high-rate transaction processing in Bitcoin. In Financial Cryptography.
4. Pass, R., Seeman, L., & Shelat, A. (2017). Analysis of the blockchain protocol in asynchronous networks. In Eurocrypt.
5. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
6. Kiayias, A., et al. (2016). Ouroboros: A Provably Secure Proof-of-Stake Blockchain Protocol. In Crypto. [Внешний источник — Пример анализа альтернативного консенсуса]
7. IEEE Access Journal on Blockchain Security & Privacy.

9. Оригинальный анализ и экспертное мнение