Simulátor pro ověření vlastností DAG-based consensus protokolů

Abstract

V posledných rokoch sa vo výskumnej komunite venuje blockchainu významná pozornosť. Odvtedy bolo navrhnutých niekoľko návrhov na riešenie problému priepustnosti blockchainov založených na Proof-of-Work. V tejto práci študujeme existujúce návrhy blockchainu s acyklicky orientovaným grafom (DAG), ktoré navrhujú riešenie spomínaného problému, najmä protokol PHANTOM (a jeho optiamlizácia GHOSTDAG). Využívajú bitcoinový protokol a navrhujú náhodný výber transakcií, čo vedie k zvýšeniu priepustnosti transakcií. Simuláciou sa však dokázalo, že aktéri, ktorí využívajú stratégiu náhodného výberu transakcií, majú menší zisk ako aktéri, ktorí nedodržiavajú protokol a vyberajú transakcie racionálne (t.j. najziskovejšie). Tento dôkaz bol vykonaný na malej sieti desiatich uzlov s kruhovou topológiou. Cieľom tohto článku je rozšíriť, optimalizovať a automatizovať existujúci simulátor blockchainu. Implementujeme sieťovú topológiu podobnú bitcoinu s realistickou latenciou šírenia blokov. Okrem toho optimalizujeme simulátor tak, aby sme mohli spúšťať viac simulácií paralelne a rýchlejšie, vrátane automatizačných nástrojov, ktoré môžu upravovať vstupné konfigurácie, vykonávať kombináciu simulácii na viacerých jadrách CPU na základe vstupných parametrov a analyzovať zisky a kolízie transakcií. Nakoniec vykonáme experimenty na overenie výhod škodlivých aktérov v sieti podobnej Bitcoinu a vytvoríme výplatnú funkciu na potrestanie tohto správania.In recent years, blockchain has received significant attention in the research community. Since then, several submissions have been proposed to respond to the Proof-of-Work blockchains throughput problem. We study existing Directed Acyclic Graph (DAG) blockchain designs that propose to solve this problem, especially protocols PHANTOM and its optimization GHOSTDAG. They utilize a Bitcoin protocol and propose a random transaction selection, resulting in increased transaction throughput. However, it has been proved by a simulation that actors that use the random transaction selection strategy have less profit than actors who do not follow the protocol and select transactions rationally (i.e., most profitable). That proof has been made on a small network of ten nodes with a circle topology. This article aims to extend, optimize, and automate an existing blockchain simulator. We implement a Bitcoin-like network topology with realistic block propagation latency. Furthermore, we optimize the simulator to run more simulations in parallel and faster, including automation tools that can modify input configurations, perform a combination of runs on multiple CPU cores based on input parameters, and analyze profits and transaction collisions. Finally, we perform experiments to verify malicious actors' advantages in a Bitcoin-like network and create a payoff function to punish this behavior.