23.10.2024, 12:00 Uhr
Universität Wien
Besprechungsraum 5.35
Währinger Str. 29
1090 Wien
Titel: Simulation and Analysis of Fork Behaviour in the Ethereum
Blockchain
Kurzfassung:
Forks sind ein Phänomen, das in permissionless Blockchains wie Bitcoin oder Ethereum
auftritt, die auf dem Nakamoto-Konsens basieren. Forks führen zu konkurrierenden Chains
und daraus folgenden widersprüchlichen Zuständen einer Blockchain. Ein entscheidender
Aspekt des Nakamoto-Konsenses ist die Nicht-Finalität, die bedeutet, dass Transaktionen
oder Blöcke nicht sofort als abgeschlossen betrachtet werden können. Diese können
widerrufen oder nicht in einen Block aufgenommen werden, falls eine konkurrierende Chain
entsteht, die mehr akkumulierte Rechenleistung oder eine andere dominante Ressource
aufweist, die im Konsensverfahren relevant ist. Die Forschung zu Nicht-Finalität und
Forks ist ein Thema mit vielen offenen Fragen, sowohl auf theoretischer Ebene als auch in
Bezug auf das praktische Verständnis der Risiken dieser Phänomene. Empirische Daten
zu Forks sind jedoch selten. Obwohl Blockchains als unveränderliche, öffentliche Systeme
gelten, werden Fork-Daten oft nicht aufgezeichnet und sind schwer zu beschaffen. Dies
macht es notwendig, Fork-Daten aktiv zu überwachen, um ein vollständigeres Bild zu
erhalten. Angesichts der potenziell negativen Auswirkungen, die Forks auf ein Netzwerk
haben können – wie der DAO-Hack, der zur Spaltung zwischen Ethereum und Ethereum
Classic führte – ist dies überraschend. Solche Ereignisse haben die Risiken der Blockchain-
Sicherheit und der Konsensmechanismen aufgezeigt und unterstreichen die Notwendigkeit
einer tiefergehenden Erforschung des Fork-Verhaltens. Während des risikoreichen Wechsels
von Ethereum von Proof-of-Work zu Proof-of-Stake, bekannt als „The Merge“, bestand ein
erhebliches Risiko unbeabsichtigter Forks. Diese Gefahr ergab sich aus Protokoll-Updates
und möglichen Implementierungsfehlern der Software. Tatsächlich trat dieses Risiko ein,
und es kam zu einem Fork, der, soweit bekannt, in der Community und unter Forschern
weitgehend unbemerkt blieb. Durch die Überwachung dieses Übergangs konnten wir
Daten zu diesem Fork sammeln, was den Ausgangspunkt und die Motivation für diese
Arbeit darstellt. Diese Arbeit verfolgt drei Hauptziele, um diese Herausforderungen zu
adressieren und ein tieferes Verständnis für Forks zu entwickeln. Erstens soll durch eine
empirische Analyse von Fork-Daten, insbesondere des beobachteten Merge-Forks, ein
besseres Verständnis für Forks erreicht werden. Zweitens wird ein umfassender Überblick
über die Literatur zu Forks geboten, der den aktuellen Forschungsstand darstellt und
Lücken sowie offene Fragen identifiziert. Drittens werden Methoden entwickelt, um Forks
und ihre Auswirkungen besser zu verstehen, ohne aktive Überwachung. Dazu gehört die
Entwicklung eines Blockchain-Fork-Simulators, um Fork-Szenarien zu modellieren und zu
analysieren. Durch die Erreichung dieser Ziele trägt diese Arbeit zu einem umfassenderen
Verständnis von Blockchain-Konsensprotokollen bei, insbesondere im Kontext von Nicht-
Finalität und Forks. Der entwickelte Simulator stellt ein wertvolles Werkzeug für Forscher
dar, um die Auswirkungen von Forks zu untersuchen und nachzubilden, mit dem Ziel, die
Zuverlässigkeit und Robustheit von Blockchain-Systemen zu verbessern.