Обмен электронных валют по самому выгодному курсу!
 


Kurbetsoft
Доступно в Google PlayКоличественная оценка децентрализации

Количественная оценка децентрализации

Прежде чем улучшать децентрализацию блокчейна, необходимо ее измерить. Главное преимущество Биткойна и Эфириума, отличающее их от предыдущих альтернатив – это децентрализация. И хотя это качество широко известно и высоко оценивается обществом, в большинстве дискуссий на эту тему не хватает важной детали – количественной оценки.

Если бы можно было вывести количественную оценку, это позволило бы:

  • Определять степень децентрализации определенной системы;
  • Определять, каким образом конкретное изменение системы влияет (уменьшает/увеличивает) на децентрализацию;
  • Разрабатывать оптимальные алгоритмы и схемы для максимизации децентрализации.

В этой статье хотелось бы представить минимальный коэффициент Накамото, в качестве простого количественного измерения децентрализации системы, основанного на известном коэффициенте Джини и кривой Лоренца.

Основная идея состоит в том, чтобы (а) перечислить основные подсистемы децентрализованной системы, (б) определить, сколько организаций необходимо скомпрометировать для управления каждой подсистемой, и (с) затем использовать минимум из них в качестве меры эффективной децентрализации системы. Чем выше значение этого минимального коэффициента Накамото, тем больше система децентрализована.

Чтобы объяснить это определение, необходимо предоставить некоторую дополнительную информацию относительно вышеупомянутых понятий коэффициента Джини и кривой Лоренца, а затем представим вашему вниманию кое-какие графики и вычисления, чтобы оценить нынешнее состояние централизации в экономической системе криптовалюты в целом, в соответствии с установленными критериями. Затем обсудим концепцию измерения децентрализации как суммарное измерение основных подсистем Биткойна и Эфириума. В итоге, будет определён минимальный коэффициент Накамото, как предлагаемая мера общесистемной децентрализации и предложены методы улучшения этого коэффициента

Кривая Лоренца и коэффициент Джини

Хотя, как правило, они относятся к разным политическим группам, на самом деле, понятия «слишком много неравенства» и «слишком много централизации» имеют много общего. Например, мы можем говорить о неравномерности распределения богатства (неравенстве) и неравномерности распределения власти (чрезмерной централизации).

Для измерения неравенства населения экономисты уже давно используют два основных инструмента: кривая Лоренца и коэффициент Джини. Представление о кривой Лоренца можно почерпнуть из следующих графиков:

Количественная децентрализация

Кривая Лоренца выделена красным цветом. Поскольку кумулятивное распределение расходится с прямой, коэффициент Джини (G) увеличивается от 0 до 1. Данные подготовил Мэтью Джон.

Коэффициент Джини можно вычислить из областей под кривой Лоренца и так называемой «линии равенства», как показано ниже:

Количественная децентрализация

Коэффициент Джини также может быть рассчитан на на основе индивидуальных долей объектов как для непрерывного, так и для дискретного распределений.

Можно заметить, что чем более равномерное распределение ресурсов, тем ближе коэффициент Джини к нулю. И наоборот, чем больше искажается одна сторона распределения ресурсов, тем ближе коэффициент Джини к единице.

Это наглядно изображает наши интуитивные представления о централизации: в высоко централизованной системе с G = 1, существует один человек, который принимает все решения, и/или один субъект, который нужно захватить, чтобы скомпрометировать систему. И наоборот, в высоко децентрализованной системе с G = 0 существует множество лиц, принимающих решения, и чтобы скомпрометировать систему необходимо контролировать их всех. Следовательно, чем ниже показатель коэффициента Джини, тем выше степень децентрализации.

Криптовалюта: коэффициент Джини и кривая Лоренца

Чтобы получить общее понимание, давайте рассмотрим кривую Лоренца и коэффициент Джини на простом примере: распределение богатства на основе криптовалютной рыночной капитализации. Чтобы сделать это, ниже публикуется отчет по рыночной капитализации на 15 июля 2017 года для top-100 цифровых валют, рассчитан процент доли рынка для каждой и всё это выражено через кривую Лоренца с соответствующим коэффициентом Джини:

Количественная децентрализация

По данным Coinmarketcap

Если измерить централизацию рыночной капитализации ста криптовалют, коэффициент Джини будет равен 0,91. Результат, которого стоило бы ожидать, так как на июль 2017 года около 70% рыночной капитализации принадлежит двум главным криптовалютами, а именно Биткойну и Эфириуму.

Децентрализованные системы состоят из подсистем

Чтобы применить эту концепцию к пространству публичного блокчейна, необходимо научиться отличать децентрализованную систему от децентрализованной подсистемы. В частности, децентрализованная система (например, Биткойн) состоит из набора децентрализованных подсистем (например, майнинга, бирж, узлов, разработчиков, клиентов и т. д.). Ниже показаны те шесть подсистем, из которых состоит Биткойн:

Количественная децентрализация

Эти шесть подсистем (майнинг, клиенты, разработчики, биржи, узлы, владельцы) будут использоваться для того, чтобы проиллюстрировать, как можно измерить децентрализацию Биткойна или Эфириума. Обратите внимание: для анализа можно брать те подсистемы, которые посчитаете наиболее важными для децентрализации всей системы.

Уверен, что среди читателей найдется человек, который скажет, что некоторые из этих децентрализованных подсистем намного важнее, чем другие; например, Биткойн не сможет функционировать без майнинга, в то время как биржи (хотя они безусловно важны) фактически даже не являются частью протокола Биткойна.

Допустим, что данный человек может нарисовать четкую линию, которая определяет основные децентрализованные подсистемы децентрализованной системы. Но давайте условимся, что скомпрометировать децентрализованную систему можно только если скомпрометировать любую из её основных децентрализованных подсистем.

Измерение децентрализации Биткойна и Эфириума

Теперь, учитывая эти определения, давайте попробуем вычислить кривые Лоренца и коэффициенты Джини для подсистемы майнинга, клиентов, разработчиков, бирж, узлов и владельцев биткойнов и эфиров. Тогда будет видно, насколько централизована каждая из подсистем в соответствии с коэффициентом Джини и кривой Лоренца.

Графики для Биткойна:

Количественная децентрализация

А вот аналогичные графики для Эфириума:

Количественная децентрализация

Давайте рассмотрим каждую из этих подсистем, отталкиваясь от представленных выше графиков.

Децентрализация майнинга

В верхнем левом углу первого изображения можно увидеть, что майнинг Биткойна на удивление хорошо децентрализован, если измерять награду за блок за последние 24 часа. Майнинг Эфириума централизован немного больше. Стоимость этой валюты может быстро изменяться, поэтому можно либо отслеживать изменение цены с течением времени, либо же взять её среднее значение за 7-30 дней.

Децентрализация клиентов

В верхней средней ячейке видно, что большинство пользователей Биткойна используют Bitcoin Core, а на втором месте по популярности находится Bitcoin Unlimited. То есть, децентрализация на неплохом уровне (Джини = 0,92), если учитывать разные реализации программ-клиентов. В случае с Эфириумом, большинство пользователей (76%) используют geth, еще 16% поклонники Parity, из-за чего коэффициент Джини также равен 0,92, поскольку две разных программы-клиента, используемые всей экосистемой, наиболее влиятельны.

Децентрализация разработчиков

В верхнем правом углу видно, что у клиента Bitcoin Core большое количество инженеров, занимающихся изменением кода. Хотя, исходные коммиты, безусловно, являются неточным показателем вклада, в целом, похоже, что относительно небольшое количество инженеров проделали основную работу над клиентом Bitcoin Core. Для клиента geth Эфириума область разработки сконцентрирована ещё больше, ведь львиную долю коммитов делают всего два разработчика.

Децентрализация бирж

Объёмы торгов биткойнов и эфиров на разных биржах сильно варьируются, как и соответствующий коэффициент Джини. Но мы все же подсчитали этот показатель, используя данные за последние 24 часа, результат показан в нижней левой ячейке.

Децентрализация узлов

Еще один показатель децентрализации (средняя ячейка в нижнем ряду) – распределение узлов Биткойна и Эфириума в разных странах.

Децентрализация владельцев

В нижней правой ячейке можно увидеть насколько децентрализованы владельцы биткойнов и эфиров, учет которых велся по адресам. И ещё одна важная вещь: если учитывать всех жителей земли, большинство из которых не имеют ни одного биткойна или эфира, коэффициент Джини составит 0.99+. Но даже если учитывать только счета, среди которых найдется много пустых аккаунтов, коэффициент Джини снова будет стремиться к 0.99+. Поэтому, необходимо установить какой-то порог. Для коэффициента Джини мы решили установить следующий порог: учитывать только те счета, на которых биткойнов больше 185, или больше 2477 эфириумов. Таким образом мы получим распределение владения ценностью в биткойнах и эфирах свыше $500 тыс. на момент июля 2017.

Когда и почему метрический порог вызовет интерес? Вероятно, в нынешней проблеме IRS (Внутренняя налоговая служба США) и Coinbase. Напомним, что IRS требует информацию о всех счетах, баланс которых составляет больше $20 000. Осмысленный, с точки зрения атаки, высокий коэффициент Джини означал бы, что правительству нужно было бы только получить данные о нескольких крупных владельцах, [конфисковать их криптовалюту — например, за уклонение от уплаты налогов], чтобы завладеть большим процентом криптовалюты относительно общего количества выпущенных монет, и вместе с тем стать способным обвалить цену.

Учитывая все вышесказанное, стоит обратить внимание на два момента. Во-первых, ситуация, когда коэффициент Джини для BTC или ETH будет равен 1.0 не желательна (ведь в таком случае, вся цифровая валюта будет принадлежать одному человеку, и ни у кого не будет мотивации помогать развивать сеть). Но все же на практике, как оказалось, высокий уровень централизации ценности может сочетаться с децентрализованной природой протокола. Во-вторых, мы считаем, и постараемся вас в этом убедить далее, что коэффициент Накамото является лучшим показателем, чем коэффициент Джини для измерения концентрации владельцев, в частности, ввиду того, что он устраняет проблему произвольного выбора какого-либо порога.

Максимальный коэффициент Джини: исходное измерение децентрализации блокчейна

Возможно ли объединить измерения децентрализации подсистем, чтобы определить децентрализацию всей системы? Первый и наиболее простой способ – взять максимальное значение коэффициента Джини для всех подсистем, как показано ниже:

Количественная децентрализация

Получается, что максимальный коэффициент Джини и для Биткойна, и для Эфириума составил приблизительно 0,92. В обоих случаях это объясняется тем, что клиентские узлы цифровых валют сильно сконцентрированы в одной ветке кода (для Биткойна это Bitcoin Core, а для Эфириума – geth).

На самом деле, другой выбор базовых подсистем значительно поменяет результаты анализа. Так, например, никто не может утверждать, что наличие единой базы кода может нарушить децентрализацию на практике. Если согласиться с этим предположением, то максимальный коэффициент Джини опустится до 0.84, а новым слабым местом децентрализации станет распределение узлов по странам.

Мы ни в коем случае не собираемся утверждать, что выбор конкретно этих шести подсистем является оптимальным для измерения децентрализации. Мы просто хотим подобрать некоторые данные, чтобы дать представление о том, как будет выглядеть данный вид расчетов. Но мы все же утверждаем, что максимальный показатель коэффициента Джини указывает верное направление в сторону слабого места децентрализации.

Минимальный коэффициент Накамото: усовершенствованное измерение децентрализации блокчейна

Однако максимальный коэффициент Джини имеет одну очевидную проблему: в то время как высокая ценность сочетается с нашим интуитивным понятием «более централизованной» системы, тот факт, что каждый коэффициент Джини ограничен шкалой 0-1, означает, что он не измеряет непосредственное количество лиц или организаций, требующих соглашения относительно существования системы.

Допустим, что для конкретного блокчейна есть подсистема бирж, состоящая из 1000 участников, коэффициент Джини которой составляет 0,8. И есть другая подсистема, состоящая из 10 майнеров, и ее коэффициент Джини — 0,7. Получается, что компрометации всего 3 майнеров, вместо 57 бирж, может быть достаточно для компрометации всей системы. Но максимальный коэффициент Джини указал бы на биржи, а не на майнеров, как на слабое место децентрализации.

Существует несколько способов, борьбы с этой проблемой. Например, можно придумать своеобразное «взвешивание» коэффициентов Джини для разных подсистем до их объединения.

Альтернативный подход состоит в том, чтобы определить подобные показатели, основанные на кривой Лоренца, из которой рассчитывается коэффициент Джини, который мы назвали «коэффициент Накамото». Ниже приведена визуализация информации. В этом примере коэффициент Накамото для данной подсистемы равен 8, так как для получения 51% контроля над сетью необходимо контролировать 8 объектов.

Количественная децентрализация

Следовательно, коэффициент Накамото – это минимальное количество объектов данной подсистемы, которое должно составить 51% от общего количества таких объектов. Таком образом, если взять наименьший из всех минимумов по разным подсистемам, мы получим «минимальный коэффициент Накамото», который представляет собой число объектов, которые нужно скомпрометировать, чтобы скомпрометировать систему в целом.

Количественная децентрализация

Коэффициент Накамото показывает минимальное количество объектов необходимое для компрометации конкретной подсистемы. Минимальный коэффициент всей системы – это наименьший показатель коэффициента Накамото среди всех подсистем.

Также существует понятие «модифицированный коэффициент Накамото», если порог в 51% является не эффективным для каждой подсистемы. Например, возможно для того, чтобы значительно навредить системе потребуется компрометация не только 51% майнеров, но и 75% бирж.

Сейчас можно использовать кривые Лоренца из предыдущего пункта, чтобы подсчитать коэффициент Накамото для Эфириума и Биткойна. Ниже приведен пример расчета клиента Эфириума — geth. Как видно, с 2 разработчиками получатся до 51% коммитов в geth, поэтому коэффициент Накамото равен 2.

Количественная децентрализация

Так выглядит сама концепция. Ниже вы приведены графики для всех подсистем Биткойна и Эфириума, на этот раз уже с рассчитанными коэффициентами Накамото:

Количественная децентрализация

А вот таблица, в которой представлены все коэффициенты Накамото для всех подсистем.

Исходя из набора базовых подсистем, можно сказать, что коэффициент Накамото равен 1 как для Биткойна, так и для Эфириума. В частности, дискредитация кодовых баз Bitcoin Core или geth может скомпрометировать более 51% клиентов, что приведет к компрометации соответствующих сетей.

Чтобы улучшить этот показатель для Эфириума, необходимо, чтобы клиенты других баз, помимо geth (например Parity) увеличили свою долю на рынке, после чего самым слабым местом децентрализации станет подсистема разработчиков или майнинга. Для Биткойна, в этой ситуации, необходимо расширение принятия таких клиентов как btcd, bcoin, и других.

Минимальный коэффициент Накамото зависит от определения подсистем

Понятно, что обязательно найдутся люди, которые станут утверждать, что высокий уровень концентрации одного клиента Биткойна никак не влияет на децентрализацию, или, что такая концентрация – это зло во благо. Мы не придерживаемся четкой позиции по этом вопросу, так как если изменить набор базовых подсистем и их определения на альтернативные, получится совершенно другой показатель децентрализации.

Например, если кто-то решит, что важной подсистемой будут «основатели и представители», то минимальный коэффициент Накамото для Эфириума составит 1, так как для дискредитации этой цифровой валюты необходима лишь дискредитация Виталика Бутерина.

Или, например, если учитывать «количество разных стран с значительными объемами майнинга», то минимальный коэффициент Накамото снова будет равен 1, так как компрометация Китая (имеется в виду решение китайского правительства по майнингу) дискредитирует более 51% майнинговых мощностей.

Относительно выбора базовых подсистем, которые лучше других представляют конкретную децентрализованную систему, будет вестись ещё много споров, но в данной статье этот вопрос не рассматривается. Однако, стоит отметить, что «основатели и представители» и «китайские майнеры» это два вида атак для двух разных цепей. Таким образом, если кто-то подумывает о сравнении минимального коэффициента Накамото для разных монет, то определенный уровень разнообразия системы может количественно улучшить децентрализацию.

Вывод

Многие считают, что децентрализация – это наиболее важное свойство систем вроде биткойна и эфириума. Если это действительно так, то крайне важно иметь возможность оценить децентрализацию. Минимальный коэффициент Накамото – это один из таких показателей: по мере его увеличения, растет минимальное количество объектов, необходимых для компрометации системы. Можно считать, что это относится к интуитивному понятию децентрализации.

Есть три причины, по которой децентрализация очень важна:

  1. Измерение. Во-первых, такие количественные показатели можно вычислить однозначно, вести учет с течением времени и отобразить в информационных панелях. Это дает нам возможность отслеживать исторические тенденции к децентрализации в рамках подсистем и на системном уровне.
  2. Улучшение. Во-вторых, так же, как при измерении производительности, такой показатель, как коэффициент Накамото, позволяет начать измерение улучшений и/или ухудшений децентрализации. Затем это позволяет узнать к какими конкретными изменениями кода или другим видам сетевых действий относиться изменение децентрализации. Например, учитывая ограниченные ресурсы, можно будет измерить, что какое из изменений лучше повлияет на изменение децентрализации — развертывание 1000 узлов или привлечение двух новых разработчиков клиентской программы.
  3. Оптимизация. Последнее, и самое главное — количественная целевая функция (в математических терминах), которая определяет результат любой процедуры оптимизации. Внешне похожие объективные функции могут создавать очень разные решения. Если наша цель — оптимизировать уровень децентрализации как вокруг, так и внутри децентрализованных систем, то понадобятся количественные показатели, такие как кривая Лоренца, коэффициент Джини и коэффициент Накамото.

Понятно, что будет много разговоров о выборе базовых подсистем в децентрализованной системе. Однако, с подсистемами, представленными в статье, была рассчитана кривая Лоренца и коэффициент Накамото. То, на какие слабые места указали расчёты, позволило проверить, насколько правдоподобен сам метод.

В любом случае, минимальный коэффициент Накамото – это очень удачный первый шаг в количественной оценке децентрализации.

 

Источник




[vkontakte] [facebook] [twitter] [odnoklassniki] [mail.ru] [livejournal]

Каталог сайтов