تمرکز زدایی (Decentralization) از ابتدا تاکنون بزرگترین شعار همه شبکه های بلاک چینی بوده است. این موضوع به حدی مهم است که همه شبکه های جدید روی میزان تمرکز زدایی خود تاکید می کنند. آیا تا به حال این سوال برایتان پیش آمده که آیا یک شبکه واقعا به اندازه ای که ادعا می کند غیرمتمرکز است یا خیر؟ آیا معیاری برای اندازه گیری این مفهوم وجود دارد؟ خوشبختانه پاسخ مثبت است. ضریب ناکاموتو معیاری برای سنجش میزان غیرمتمرکز بودن شبکه ها محسوب می شود. در این مقاله بررسی می کنیم که Nakamoto Coefficient چگونه میزان تمرکز زدایی را اندازه گیری می کند و چگونه می توان از این ضریب برای تحلیل فاندامنتال پروژه ها استفاده کرد.
ضریب ناکاموتو چیست؟
Nakamoto Coefficient معیاری برای اندازه گیری میزان تمرکز زدایی در شبکه های بلاک چینی است که نشان می دهد حداقل چند نود یا اعتبارسنج باید همکاری کنند تا بتوانند شبکه را مختل نمایند. هرچه این ضریب بالاتر باشد، شبکه غیرمتمرکز تر و امن تر محسوب می شود زیرا برای کنترل شبکه نفوذ به تعداد بیشتری از گره ها نیاز است.
این مفهوم اولین بار در سال 2017 توسط بالاجی سرینیواسان، مدیر فناوری سابق کوین بیس، معرفی شد و به افتخار ساتوشی ناکاموتو، خالق ناشناس بیت کوین، نامگذاری گردید. البته این معیار منحصر به بیت کوین نیست و برای ارزیابی تمام شبکه های بلاک چینی قابل استفاده می باشد. محاسبات کلیدی در ضریب ناکاموتو از مفاهیم اقتصادی مانند منحنی لورنز و ضریب جینی نشات می گیرند که به طور مخصوص برای تحلیل توزیع ثروت طراحی شده اند.
منحنی لورنز چیست؟
منحنی لورنز که در سال 1905 توسط مکس اُ. لورنز ارائه شد، ابزاری برای نمایش توزیع نابرابر ثروت در جامعه است. این منحنی با مقایسه توزیع واقعی درآمد با وضعیت ایده آل برابری کامل (که به صورت یک خط 45 درجه نشان داده می شود)، میزان تمرکز ثروت در دست گروه های کوچک را مشخص می کند. هرچه انحراف منحنی از این خط بیشتر باشد، نابرابری و تمرکز ثروت شدیدتر است. این مفهوم امروزه در تحلیل تمرکز قدرت در شبکه های غیرمتمرکز مانند بلاک چین نیز کاربرد دارد.
ضریب جینی که از محاسبه مساحت بین منحنی لورنز و خط برابری کامل به دست می آید (A/(A+B))، معیاری استاندارد برای سنجش نابرابری در توزیع درآمد یا منابع است. هرچه این ضریب به صفر نزدیک تر باشد، توزیع عادلانه تر است، در حالی که نزدیکی به یک نشان دهنده تمرکز شدید در دست یک فرد یا گروه خاص است. این مفهوم به راحتی به ارزیابی سطح تمرکز زدایی در سیستم هایی مانند بلاک چین تعمیم می یابد: اگر قدرت تصمیم گیری یا درآمد تنها در اختیار یک نهاد باشد، ضریب جینی بالا رفته و سیستم کاملا متمرکز محسوب می شود. بنابراین، این شاخص به عنوان ابزاری کارآمد برای تحلیل غیرمتمرکز سازی به کار می رود.
ضریب ناکاموتو و امنیت شبکه های بلاک چین
در شبکه های مبتنی بر اثبات کار مانند بیت کوین، ضریب ناکاموتو حداقل تعداد نهادهای مورد نیاز برای تهدید امنیت شبکه را مشخص می کند. تحلیل توزیع هش ریت نشان می دهد که برای دستیابی به 51% قدرت محاسباتی و کنترل شبکه، حداقل سه استخر استخراج بزرگ باید همکاری کنند. این شاخص به وضوح سطح تمرکز زدایی را نمایش می دهد: هرچه ضریب بالاتر باشد، شبکه غیرمتمرکزتر و ایمن تر است زیرا نیاز به توافق گروه بزرگ تری از بازیگران برای دستکاری شبکه وجود دارد.
تفاوت ضریب ناکاموتو در اثبات سهام و اثبات کار
در شبکه های اثبات سهام مانند سولانا، Nakamoto Coefficient نشان دهنده تعداد کمتری از نهادهای مورد نیاز برای تهدید شبکه است (33% سهام در مقابل %55 هش ریت در PoW). هرچند سولانا با 19 نود اعتبارسنجی، از نظر تئوری غیرمتمرکزتر به نظر می رسد اما مزیت اصلی شبکه های اثبات کار مانند بیت کوین در قابلیت واکنش سریع به حملات است. ماینرها می توانند فورا با خروج از استخرها، قدرت هش را از شبکه خارج کنند، در حالی که در اثبات سهام، فرآیند استیکینگ دارایی ها به زمان قابل توجهی نیاز دارد و انعطاف پذیری کمتری در مواجهه با تهدیدات امنیتی وجود دارد. این تفاوت ها نشان می دهد که هر مکانیسم اجماع، مزایا و چالش های خاص خود را در زمینه تمرکز زدایی و امنیت دارد.
تمرکز مالکیت و تاثیر آن بر ضریب ناکاموتو
در ارزیابی تمرکز زدایی، توزیع مالکیت دارایی ها نقش کلیدی دارد. در یک شبکه ایده آل، دارایی ها باید به صورت متعادل توزیع شده باشد تا از تسلط نهادهای خاص جلوگیری شود اما در عمل، وجود نهنگ ها (کیف پول های دارای حجم عظیم دارایی) می تواند این تعادل را برهم زند. به عنوان نمونه، در می 2023، تنها 14 آدرس در شبکه شیبا اینو مالک 68% از کل عرضه بودند که از این میان، یک آدرس بیش از 40% و چهار آدرس مجموعا بیش از 50% دارایی ها را کنترل می کردند. این تمرکز شدید مالکیت، ضریب ناکاموتو این شبکه را به عدد 4 کاهش داد که نشان دهنده آسیب پذیری شبکه در برابر دستکاری توسط تعداد محدودی از بازیگران اصلی است. این وضعیت نه تنها امنیت شبکه را تهدید می کند، بلکه می تواند به ضرر سرمایه گذاران خرد نیز تمام شود.
مزایای ضریب ناکاموتو
Nakamoto Coefficient ابزاری ارزشمند برای سنجش سطح تمرکز زدایی در شبکه های بلاک چین محسوب می شود که چندین مزیت کلیدی ارائه می دهد: این شاخص امکان مقایسه سریع میزان غیرمتمرکز بودن پروژه های مختلف را فراهم می‌آورد، انعطاف پذیری لازم برای تحلیل جنبه های گوناگون شبکه (از توزیع نودها تا تخصیص توکن ها) را داراست.
همچنین به شناسایی نقاط ضعف امنیتی کمک می کند و به توسعه دهندگان در بهینه سازی معماری شبکه یاری می رساند. با این حال، مانند هر معیار تحلیلی دیگری، این ضریب نیز محدودیت هایی دارد و نمی تواند تمام جنبه های پیچیده تمرکز زدایی را به تنهایی ارزیابی کند، چرا که عوامل کیفی دیگری مانند توزیع جغرافیایی نودها یا استقلال توسعه دهندگان نیز در این امر موثرند.
محدودیت های ضریب ناکاموتو
اگرچه ضریب ناکاموتو ابزار مفیدی برای سنجش تمرکز زدایی است اما دارای نقاط ضعفی است که باید در نظر گرفته شود. مهم ترین چالش های این شاخص شامل امکان تحریف نتایج از طریق انتخاب گزینشی یا نادرست داده هاست که می تواند تصویری غیر واقعی از سطح تمرکز ارائه دهد. همچنین، فرآیند محاسبه این ضریب به دلیل نیاز به تحلیل های آماری پیشرفته (مانند ترسیم منحنی لورنز و محاسبه ضریب جینی) پیچیده بوده و مستلزم دانش تخصصی و زمان کافی است. این پیچیدگی ممکن است باعث شود برخی تحلیلگران در تفسیر نتایج دچار اشتباه شوند یا نتوانند از تمام ظرفیت های این معیار بهره ببرند.
ضریب ناکاموتو در بلاک چین های برتر
بیت کوین
در میان شبکه های بلاک چین مطرح، بیت کوین با اختلاف قابل توجهی بالاترین ضریب ناکاموتو را به خود اختصاص داده است. این برتری زمانی معنادارتر می شود که بدانیم ارزیابی این شاخص در بیت کوین تمام جنبه های حیاتی شامل توزیع توسعه دهندگان، مالکیت توکن ها و گره های اعتبارسنج را پوشش می دهد. چنین جامعیتی در سنجش باعث شده بیت کوین نه تنها در مقایسه با سایر رمزارزها، بلکه به عنوان الگویی بی‌نظیر از یک سیستم واقعا غیرمتمرکز شناخته شود. این ویژگی کلیدی، بیت کوین را از نظر امنیت شبکه و مقاومت در برابر حملات به یکی از قابل اعتمادترین پروتکل های بلاک چینی تبدیل کرده است.
سولانا
سولانا با معرفی Nakamoto Coefficient، تحولی در سنجش تمرکز زدایی ایجاد کرد. ظاهرا این شبکه نمره قابل قبولی در این شاخص کسب می کند اما بررسی دقیق تر معیارهایی مانند توزیع نودها و مالکیت توکن ها، نشان دهنده ضعف های جدی در تمرکز زدایی آن است.
آوالانچ
با ضریب ناکاموتوی 26 در بخش اعتبارسنج ها، آوالانچ به عنوان یکی از غیرمتمرکز ترین شبکه های اثبات سهامی شناخته می شود. این پروژه که از ابتدا تمرکز زدایی را در اولویت قرار داده، در تمام زیر شاخص های این معیار از توزیع نودها تا مالکیت توکن ها عملکردی برجسته دارد. چنین دستاوردی تصادفی نیست، بلکه نتیجه طراحی هوشمندانه معماری شبکه و توزیع عادلانه منابع است. امروز آوالانچ به عنوان استاندارد طلایی تمرکز زدایی در شبکه های PoS شناخته می شود.
نظر بدهید