アルゴランドのブロックチェーンでの参加を増やす
報酬とゲーム理論を通じて、Algorandでユーザーエンゲージメントを向上させる方法を考えてみよう。
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目次
Algorandは2017年に設立されたブロックチェーンプラットフォームで、カーボンネガティブなブロックチェーンの一つとして知られてるんだ。プルーフ・オブ・ステークっていう方法を使ってて、これは他のブロックチェーン(ビットコインみたいな)みたいに激しいエネルギー消費をせずにネットワークに参加できるんだよ。
ブロックチェーンって?
ブロックチェーンは、改ざんを防ぐ方法で取引を記録する安全な仕組みだよ。いろんなタイプのブロックチェーンがあって、許可されたユーザーだけがアクセスできるパーミッション型と、誰でも参加できるパーミッションレス型があるんだ。ハイパーレッジャー・ファブリックやリブラ(今はダイエムって名前)みたいのがパーミッション型で、ビットコインやイーサリアムはパーミッションレス型だね。
Algorandのプロトコルを理解する
Algorandは、ビザンチン合意っていうユニークなプロトコルを使って、ネットワーク内の一部の参加者が悪意を持って行動しても取引が正しく確認されるようにしてるんだ。このプロトコルは、参加者の1/3までが悪者でも大丈夫で、大半が正直なユーザーにコントロールされてれば機能するよ。
参加の問題
Algorandには強力な機能がたくさんあるけど、参加に関して問題があるって指摘されてるんだ。多くのノード(Algorandネットワーク内で運営するユーザー)が積極的に参加してないんだ。この参加の欠如はブロックチェーンのセキュリティに大きなリスクをもたらすかもしれない。2022年5月には、8.4億単位のAlgorandの暗号通貨のうち約16億しか参加登録されてなかったんだ。
インセンティブの必要性
ブロックチェーンが安全で機能するためには、活発な参加が必要なんだ。ユーザーが参加する意欲を感じなければ、脆弱性につながるかもしれない。だから、ユーザーが参加したくなるような報酬システムを作ることが重要だよ。
ブロックチェーンにおけるゲーム理論
参加の問題を解決するために、ゲーム理論の利用が役立つんだ。ゲーム理論は、個人が他の人の行動に基づいてどう決定を下すかを研究するもので、Algorandの場合、ノードをゲームのプレイヤーとして考えて、期待される報酬とコストの相対的なバランスに基づいて協力するかどうかを決めるんだ。
Algorandをゲームとしてモデル化する
この枠組みでは、ベイジアンゲームっていうシステムを使ってノードの行動をモデル化できるんだ。ベイジアンゲームでは、各プレイヤーが自分のタイプを最初は知らなくても、潜在的なタイプと戦略について共通の理解を持ってるんだ。プレイヤーは集めた情報に基づいて行動を選ぶんだよ。
提案された報酬制度
参加を改善するために、新しい報酬制度が提案されてる。これは、ノードの参加レベルに基づいて報酬を分配する仕組みなんだ。アカウント残高に基づいて固定の報酬を受け取るのではなく、積極的に参加したノードに報酬を与えるってわけ。
Algorandの合意形成の構造
Algorandのプロトコルは効率的に設計されてる。新しいブロックをブロックチェーンに追加するために一連のステップに従うんだ。各ステップではノードの委員会を形成して、取引の合意を得る手助けをするんだ。
プロトコルのステップ
- 委員会の形成:各ステップで、ランダムに選ばれたノードのグループが合意形成に参加するよ。
- ブロックの提案:委員会のメンバーが新しいブロックを提案して、ネットワーク内の他のメンバーと共有する。
- 投票プロセス:ノードが受け取った提案を検証して投票する。
- 合意の達成:十分な票を受け取ったら、ブロックがブロックチェーンに追加されるんだ。
このプロトコルは、すべてのノードが効果的に合意に達するようにコミュニケーションをとることを保証してるんだ。このコミュニケーションは通常、ゴシップって呼ばれる方法を使って、ノードが情報をいくつかの選ばれたピアと共有する形で行われるよ。
セキュリティの懸念に対応する
Algorandの強みの一つは、一部のユーザーが悪意を持って行動してもセキュリティを維持できるところなんだ。大半の利害関係者が正直であれば、システムは正しく機能できるんだけど、悪者がいると、全参加者が意味のある関与をする必要が増してくるんだ。
委員会の役割
Algorandシステムでは、委員会が重要な役割を果たしてるんだ。彼らは安全に合意を得るのを助ける。委員会選定のランダムなアプローチは、悪意のある行動の影響を軽減することを目指していて、悪者が投票プロセスを完全に腐敗させるのを難しくしてるんだ。
コストと報酬を理解する
ブロックチェーンノードを運営するには、処理、通信、ストレージに関連した特定のコストが発生するよ。このコストのバランスとブロックチェーンに参加することで得られる報酬が、ユーザーの決定に影響を与えるんだ。
ノードコストの見積もり
Algorandノードを運営するためのコストには、計算能力、データのストレージ、ネットワーク接続が含まれる。これらのコストは、ノードが物理的なハードウェアで運営されるか、クラウドサービスを通じて運営されるかによって変わるんだ。
クラウドベースのノード:AWSみたいなクラウド環境でノードを運営すると、オンプレミスの設定に比べて違ったコストがかかることがある。たとえば、クラウドプロバイダーからの処理能力やストレージを借りる場合、利用に基づくサブスクリプション料金が発生することがあるよ。
セルフホストのノード:ユーザーが自宅で個人用コンピュータを使ってノードを運営する場合、コストは電気代やインターネット代に限られることが多い。この方法は通常安価だけど、コンピュータの仕様やユーザーのインターネットプランに依存するよ。
参加報酬の改善の必要性
現在のAlgorandの報酬モデルは固定または参加ベースの報酬を提供してて、積極的な参加を十分に促進できてないかもしれない。ノードはシステムの一部であるだけで報酬を得ることができるけど、ネットワークのセキュリティや機能に積極的に貢献しているわけではないんだ。
報酬モデルの改善
提案された報酬制度は、個々のノードの行動をより効果的に追跡することを目指してるんだ。報酬を実際の貢献に結びつけることで、ノードが積極的に参加したくなるようにしようとしてる。これが低参加の問題を解決するのに役立つかもしれない。
実世界でのアプリケーションとテスト
実環境での展開
Algorandプロトコルをさまざまな実世界環境でテストすることは、その有効性を理解するのに重要なんだ。これには、異なるシナリオをシミュレーションしてコストを推定し、パフォーマンスを評価し、報酬制度を洗練させることが含まれるよ。
- シミュレーション研究:シミュレーションを実行することで、参加モデルの変更が報酬や全体のネットワークセキュリティにどのように影響するかを分析できる。
- アプローチの比較:異なる報酬や参加制度を見ていくことで、ネットワークの運用を最適化しつつ高いセキュリティを確保する方法についての洞察が得られるんだ。
結論
Algorandは、持続可能性と効率的な合意形成に焦点を当てたブロックチェーン技術において、期待できるアプローチを提供してる。でも、活発な参加を確保することが成功の鍵なんだ。報酬モデルを洗練させることで、Algorandはもっと多くのユーザーにネットワークに積極的に参加してもらいたいと思ってる。そうすることで、セキュリティが強化され、攻撃に対する耐性が高まるんだ。ゲーム理論の原則を取り入れることで、インセンティブ構造を設計する助けになるかもしれないし、将来的なブロックチェーン技術の発展にもつながるだろう。
継続的な研究と実践的な応用を通じて、Algorandはブロックチェーン分野でのリーダーシップを維持することを目指していて、安全で効率的で包括的なシステムを作ることができるって証明したいんだ。技術が進化するにつれて、ユーザーの行動や動機を理解する重要性は、分散型で堅牢なエコシステムを達成するために極めて重要なんだよ。
タイトル: IRS: An Incentive-compatible Reward Scheme for Algorand
概要: Founded in 2017, Algorand is one of the world's first carbon-negative, public blockchains inspired by proof of stake. Algorand uses a Byzantine agreement protocol to add new blocks to the blockchain. The protocol can tolerate malicious users as long as a supermajority of the stake is controlled by non-malicious users. The protocol achieves about 100x more throughput compared to Bitcoin and can be easily scaled to millions of nodes. Despite its impressive features, Algorand lacks a reward-distribution scheme that can effectively incentivize nodes to participate in the protocol. In this work, we study the incentive issue in Algorand through the lens of game theory. We model the Algorand protocol as a Bayesian game and propose a novel reward scheme to address the incentive issue in Algorand. We derive necessary conditions to ensure that participation in the protocol is a Bayesian Nash equilibrium under our proposed reward scheme even in the presence of a malicious adversary. We also present quantitative analysis of our proposed reward scheme by applying it to two real-world deployment scenarios. We estimate the costs of running an Algorand node and simulate the protocol to measure the overheads in terms of computation, storage, and networking.
著者: Maizi Liao, Wojciech Golab, Seyed Majid Zahedi
最終更新: 2023-02-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.11178
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.11178
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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