Es ist nicht 33 %: Die tatsächliche Schwelle des Byzantine Fault Tolerance Konsenses liegt bei einer Ziffer

Eine neue Studie, veröffentlicht auf ethresear.ch von Hudu Yusuf, einem Forscher des Kollektivs Analys, stellt zwei Säulen in Frage, die die Sicherheit von Ethereum und dem gesamten DeFi-Sektor regeln: die Funktionsweise des Byzantine Fault Tolerance Konsenses und die Art und Weise, wie Orakel entscheiden, was veröffentlicht wird. Die zentrale These ist einfach zu formulieren, hat jedoch schwerwiegende Folgen: Wenn sich die Validatoren identisch verhalten, ist ihre tatsächliche Stimme viel weniger wert als es das nominelle Stake, das sie besitzen, vermuten lässt. Und wenn ein Orakel immer einen bestimmten Wert veröffentlicht, auch wenn dieser Wert verdächtig ist, wählt es systematisch die schlechteste Option gegen einen entschlossenen Angreifer.

Zusammenfassung

• Schlüsselpunkte
• Zusammenbruch der Koordination: Wenn die Korrelation zwischen Validatoren die Stimme aufhebt
  • Die Grundlagen des gewichteten BFT für Verhaltensvielfalt
  • Der Fall Ethereum und Simulationen zu den Schwächen des Standard-BFT
• Die strukturierte Stille: Eine neue Strategie für DeFi-Orakel
  • Das Manipulationsmodell und der Nachweis hinter der stillen Strategie
  • Auswirkungen der stillen Orakelstrategie
• Offene Herausforderungen: Von der Theorie zur Implementierung
  • Konsens und Orakel an die neue Logik anpassen
  • Risiken und Kompromisse, die noch gelöst werden müssen
• FAQ
  • Warum reduziert die Verhaltenskorrelation das Gewicht der tatsächlichen Stimme in DW-BFT?
  • Wie verbessert die stille Orakelstrategie die Verteidigung gegen Preismanipulation?
  • Was sind die Hauptschwierigkeiten bei der Implementierung von DW-BFT und der Stille-Strategie?
  • Warum bleiben Orakel, die immer veröffentlichen, trotz weitreichender Verbreitung anfällig?

Schlüsselpunkte {#Schlüsselpunkte}

• Validatoren mit nahezu identischem Verhalten sehen ihr tatsächliches Stimmgewicht gegen null tendieren, unabhängig vom gehaltenen nominellen Stake.
• Die drei Haupt-Staking-Entitäten auf Ethereum kontrollieren 57,2 % des nominellen Stakes, aber nur 15,7 % des tatsächlichen Gewichts gemäß dem DW-BFT-Modell.
• Validatoren allein, mit nur 22,3 % nominellem Stake, schaffen es, über 60,2 % der tatsächlichen Stimmkraft dank der Verhaltensvielfalt zu kontrollieren.
• Alle derzeit in Produktion befindlichen Orakel, von Chainlink bis Pyth, verwenden "always-publish"-Strategien und sind daher von Natur aus anfällig.

Zusammenbruch der Koordination: Wenn die Korrelation zwischen Validatoren die Stimme aufhebt {#Zusammenbruch_der_Koordination_wenn_die_Korrelation_zwischen_Validatoren_die_Stimme_aufhebt}

Das erste Ergebnis, das der Autor als Theorem 1 oder "Koordinationszusammenbruch" bezeichnet, zeigt, dass in jedem gewichteten Byzantine Fault Tolerance Konsenssystem eine Gruppe von Validatoren mit praktisch identischem Verhalten ihr tatsächliches Stimmgewicht gegen null sinken sieht, je mehr die Korrelation zwischen ihnen steigt, unabhängig davon, wie viel nominelles Stake sie halten.

Die Grundlagen des gewichteten BFT für Verhaltensvielfalt {#Die_Grundlagen_des_gewichteten_BFT_fuer_Verhaltensvielfalt}

Das vorgeschlagene Modell, genannt DW-BFT, beschränkt sich nicht darauf, die Stimmen basierend auf dem Stake s_j jedes Validators zu gewichten. Es führt einen zweiten Faktor ein, die Verhaltensvielfalt d_j, die berechnet wird, indem der Verhaltensvektor jedes Validators (Bestätigungszeitpunkte, Auswahl der MEV-Boost-Relay, Teilnahme an Reorgs) mit dem Durchschnitt des gesamten Validatorensets verglichen wird. Das tatsächliche Stimmgewicht wird somit zum Produkt aus Stake und Vielfalt, normalisiert auf die Gesamtheit. Das praktische Konzept ist, dass zwei Validatoren, die immer auf die gleiche Weise abstimmen und Blöcke identisch erstellen, keine zwei unterschiedlichen Informationsquellen darstellen, sondern eine einzige, die vom Standard-System doppelt gezählt wird.

Der Ethereum-Fall und Simulationen zu den Schwächen des Standard-BFT {#Der_Ethereum-Fall_und_Simulationen_zu_den_Schwächen_des_Standard-BFT}

Durch die Anwendung des Modells auf den aktuellen Satz von Ethereum-Validierern berechnet die Studie, dass die drei größten Entitäten nach Einzahlungsanteil 57,2 % des nominalen Stakes kontrollieren, aber nur 15,7 % des effektiven Gewichts unter DW-BFT. Im Gegensatz dazu kontrollieren die nur verteilten Validierer, die nominal nur 22,3 % des Stakes halten, über 60,2 % der tatsächlichen Stimmkraft, weil sie unabhängig voneinander agieren. Dies ist eine signifikante Umkehrung: Unter dem Standard-Konsens der Byzantine Fault Tolerance überschreiten diese drei Entitäten bereits die theoretische Schwelle von 33 % und könnten prinzipiell ungültige Blöcke finalisieren.

Warum es wichtig ist: Der Sicherheitsmargen, den Ethereum implizit annimmt, wäre also nicht 33 %, sondern tatsächlich im einstelligen Prozentbereich, wenn man die tatsächliche Verhaltenskorrelation zwischen den großen Staking-Betreibern berücksichtigt. Die Simulationen des Autors, mit 10.000 Angriffversuchen bei unterschiedlichen Korrelationsniveaus zwischen Sybil-Validierern, zeigen, dass das Standard-BFT eine Erfolgsquote von 100 % erreicht, wenn die interne Korrelation im Kartell perfekt ist, während DW-BFT unter denselben Bedingungen auf 0 % sinkt.

Das strukturierte Schweigen: Eine neue Strategie für DeFi-Orakel {#Das_strukturierte_Schweigen_Eine_neue_Strategie_für_DeFi-Orakel}

Das zweite Ergebnis der Studie, Theorem 2 zur "Optimalität des strukturierten Schweigens", stellt fest, dass eine stille Orakelstrategie, die die Veröffentlichung unter Unsicherheitsbedingungen zurückhalten kann, jede Strategie, die immer einen Wert veröffentlicht, klar dominiert, wenn ein Gegner existiert, der das beobachtete Signal vorübergehend manipulieren kann.

Das Manipulationsmodell und der Beweis hinter der stillen Strategie {#Das_Manipulationsmodell_und_der_Beweis_hinter_der_stillen_Strategie}

Der Mechanismus basiert auf einer Kohärenzmetrik, bezeichnet als C_t, die misst, wie gut die aktuelle Beobachtung mit der angesammelten Verhaltensgeschichte des Vermögenswerts übereinstimmt: Cross-Exchange-Flüsse, Stabilität der Wallet-Architektur, MEV-Muster, zeitliche Entropie. Wenn die Kohärenz unter einen definierten Schwellenwert fällt, veröffentlicht das Orakel keinen Preis, sondern hält die Daten zurück und zeigt dennoch nützliche Metadaten an, wie den Abstand zur Schwelle und eine Schätzung der Wiederherstellungszeit. Der mathematische Beweis zeigt, dass, wenn der Verlust, der durch eine falsche Veröffentlichung verursacht wird, den Verlust durch einfache Verzögerung übersteigt, jeder Angriff, der über das Signal der Inkohärenz abgefangen wird, den Gesamtschaden im Vergleich zu einem Orakel, das immer veröffentlicht, verringert. Da jeder Gegner ein begrenztes Budget hat, ist die Schweige-Strategie jedes Mal strenger besser, wenn sie mindestens einen Manipulationsversuch erkennt.

Implikationen der stillen Orakelstrategie {#Implikationen_der_stillen_Orakelstrategie}

Die stille Orakelstrategie stellt einen Paradigmenwechsel im Vergleich zu den aktuellen Orakeln dar. Alle derzeit in Produktion befindlichen Orakel, von Chainlink über Pyth, UMA, Band, API3 bis RedStone, verwenden "always-publish"-Strategien, die die kontinuierliche Verfügbarkeit der Daten über deren Integrität priorisieren. Theorem 2 zeigt, dass dieses Ziel suboptimal ist, wenn aktive Gegner vorhanden sind, die das beobachtete Signal vorübergehend manipulieren können. DeFi-Protokolle, die Positionen zu manipulierten Preisen liquidieren "weil immer eine Zahl benötigt wird", sind nicht robust, sie sind einfach von der Gestaltung her fragil.

Offene Herausforderungen: Von der Theorie zur Implementierung {#Offene_Herausforderungen_Von_der_Theorie_zur_Implementierung}

Die Übersetzung dieser Ergebnisse in die Praxis erfordert tiefgreifende Veränderungen sowohl in den BFT-Konsensresilienzprotokollen als auch in der Architektur der Orakel, und der Autor selbst listet offen die Punkte auf, an denen der Vorschlag möglicherweise nicht standhält.

Konsens und Orakel an die neue Logik anpassen {#Konsens_und_Orakel_an_die_neue_Logik_anpassen}

Die Implementierung von DW-BFT bedeutet, die Finalisierungsmechanismen von Casper FFG zu ändern, um die Stimmen basierend auf der Verhaltensvielfalt d_j zu gewichten, nicht nur auf dem Stake s_j: Ein Kartell, das immer identisch abstimmt, sollte nicht so gewichtet werden, als würde es seinen Stake multiplizieren, sondern wie eine einzelne Stimme. Gleichzeitig erfordert die Annahme von Stille als gültige Ausgabe, dass die DeFi-Protokolle lernen, fehlende Orakeldaten zu verwalten, ohne abzustürzen oder die Liquidationen chaotisch zu blockieren: Dies ist eine Veränderung, die die Annahmen jedes bestehenden Verbraucherorakels bricht.

Risiken und Kompromisse, die noch gelöst werden müssen {#Risiken_und_Kompromisse_die_noch_gelöst_werden_müssen}

Der Autor erkennt ehrlich mehrere Schwachstellen an. Ein Gegner könnte sich in tausend Entitäten aufspalten, die sich leicht unterschiedlich verhalten, und sich dann nur zum Zeitpunkt des Angriffs koordinieren, ein Risiko, das als Sybil-Dekorrelation bekannt ist, für das es noch keinen formalen Beweis für die Widerstandsfähigkeit gibt. Es besteht auch die Befürchtung, dass DW-BFT ehrliche Validatoren bestraft, wenn alle korrekt für dieselbe Kette abstimmen, was zu legitimer Korrelation führt: Eine heuristische Lösung, die auf einer Baseline-Abziehung basiert, wird vorgeschlagen, bleibt jedoch ohne rigorose Demonstration. Auf der Orakel-Seite könnte die Kohärenzmetrik C_t Ziel von Manipulationen werden, auch wenn dafür ein Kapital von geschätzt 40 bis 60 Mal höher als bei einem direkten Preisangriff erforderlich wäre. Schließlich bleiben die Fragen offen, wo die Schwelle der Stille für jeden spezifischen Anwendungsfall, von Kreditmärkten bis hin zu Perpetual-Protokollen, gezogen werden sollte.

FAQ {#FAQ}

Warum reduziert die Verhaltenskorrelation das tatsächliche Stimmgewicht in DW-BFT? {#Warum_reduziert_die_Verhaltenskorrelation_das_tatsächliche_Stimmgewicht_in_DW-BFT}

Weil, wenn die Verhaltensvektoren mehrerer Validatoren nahezu identisch sind, ihre Korrelation mit dem Durchschnitt des Sets sich 1 nähert und der Diversitätsfaktor d_j gegen null tendiert, wodurch das tatsächliche Gewicht unabhängig vom nominalen Stake reduziert wird.

Wie verbessert die Strategie des stillen Orakels die Verteidigung gegen Preismanipulation? {#Wie_verbessert_die_Strategie_des_stillen_Orakels_die_Verteidigung_gegen_Preismanipulation}

Indem die Veröffentlichung zurückgehalten wird, wenn die Kohärenzmetrik Unsicherheit signalisiert, vermeidet das Orakel die Verbreitung manipulierten Wertes und reduziert den erwarteten Verlust im Vergleich zu einer Strategie, die immer veröffentlicht, selbst bei kompromittierten Daten.

Was sind die Hauptschwierigkeiten bei der Implementierung von DW-BFT und der Stille-Strategie? {#Was_sind_die_Hauptschwierigkeiten_bei_der_Implementierung_von_DW-BFT_und_der_Stille-Strategie}

Die Konsensprotokolle müssen angepasst werden, um die Stimmen basierend auf der Verhaltensvielfalt zu gewichten, die DeFi-Protokolle müssen geändert werden, damit sie fehlende Orakeldaten verwalten können, und es muss sich gegen neue Angriffsvektoren wie Sybil-Dekorrelation und Manipulation der Kohärenzmetrik verteidigt werden.

Warum bleiben Always-Publish-Orakel trotz weit verbreiteter Verbreitung anfällig? {#Warum_bleiben_Always-Publish-Orakel_trotz_weit_verbreiteter_Verbreitung_anfällig}

Weil sie die kontinuierliche Verfügbarkeit der Daten über deren Integrität stellen, indem sie immer einen Wert veröffentlichen, selbst während einer gegnerischen Manipulation, was es Angreifern ermöglicht, veraltete oder manipulierte Feeds auszunutzen.

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