ناکاموتو هدفمند: تعادل‌بخشی بین امنیت شبکه بیت‌کوین و انتشار کربن

فهرست مطالب

• 1 مقدمه
  • 1.1 موازنه ریسک‌های رقابتی
  • 1.2 پیوندهای مربوط به کد و وب API
  • 1.3 ادبیات مرتبط
  • 1.4 پرسش تحقیق و محدودیت‌های طراحی
  • 1.5 نقشه راه
• 2 اثرات جانبی هش ریت
  • 2.1 وابستگی‌ها
  • 2.2 امنیت شبکه
• 3 Targeted Nakamoto - A Mechanism Design Perspective
  • 3.1 Key Building Blocks of Targeted Nakamoto
  • 3.2 مروری بر طراحی مکانیسم پروتکل‌ها
• 4 The Model
  • 4.1 سیگنال دشواری معمای هش‌ریت
  • 4.2 تعادل استخراج
• 5 سیاست پاداش بلوک هدفمند
  • 5.1 تخصیص‌های تنظیم پاداش بلوک
  • 5.2 سیگنال دشواری معما و نقاط تغییر سیاست
  • 5.3 سیاست کنترل نرخ هش
• 6 اثرات استراتژیک سیاست تعدیل بلوک
  • 6.1 پایداری تعادل ماینر
  • 6.2 تنظیم پویای نرخ هش
• 7 خنثایی پولی
  • 7.1 سیاست پولی هدفمند
• 8 نتیجه‌گیری
• 9 تحلیل اصلی
• 10 جزئیات فنی
• 11 پیاده‌سازی کد
• ۱۲ کاربردهای آینده
• 13 منابع

1 مقدمه

ارزهای دیجیتال مبتنی بر بلاک چین اثبات کار (PoW) مانند بیت‌کوین، برای راه‌اندازی شبکه به اعمال قدرت محاسباتی توسط ماینرها نیاز دارند. ماینرها بلوک‌ها را مونتاژ کرده و برای حل معمایی که توسط کد تنظیم شده است رقابت می‌کنند. تعداد حدس‌های معمایی (هر حدس معادل یک هش) که یک کامپیوتر ماینینگ در یک بازه زمانی مشخص انجام می‌دهد، نرخ هش آن است که برق مصرف می‌کند.

1.1 موازنه ریسک‌های رقابتی

بیت‌کوین با دو ریسک وجودی متضاد مواجه است: در حال حاضر، مصرف بالای انرژی ماینینگ باعث واکنش سیاسی می‌شود؛ در آینده، کاهش پاداش ماینرها موجب کاهش نرخ هش شده و هزینه یک حمله را پایین می‌آورد. ناکاموتو هدفمند با هدایت نرخ هش به سمت یک هدف مشخص، این نگرانی‌ها را متعادل می‌سازد.

1.2 پیوندهای مربوط به کد و وب API

کریستین پرایزنر کد الگوریتم کنترل نرخ هش را نوشت و آن را بر روی یک API پیاده‌سازی کرد که مکمل این مقاله است.

1.3 ادبیات مرتبط

The paper builds on existing research in blockchain mechanism design and Bitcoin protocol improvements, citing works on PoW optimization and network security models.

1.4 پرسش تحقیق و محدودیت‌های طراحی

چگونه می‌توان پروتکلی طراحی کرد که امنیت بیت‌کوین را حفظ کند و در عین حال تأثیر زیست‌محیطی آن را کاهش دهد، بدون آنکه بی‌طرفی پولی را نقض کند یا بردارهای حمله جدیدی ایجاد نماید.

1.5 نقشه راه

این مقاله با تحلیل اثرات خارجی نرخ محاسباتی، ارائه مکانیسم هدفمند ناکاموتو، مدلسازی اثرات آن و بحث در مورد ملاحظات پیاده‌سازی پیش می‌رود.

2 اثرات جانبی هش ریت

فعالیت استخراج دو اثر خارجی کلیدی ایجاد می‌کند: امنیت شبکه (مثبت) و انتشار کربن (منفی). نرخ محاسباتی بالاتر امنیت را افزایش می‌دهد اما مصرف انرژی را نیز افزایش می‌دهد.

2.1 وابستگی‌ها

نرخ هش به پاداش بلوک، هزینه برق و بازدهی سخت‌افزار ماینینگ وابسته است. این رابطه به صورت $H = f(R, C_e, E)$ بیان می‌شود که در آن $H$ نرخ هش، $R$ پاداش بلوک، $C_e$ هزینه برق و $E$ بازدهی سخت‌افزار است.

2.2 امنیت شبکه

هزینه امنیت شبکه با نرخ هش کاهش می‌یابد: $S_c = \frac{k}{H}$ که در آن $S_c$ هزینه امنیت و $k$ یک ثابت است. نرخ هش بالاتر، حملات 51% را پرهزینه‌تر می‌کند.

3 Targeted Nakamoto - A Mechanism Design Perspective

Targeted Nakamoto یک پروتکل است که با سقف گذاری پاداش بلوک در صورت فراتر رفتن از هدف و تعیین حداقل پاداش بلوک در صورت پایین‌تر بودن، ماینرها را تشویق می‌کند تا هش ریت خود را در محدوده کمترین هزینه متمرکز کنند.

3.1 Key Building Blocks of Targeted Nakamoto

این پروتکل از پاداش‌های بلوک قابل تنظیم، محرک‌های مبتنی بر سختی و مکانیسم‌های بی‌طرفی پولی برای حفظ یکپارچگی سیستم در حین کنترل نرخ هش استفاده می‌کند.

3.2 مروری بر طراحی مکانیسم پروتکل‌ها

این طراحی از اصول سازگار با انگیزه پیروی می‌کند که در آن ماینرها از نظر اقتصادی ترغیب می‌شوند تا نرخ هش را بدون هماهنگی متمرکز نزدیک به سطح هدف حفظ کنند.

4 The Model

مدل ریاضی رابطه بین نرخ هش، پاداش بلوک و پارامترهای شبکه را صوری‌سازی می‌کند تا رفتار سیستم تحت پروتکل پیشنهادی را پیش‌بینی کند.

4.1 سیگنال دشواری معمای هش‌ریت

Network difficulty $D$ serves as a proxy for hashrate: $D \propto H$. The protocol uses difficulty measurements to trigger reward adjustments when $D$ deviates from target $D_t$.

4.2 تعادل استخراج

تعادل ماینینگ زمانی رخ می‌دهد که $R \times P_s = C_e \times E \times H$ که در آن $P_s$ احتمال حل معماست. پروتکل $R$ را تنظیم می‌کند تا $H$ را در سطح بهینه حفظ کند.

5 سیاست پاداش بلوک هدفمند

نوآوری اصلی: یک سیاست پویای پاداش بلوک که بر اساس نرخ هش فعلی نسبت به سطوح هدف تنظیم می‌شود.

5.1 تخصیص‌های تنظیم پاداش بلوک

When hashrate exceeds target: $R_{actual} = R_{base} - \Delta R$. When hashrate falls below target: $R_{actual} = R_{base} + \Delta R$.

5.2 سیگنال دشواری معما و نقاط تغییر سیاست

Policy triggers activate when $|D - D_t| > \delta$ where $\delta$ is the tolerance threshold. Adjustment magnitude: $\Delta R = \alpha |D - D_t|$ with $\alpha$ as sensitivity parameter.

5.3 سیاست کنترل نرخ هش

الگوریتم کنترل از فیدبک تناسبی-انتگرالی برای به حداقل رساندن نوسانات و حفظ نرخ هش پایدار حول سطح هدف استفاده می‌کند.

6 اثرات استراتژیک سیاست تعدیل بلوک

این سیاست مشوق‌های اقتصادی قابل پیش‌بینی ایجاد می‌کند که رفتار ماینرها را به سمت سطح بهینه اجتماعی هش ریت هدایت می‌نماید.

6.1 پایداری تعادل ماینر

تحلیل نشان می‌دهد سیستم به تعادل پایدار همگرا می‌شود که در آن منفعت نهایی امنیتی با هزینه نهایی محیطی برابر است.

6.2 تنظیم پویای نرخ هش

شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهند هش ریت در طول 2-3 دوره تعدیل سختی به تنظیمات پاداش پاسخ داده و همگرایی سریع به هدف را نشان می‌دهد.

7 خنثایی پولی

بی‌طرفی پولی از طریق تنظیمات متناسب در ظرفیت هزینه‌کرد دارندگان UTXO حفظ می‌شود که اضافات و کسری‌های پاداش بلوک را خنثی می‌کند.

7.1 سیاست پولی هدفمند

The protocol uses UTXO set adjustments to ensure total monetary supply remains unchanged despite block reward variations: $\sum UTXO_{value} = constant$.

8 نتیجه‌گیری

Targeted Nakamoto رویکردی امیدوارکننده برای متعادل‌سازی نیازهای امنیتی بیت‌کوین با ملاحظات زیست‌محیطی ارائه می‌دهد و چارچوبی برای عملیات پایدار بلاکچین مبتنی بر اثبات کار فراهم می‌کند.

9 تحلیل اصلی

دقیقاً به هدف زدنTargeted Nakamoto attempts to solve Bitcoin's fundamental sustainability paradox, but the implementation complexity may outweigh its theoretical benefits. This is another academic solution searching for a real-world problem.

زنجیره منطقیاستدلال اصلی مقاله از یک منطق اقتصادی روشن پیروی می‌کند: نرخ محاسباتی (hashrate) منافع امنیتی و هزینه‌های زیست‌محیطی ایجاد می‌کند → نرخ محاسباتی بهینه، کل هزینه را به حداقل می‌رساند → تنظیمات پروتکل می‌تواند ماینرها را به این نقطه بهینه هدایت کند. با این حال، این زنجیره در مرحله اجرا می‌شکند. همانند بسیاری از مقالات طراحی مکانیسم (مشابه ایده‌های ظریف اما غیرعملی در تحقیقات اولیه CycleGAN)، زیبایی ریاضی به واقعیت بلاکچین ترجمه نمی‌شود. این فرض که ماینرها به صورت منفعلانه دستکاری‌های پاداش را می‌پذیرند، پویایی رقابتی که استخراج بیت‌کوین را هدایت می‌کند نادیده می‌گیرد.

نقاط قوت و ضعف:مکانیسم بی‌طرفی پولی واقعاً نوآورانه است - استفاده از تنظیمات UTXO برای جبران تغییرات پاداش، درک عمیقی از معماری بیت‌کوین نشان می‌دهد. این از پیشنهادات ساده‌تر مانند بمب‌های سختی اولیه اتریوم فراتر می‌رود. با این حال، این پیشنهاد از همان دام‌های برنامه‌ریزی متمرکز رنج می‌برد که بیت‌کوین برای اجتناب از آن طراحی شده بود. تعیین نرخ محاسباتی "بهینه" دقیقاً مستلزم همان قضاوت ذهنی است که سیستم‌های غیرمتمرکز حذف می‌کنند. شاخص مصرف برق کمبریج بیت‌کوین نشان می‌دهد که بیت‌کوین در حال حاضر سالانه ~100 تراوات ساعت مصرف می‌کند - چه کسی حق دارد تصمیم بگیرد که عدد "صحیح" باید چقدر باشد؟

پیامدهای اقدام:برای توسعه‌دهندگان: مکانیسم تنظیم UTXO را برای کاربردهای دیگر مطالعه کنید، اما از جنبه‌های برنامه‌ریزی متمرکز اجتناب ورزید. برای ماینرها: برای ساختارهای پاداش پیچیده‌تر در حال ظهور آماده شوید. برای پژوهشگران: بر راه‌حل‌های کم‌تهاجمی‌تر مانند ادغام انرژی‌های تجدیدپذیر تمرکز کنید. جامعه بیت‌کوین باید این را یک آزمایش فکری جالب بداند، نه یک مسیر ارتقای عملی. همان‌گونه که فرآیند توسعه Bitcoin Core نشان داده است (مرجع: مدل حاکمیت Bitcoin Improvement Proposals)، راه‌حل‌های ظریف آکادمیک به ندرت در تماس با فلسفه محافظه‌کارانه ارتقای بیت‌کوین دوام می‌آورند.

10 جزئیات فنی

این پروتکل از یک رویکرد نظریه کنترل با معادله اساسی استفاده می‌کند: $H_{t+1} = H_t + \beta(R_t - C(H_t))$ که در آن $\beta$ سرعت تنظیم، $R_t$ پاداش جاری و $C(H_t)$ تابع هزینه ماینینگ است. نرخ هش بهینه $H^*$ مسئله زیر را حل می‌کند: $\min_H [\alpha \cdot SecurityCost(H) + (1-\alpha) \cdot EnvironmentalCost(H)]$ که در آن $\alpha$ پارامتر مبادله امنیت-انتشار است.

11 پیاده‌سازی کد

function calculate_reward_adjustment(current_difficulty, target_difficulty):
    deviation = current_difficulty - target_difficulty
    if abs(deviation) > THRESHOLD:
        adjustment = -SENSITIVITY * deviation
        return adjustment
    return 0

def update_utxo_set(block_reward_change, utxo_set):
    total_adjustment = block_reward_change * BLOCK_INTERVAL
    adjustment_factor = 1 + (total_adjustment / utxo_set.total_value)
    for utxo in utxo_set:
        utxo.value *= adjustment_factor
    return utxo_set

۱۲ کاربردهای آینده

این مکانیسم میتواند برای سایر بلاکچین‌های مبتنی بر اثبات کار که با چالش‌های مشابه پایداری مواجه هستند، تطبیق داده شود. کاربردهای بالقوه شامل موارد زیر است: Ethereum Classic, Litecoin و پلتفرم‌های نوظهور بلاکچین صنعتی. تکنیک تنظیم UTXO همچنین می‌تواند برای اجرای سیاست پولی در ارزهای دیجیتال بانک مرکزی مورد استفاده قرار گیرد.

13 منابع

1. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System
2. Cambridge Centre for Alternative Finance (2023). Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index
3. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper
4. Aronoff, D. (2025). Targeted Nakamoto: A Bitcoin Protocol to Balance Network Security and Carbon Emissions
5. Zhu et al. (2017). ترجمه تصویر به تصویر بدون جفت با استفاده از شبکه‌های متخاصم با تناوب سازگار (CycleGAN)