प्रमुख क्रिप्टोकरेंसीज़ में स्टेक शिफ्ट: अनुभवजन्य विश्लेषण और सुरक्षा निहितार्थ

विषय सूची

1. परिचय

बिटकॉइन का उदय पहले व्यवहार्य क्रिप्टोकरेंसी डिजाइन का प्रतिनिधित्व करता था जो बिना अनुमति वाली सेटिंग्स में संचालित होने में सक्षम था और साइबिल हमलों का शिकार नहीं हुआ। जबकि अधिकांश क्रिप्टोकरेंसीज़ प्रूफ-ऑफ-वर्क (PoW) सहमति पर निर्भर करती हैं, ऊर्जा खपत की चिंताओं ने प्रूफ-ऑफ-स्टेक (PoS) विकल्पों में रुचि बढ़ाई है।

PoS सिस्टम में, साइबिल हमलों को रोका जाता है प्रतिभागियों के लेजर में दर्ज स्टेक के अनुपात में प्रोटोकॉल भागीदारी वजन आवंटित करके। हालांकि, सुरक्षा विचार पूरी तरह से अद्यतन स्टेक वितरण का उपयोग करने से रोकते हैं, जिससे प्रोटोकॉल द्वारा उपयोग किए जाने वाले स्टेक वितरण और वास्तविक वर्तमान वितरण के बीच एक अंतराल पैदा होता है।

2. पृष्ठभूमि और संबंधित कार्य

2.1 प्रूफ ऑफ स्टेक के मूल सिद्धांत

प्रूफ-ऑफ-स्टेक प्रोटोकॉल सुरक्षा-महत्वपूर्ण भूमिकाओं के लिए प्रतिभागियों का चयन संदर्भ वितरण $SD_{t-\Lambda}$ में उनके स्टेक शेयर के अनुपात में संभावना के साथ करते हैं, जहां $\Lambda$ स्टेक वितरण अंतराल का प्रतिनिधित्व करता है। यह आदर्श परिदृश्य के विपरीत है जहां चयन वर्तमान वितरण $SD_t$ पर आधारित होगा।

2.2 स्टेक वितरण अंतराल

स्टेक वितरण अंतराल $\Lambda$ सुरक्षा कारणों से मौजूद है, मुख्य रूप से लॉन्ग-रेंज हमलों और नथिंग-एट-स्टेक समस्याओं सहित विभिन्न हमलों को रोकने के लिए। मौजूदा सिद्ध रूप से सुरक्षित PoS प्रस्ताव आमतौर पर कई दिनों के अंतराल को लागू करते हैं।

3. कार्यप्रणाली

3.1 डेटा संग्रह

हमने चार प्रमुख क्रिप्टोकरेंसीज़ का विश्लेषण किया: बिटकॉइन (BTC), बिटकॉइन कैश (BCH), लाइटकॉइन (LTC), और ज़कैश (ZEC)। सांख्यिकीय महत्व सुनिश्चित करने के लिए लंबी अवधि में उनके संबंधित ब्लॉकचेन से डेटा एकत्र किया गया था।

3.2 स्टेक शिफ्ट गणना

स्टेक शिफ्ट को स्टेक वितरणों के बीच सांख्यिकीय दूरी का उपयोग करके मापा जाता है। समान प्रतिभागियों के सेट पर वितरण $P$ और $Q$ के लिए, स्टेक शिफ्ट $\Delta$ को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

$$\Delta(P, Q) = \frac{1}{2} \sum_{i} |P(i) - Q(i)|$$

जहां $P(i)$ और $Q(i)$ क्रमशः वितरण $P$ और $Q$ में प्रतिभागी $i$ के स्टेक शेयरों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

4. प्रयोगात्मक परिणाम

4.1 स्टेक शिफ्ट सांख्यिकी

हमारा अनुभवजन्य विश्लेषण बताता है कि स्टेक शिफ्ट अंतराल अंतराल $\Lambda$ की लंबाई के साथ बढ़ता है, लेकिन एक उप-रैखिक वृद्धि पैटर्न का पालन करता है। 1 से 14 दिनों के बीच अंतराल अंतराल के लिए, अध्ययन की गई क्रिप्टोकरेंसीज़ में औसत स्टेक शिफ्ट लगभग 2.1% से 8.7% तक होता है।

4.2 स्टेक शिफ्ट स्पाइक्स

हमने हार्ड फोर्क घटनाओं से संबंधित महत्वपूर्ण स्टेक शिफ्ट स्पाइक्स देखे। इसके अतिरिक्त, व्यक्तिगत संस्थाओं—मुख्य रूप से क्रिप्टोकरेंसी एक्सचेंजों—को स्थापित इकोसिस्टम में स्टेक शिफ्ट के प्रमुख योगदानकर्ताओं के रूप में पहचाना गया, कभी-कभी विशिष्ट अंतराल के दौरान 15% से अधिक शिफ्ट के लिए जिम्मेदार।

5. तकनीकी कार्यान्वयन

कोड उदाहरण: स्टेक शिफ्ट गणना

import numpy as np

def calculate_stake_shift(distribution_t, distribution_t_lag):
    """
    दो स्टेक वितरणों के बीच स्टेक शिफ्ट की गणना करें
    
    Args:
        distribution_t: समय t पर इकाई स्टेक्स के साथ dict
        distribution_t_lag: समय t-Λ पर इकाई स्टेक्स के साथ dict
    
    Returns:
        stake_shift: सांख्यिकीय दूरी का प्रतिनिधित्व करने वाला float
    """
    
    # वितरणों को सामान्य करें
    total_stake_t = sum(distribution_t.values())
    total_stake_lag = sum(distribution_t_lag.values())
    
    normalized_t = {k: v/total_stake_t for k, v in distribution_t.items()}
    normalized_lag = {k: v/total_stake_lag for k, v in distribution_t_lag.items()}
    
    # सभी इकाइयाँ प्राप्त करें
    all_entities = set(normalized_t.keys()) | set(normalized_lag.keys())
    
    # सांख्यिकीय दूरी की गणना करें
    stake_shift = 0.0
    for entity in all_entities:
        share_t = normalized_t.get(entity, 0.0)
        share_lag = normalized_lag.get(entity, 0.0)
        stake_shift += abs(share_t - share_lag)
    
    return stake_shift / 2.0

# उपयोग उदाहरण
current_stakes = {'entity1': 1000, 'entity2': 2000, 'entity3': 1500}
lagged_stakes = {'entity1': 1200, 'entity2': 1800, 'entity3': 1600, 'entity4': 400}

shift = calculate_stake_shift(current_stakes, lagged_stakes)
print(f"Stake shift: {shift:.4f}")

6. भविष्य के अनुप्रयोग

इस अध्ययन के निष्कर्षों का भविष्य के PoS प्रोटोकॉल के डिजाइन पर महत्वपूर्ण प्रभाव है। प्रोटोकॉल डिजाइनर सुरक्षा पैरामीटर, विशेष रूप से स्टेक वितरण अंतराल $\Lambda$ को अनुकूलित करने के लिए स्टेक शिफ्ट सांख्यिकी का उपयोग कर सकते हैं। एडेप्टिव अंतराल तंत्र जो नेटवर्क स्थितियों और स्टेक शिफ्ट पैटर्न के आधार पर समायोजित होते हैं, सुरक्षा और प्रदर्शन दोनों को बढ़ा सकते हैं।

भविष्य के शोध दिशाएँ शामिल हैं:

• PoS नेटवर्क के लिए रीयल-टाइम स्टेक शिफ्ट मॉनिटरिंग सिस्टम
• स्टेक शिफ्ट स्पाइक्स की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल
• इंटरऑपरेबिलिटी प्रोटोकॉल के लिए क्रॉस-चेन स्टेक शिफ्ट विश्लेषण
• विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) जोखिम मूल्यांकन फ्रेमवर्क के साथ एकीकरण

मूल विश्लेषण

7. संदर्भ

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Kiayias, A., Russell, A., David, B., & Oliynykov, R. (2017). Ouroboros: A Provably Secure Proof-of-Stake Blockchain Protocol. CRYPTO 2017
3. Bentov, I., Pass, R., & Shi, E. (2016). Snow White: Provably Secure Proofs of Stake. IACR Cryptology ePrint Archive
4. David, B., Gaži, P., Kiayias, A., & Russell, A. (2018). Ouroboros Praos: An Adaptively-Secure, Semi-synchronous Proof-of-Stake Blockchain. EUROCRYPT 2018
5. Ron, D., & Shamir, A. (2013). Quantitative Analysis of the Full Bitcoin Transaction Graph. Financial Cryptography 2013
6. O'Hara, M. (1995). Market Microstructure Theory. Blackwell Publishing
7. Hellerstein, J. L., Diao, Y., Parekh, S., & Tilbury, D. M. (2004). Feedback Control of Computing Systems. Wiley-IEEE Press