Büyük Kripto Paralarında Pay Kayması: Ampirik Analiz ve Güvenlik Çıkarımları

İçindekiler

1. Giriş

Bitcoin'in ortaya çıkışı, izin gerektirmeyen ortamlarda çalışabilen ve Sybil saldırılarına yenik düşmeyen ilk uygulanabilir kripto para tasarımını temsil etti. Çoğu kripto para proof-of-work (PoW) mutabakatına dayanırken, enerji tüketimi endişeleri proof-of-stake (PoS) alternatiflerine olan ilgiyi artırmıştır.

PoS sistemlerinde, Sybil saldırıları, protokol katılım ağırlığının katılımcıların defterde kayıtlı paylarıyla orantılı olarak atfedilmesiyle önlenir. Ancak, güvenlik değerlendirmeleri tamamen güncel pay dağılımlarının kullanılmasını engelleyerek, protokol tarafından kullanılan pay dağılımı ile gerçek mevcut dağılım arasında bir boşluk yaratır.

2. Arka Plan ve İlgili Çalışmalar

2.1 Proof of Stake Temelleri

Proof-of-stake protokolleri, güvenlik açısından kritik roller için katılımcıları, bir referans dağılımı $SD_{t-\Lambda}$'daki pay oranlarıyla orantılı olasılıkla seçer; burada $\Lambda$ pay dağılımı gecikmesini temsil eder. Bu, seçimin mevcut dağılım $SD_t$'ye dayanacağı ideal senaryoyla tezat oluşturur.

2.2 Pay Dağılımı Gecikmesi

Pay dağılımı gecikmesi $\Lambda$ güvenlik nedenleriyle mevcuttur, öncelikle uzun menzilli saldırılar ve hiçbir-şey-riskte-olmayan problemler dahil çeşitli saldırıları önlemek için. Mevcut kanıtlanabilir güvenli PoS önerileri tipik olarak birkaç günlük gecikmeler uygular.

3. Metodoloji

3.1 Veri Toplama

Dört büyük kripto parayı analiz ettik: Bitcoin (BTC), Bitcoin Cash (BCH), Litecoin (LTC) ve Zcash (ZEC). İstatistiksel anlamlılığı sağlamak için veriler kendi blok zincirlerinden uzun süreler boyunca toplandı.

3.2 Pay Kayması Hesaplama

Pay kayması, pay dağılımları arasındaki istatistiksel mesafe kullanılarak ölçülür. Aynı katılımcı kümesi üzerindeki $P$ ve $Q$ dağılımları için, pay kayması $\Delta$ şu şekilde tanımlanır:

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

burada $P(i)$ ve $Q(i)$ sırasıyla $P$ ve $Q$ dağılımlarındaki $i$ katılımcısının pay oranlarını temsil eder.

4. Deneysel Sonuçlar

4.1 Pay Kayması İstatistikleri

Ampirik analizimiz, pay kaymasının gecikme aralığı $\Lambda$'nın uzunluğuyla arttığını, ancak doğrusal altı bir büyüme modeli izlediğini ortaya koymaktadır. 1 ila 14 gün arasındaki gecikme aralıkları için, ortalama pay kayması incelenen kripto paralarda yaklaşık %2,1 ila %8,7 arasında değişmektedir.

4.2 Pay Kayması Zirveleri

Sert çatal olaylarıyla ilişkili önemli pay kayması zirveleri gözlemledik. Ek olarak, bireysel varlıklar—öncelikle kripto para borsaları—yerleşik ekosistemlerdeki pay kaymalarının başlıca katkıda bulunanları olarak tanımlandı ve bazen belirli aralıklarda %15'i aşan kaymalara neden oldular.

5. Teknik Uygulama

Kod Örneği: Pay Kayması Hesaplama

import numpy as np

def calculate_stake_shift(distribution_t, distribution_t_lag):
    """
    İki pay dağılımı arasındaki pay kaymasını hesaplar
    
    Args:
        distribution_t: t zamanındaki varlık payları sözlüğü
        distribution_t_lag: t-Λ zamanındaki varlık payları sözlüğü
    
    Returns:
        stake_shift: istatistiksel mesafeyi temsil eden float
    """
    
    # Dağılımları normalize et
    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()}
    
    # Tüm varlıkları al
    all_entities = set(normalized_t.keys()) | set(normalized_lag.keys())
    
    # İstatistiksel mesafeyi hesapla
    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

# Örnek kullanım
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"Pay kayması: {shift:.4f}")

6. Gelecek Uygulamalar

Bu çalışmanın bulguları, gelecek PoS protokollerinin tasarımı için önemli çıkarımlara sahiptir. Protokol tasarımcıları, güvenlik parametrelerini optimize etmek için pay kayması istatistiklerini kullanabilir, özellikle pay dağılımı gecikmesi $\Lambda$'yı. Ağ koşullarına ve pay kayması modellerine göre ayarlanan uyarlanabilir gecikme mekanizmaları hem güvenliği hem de performansı artırabilir.

Gelecek araştırma yönleri şunları içerir:

• PoS ağları için gerçek zamanlı pay kayması izleme sistemleri
• Pay kayması zirvelerini tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri
• Birlikte çalışabilirlik protokolleri için çapraz zincir pay kayması analizi
• Merkeziyetsiz finans (DeFi) risk değerlendirme çerçeveleriyle entegrasyon

Orijinal Analiz

7. Referanslar

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