Valutare il Potere Minerario nella Sicurezza della Blockchain

La sicurezza dei sistemi blockchain dipende da come il potere di mining è distribuito tra gli utenti. Se un utente controlla troppo potere di mining, potrebbe manipolare il sistema, portando a problemi come la doppia spesa. Nelle blockchain Proof of Work (PoW), il potere di mining effettivo non è direttamente visibile sulla blockchain; invece, dobbiamo stimarlo in base al numero di blocchi minati in un certo periodo.

Proponiamo un metodo per misurare l'incertezza in queste stime quando valutiamo il coefficiente di Nakamoto, una metrica comune usata per capire quanto è decentralizzata una blockchain. I nostri risultati suggeriscono che usare dati giornalieri può portare a significative incertezze nelle misurazioni, specialmente per Bitcoin, e raccomandiamo di esaminare dati su un periodo più lungo, come una settimana.

#Distribuzione del Potere di Mining

Nelle blockchain PoW, un attaccante potrebbe ottenere la maggioranza del potere di mining e prendere il controllo della rete. Questo scenario, spesso chiamato attacco del 51%, permette all'attaccante di riscrivere la storia delle transazioni e spendere monete più volte. A differenza dei sistemi PoS, dove l'importo dello stake è visibile direttamente, il PoW richiede di inferire il potere da quanti blocchi ogni utente ha minato.

I metodi attuali assumono che se un'entità ha minato una certa percentuale di blocchi, controlli la stessa percentuale del potere di mining. Tuttavia, questa assunzione è errata. Per esempio, se guardiamo solo un blocco, potremmo pensare erroneamente che il miner di quel blocco detenga una grande porzione di potere di mining. Per evitare errori simili, dobbiamo osservare più blocchi, ma determinare quanti ne servono per stime affidabili è una sfida statistica.

#Il Coefficiente di Nakamoto

Il coefficiente di Nakamoto definisce il numero minimo di entità indipendenti necessarie per controllare la maggioranza di una blockchain. Fornisce un'idea di quanto è resiliente la rete contro gli attacchi. Tuttavia, non esiste un metodo stabilito per valutare se abbiamo esaminato abbastanza blocchi per fare una stima affidabile.

Ci concentriamo su come misurare l'incertezza nella stima del coefficiente di Nakamoto. In particolare, chiediamo:

1. Come possiamo valutare la nostra fiducia nelle stime del coefficiente di Nakamoto?
2. Le stime passate sono statisticamente valide?

Per rispondere a queste domande, modella la probabilità di un gruppo di entità che mina blocchi usando un quadro statistico. Questo modello ci aiuta a determinare se una stima del coefficiente di Nakamoto regge all'analisi.

#Quadro per Stimare la Fiducia

Per valutare la fiducia nel coefficiente di Nakamoto, abbiamo creato un quadro che analizza la distribuzione del potere di mining. La metodologia si concentra su quanti blocchi sono stati minati in un dato periodo e utilizza Test statistici per convalidare le stime.

Quando osserviamo quanti blocchi sono stati prodotti, è essenziale sapere se i miner principali detengono collettivamente la maggioranza del potere di mining. Questo semplifica la situazione complessa in un formato più semplice che può essere testato statisticamente. Eseguendo questi test, possiamo stabilire se le nostre stime sono abbastanza solide.

Guardando Bitcoin, abbiamo scoperto che l'uso di dati giornalieri ha portato a stime che non superavano la maggior parte dei test statistici. Tuttavia, quando abbiamo usato un intervallo di sette giorni, la fiducia nelle nostre stime è aumentata significativamente.

#Processo di Raccolta Dati

Abbiamo raccolto dati da varie blockchain PoW per applicare il nostro quadro. Questo ha incluso il monitoraggio di quanti blocchi sono stati minati in determinati periodi. Abbiamo categorizzato i blocchi minati dalle entità che li controllavano utilizzando metodi come il controllo incrociato di identificatori di pool noti e legami legali.

La nostra raccolta dati ha coperto tre anni, con numeri variabili di blocchi minati quotidianamente in diverse blockchain. Abbiamo utilizzato il campionamento a finestra mobile per creare dati temporali, permettendoci di analizzare come il potere di mining fluttuasse nel tempo. Per esempio, abbiamo esaminato finestre di tre giorni in cui abbiamo raccolto informazioni sui blocchi minati durante quei giorni.

#Impatto della Granularità sulla Fiducia

La granularità dei nostri dati si riferisce a quanto strettamente o diffusamente aggregiamo i blocchi nel tempo. Maggiore granularità significa che guardiamo a periodi di tempo più brevi, rendendo le nostre stime sensibili ai cambiamenti immediati nella distribuzione del potere di mining. Questo è utile per rilevare potenziali minacce alla sicurezza, come un attacco del 51%.

Tuttavia, periodi più brevi comportano anche sfide poiché meno blocchi significano che le nostre stime possono essere meno affidabili. Per trovare l'approccio migliore, abbiamo esplorato varie granularità, come un giorno, tre giorni e sette giorni, considerando come ciascuna influisse sulla nostra fiducia nelle stime.

In generale, finestre più lunghe hanno portato a maggiore fiducia nei nostri risultati in tutte le blockchain che abbiamo studiato. Per esempio, quando abbiamo guardato a una finestra di sette giorni, abbiamo trovato che tutte le blockchain testate avevano un forte livello di fiducia nelle stime del coefficiente di Nakamoto.

#Risultati dei Test Statistici

Quando abbiamo applicato un livello di significatività comune, abbiamo osservato che molte stime per Bitcoin non superavano i nostri test statistici, in particolare quando usavamo dati giornalieri. Al contrario, altre blockchain, come Ethereum e Zcash, mostravano un tasso di successo molto più alto nel superare questi test.

Abbiamo eseguito test con livelli di significatività più rigorosi e abbiamo trovato schemi simili. Le blockchain minate meno frequentemente come Bitcoin e Bitcoin Cash hanno costantemente dimostrato una minore fiducia nelle loro stime, evidenziando un potenziale rischio per questi sistemi.

#Variazione dei Possibili Coefficienti di Nakamoto

Invece di riportare solo un singolo valore del coefficiente di Nakamoto, è utile considerare un intervallo. Possono esserci vari valori plausibili per il coefficiente di Nakamoto se non possiamo escludere in modo conclusivo stime più basse o più alte basate sui nostri test.

Questo approccio ci ha portato a scoprire che molti dei valori riportati in varie blockchain tendevano a sottostimare la centralizzazione effettiva. Per esempio, durante un determinato intervallo di tempo, ci sono stati momenti in cui era statisticamente ragionevole suggerire che un'unica entità potesse controllare la maggioranza del potere di mining, anche se i nostri calcoli iniziali suggerivano diversamente.

I nostri risultati incoraggiano un cambiamento nel modo in cui i ricercatori riportano i coefficienti di Nakamoto, raccomandando di presentare un intervallo di valori plausibili invece di un singolo numero.

#Implicazioni dei Risultati

I risultati del nostro studio hanno importanti implicazioni per la comprensione della sicurezza della blockchain. Molti ricercatori usano le stime dirette del coefficiente di Nakamoto, che assumono che la distribuzione osservata dei blocchi equivalga alla distribuzione reale del potere di mining. Questo può portare a un senso fuorviante di sicurezza, poiché spesso sottovaluta i rischi di centralizzazione.

Ad esempio, se le stime di un'area suggeriscono un coefficiente di Nakamoto di 2, potrebbe nascondere la possibilità che un soggetto possieda abbastanza potere di mining per lanciare un attacco alla sicurezza.

Sottolineando le incertezze e i potenziali bias presenti nelle stime del coefficiente di Nakamoto, puntiamo a migliorare la comprensione dei rischi di sicurezza nei sistemi blockchain.

#Raccomandazioni per Futuri Studi

In futuro, i ricercatori dovrebbero dare priorità all'uso di una granularità di almeno sette giorni per stimare i coefficienti di Nakamoto. Questo intervallo di tempo sembra bilanciare il potere statistico con la sensibilità, fornendo intuizioni più affidabili sulla distribuzione del potere di mining.

Inoltre, la ricerca futura potrebbe esplorare varie metriche di Decentralizzazione insieme al coefficiente di Nakamoto. Metriche come l'Indice di Herfindahl-Hirschman, l'entropia di Shannon e il coefficiente di Gini potrebbero essere analizzate per comprendere meglio come si relazionano alla distribuzione del potere di mining e alla sicurezza.

Infine, sono necessarie tecniche più robuste per attribuire blocchi alle entità nell'ecosistema blockchain. Con i metodi attuali che si basano sulla fiducia e sui dati pubblici, affrontare l'incertezza di attribuzione potrebbe migliorare significativamente l'affidabilità delle stime del potere di mining.

#Conclusione

In sintesi, la nostra ricerca evidenzia le complessità e le incertezze che circondano la stima del potere di mining nelle blockchain PoW. Introducendo un quadro per calcolare il coefficiente di Nakamoto e valutare la fiducia in queste stime, scopriamo intuizioni critiche sulla sicurezza della blockchain.

Aggregando i blocchi su un periodo più lungo, come sette giorni, aumenta la fiducia statistica nelle stime del coefficiente di Nakamoto e fornisce un'immagine più accurata di quanto sia decentralizzata una blockchain. I nostri risultati rivelano anche la necessità di riportare un intervallo di valori per riflettere meglio i potenziali rischi presenti nella distribuzione del potere di mining.

Le implicazioni di questo lavoro si estendono alla ricerca futura nella tecnologia blockchain, sottolineando la necessità di un approccio critico nella misurazione della decentralizzazione e nella comprensione del suo impatto sulla sicurezza.