定量的分析: イーサリアム合併後、どの程度分散化され、検閲に耐えられるようになったのか?
原題：「Consensus at the Threshold》
著者: テイケンズ定理
元の編集: aididiaojp.eth、Foresight News
元の編集: aididiaojp.eth、Foresight News
これは新しい議論ではありません。合併前から、イーサリアム合併後のバリデーター集中と検閲の変化についての懸念がすでにありました。もちろん、この問題はイーサリアムに特有のものではありません。たとえば、以前はビットコインのコンピューティングパワーの 60% が中国に集中していましたが、ビットコインマイニングの分布は 2 年も経たないうちに根本的に変わり、現在では米国が優勢です (35% 以上)。執筆時点）。
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2020～2021年のビットコインネットワークのハッシュレートのおおよその変化
こうした議論には当然の懸念がある。暗号通貨の目標は、攻撃に抵抗するのに十分な数の参加者を確保しながら、中立的で検閲に耐性のある分散型のシステムを作成することです。しかし、この一見楽観的なシナリオでも、ネットワークには依然として未知の攻撃ベクトルによる理論上のリスクがあり、集中化によりそのような攻撃が発生する可能性が高くなります。
次に、合併前後のマイナーと検証者の集中を簡単に定量分析します。
マージ前後の数千のブロックを例として、関連する各ブロック プロポーザー アドレス (マイナーとバリデータ) のブロック集中度を確認できます。合併前は、Ethermine などのマイニング アドレスのみが報酬に関連付けられていました。合併後、数千のアドレスがバリデーターに関連付けられています。急激に変化するしきい値を超えると、一意に報酬を与えるバリデーター アドレスの数の分散が大きくなります。
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データソース: イーサスキャン
合併後も、報奨金受領者の集中度は依然として高い。ジニ係数分析 (個人所得の分配の尺度) を通じて、1000 ブロックあたりの報酬の集中を反映しようとします。ジニ係数の範囲は 0 (完全に共有されたブロック) から 1 (1 つのバリデータのみに属する) です。また、アドレスに関連する最初の 3 ブロックが何パーセントを占めたかを計算することもできます。以下のグラフの 2 本の線は、この分析が時間の経過とともにどのように変化するかを示しています。
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データソース: イーサスキャン
ジニ係数は完璧な尺度ではありませんが、一定の参考値があります。バリデーターの数は増えていますが、それに比例して集中化も進んでいます。上位 3 つのコントロールのパーセンテージは同様に見えますが、プロットの左側と右側の間には統計的に有意な差があり、合計濃度が約 2% 増加しています (p < 0.005)。分散化の傾向にもかかわらず、どちらの指標でもかなりの集中が見られます。
ブロック構築サービスの集中化がネットワークの運用に過度の影響を与えないようにするにはどうすればよいでしょうか? Jon Charbonneau は、このデカップリングの詳細な分析と、それをプロトコルで最適化する方法を Delphi 分析レポートで提供しています。 Vitalik Buterin による最近の投稿で要約されている 1 つのアプローチは、ブロック ビルダーの制約の最適化とブロック提案者の負担の軽減との間のバランスを取ることです。
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Vitalik は、このバランスを達成するために、「リストを含める」などのいくつかのデザインを検討しました。
反検閲
Etherscan データは、生成されたブロックの割合と Tornado ルーター (0xd90e2f9) に対して提案されたトランザクションの割合によるバリデーターの最近の内訳を示しています。左端には Flashbot が表示されます。これは最大のブロック ジェネレーターであり、Tornado トランザクションの 0% を検証しています。 Flashbotのリピーターを利用する人もいるかもしれない。
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データソース: イーサスキャン
シャルボノー氏はこの問題の重要性を強調し、「イーサリアムは手数料が高くても生きていけるが、検閲がなければ生きていけない。」 この問題を解決するためのネットワークの既存ツールの一つがスラッシングだ。バリデーターは、そのような行為に対して他の人にペナルティを与える可能性があります。スラッシュは最近ウェブ上で時々発生しますが、これは Eric Wall らが提供するソリューションの一部です。
注: スラッシュは、悪意のあるバリデータの動作を阻止し、ネットワークがブロックチェーンに参加するよう促すことを目的としています。
結論: 分散化
上で述べたように、PoS は、GPU と Proof-of-Work が合併前には持っていなかったかなりの流動性をコンセンサスに導入します。しかし、流動性は両刃の剣でもあります。分散化に迅速に方向転換できれば、その逆の方向に迅速に方向転換することもできます。
これらの高度に「モバイル」な検証ネットワークには、潜在的なものと実現されたものという 2 つのタイプの分散化があります。すべてのネットワークがこの特性を共有しますが、PoS はこの勾配での変化率がより高い可能性があります。つまり、極端な値の間を急速に移動する可能性があります。言い換えれば、バリデーターは操作を物理的に、またブロック構築サービス間で簡単に移動できます。物理バリデータと対応するノードのネットワークは同じままにすることができますが、ネットワークの配線は理論的には、独立したブロック構築から集中ビルダーへの依存まで、非常に迅速に集中化できます。
しかし、提案者と構築者の分離により、集中化の 2 番目のソースであるブロック ビルダーが導入されます。ビルダーはノードオペレーターの利益率に影響を与え、ビルダーと提案者の間にはインセンティブが存在します。これは、非常に成功したビルダーがネットワークの分散化を減らすことができることを意味します。たとえば、バリデーターは美しくデザインされたビルドツールに群がることができます。過去 2 週間のグラフからわかるように、Flashbot (赤いバンド) がブロック構築を支配し始めており、主要な有料アドレスだけで 30% 以上を占めています。これにより、イーサリアムが達成した分散化が多少低下します。
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Flashbot は、すべてのリレーおよびビルド アクティビティを報告する透明なダッシュボードを共有します。 (彼らは最近、インフラストラクチャを共有し、透明性を中心に助成金を創設し、最終的にはより分散化されたブロック構築に貢献するという目標も発表しました。) この記事の執筆時点で、彼らのサービスの合計の支配力は約 40% であり、その理由がより明確になります。これらはバリデーターにとって魅力的なリソースです。
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Charbonneau、Buterin、および他の多くの開発者によって共有されたこれらのアイデアは、エネルギー効率とプロトコル調整の柔軟性だけでなく、合併後の大規模なイーサリアムの分散化の可能性のためにさらに実現されることが期待されます。
