ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РЕСУРСІВ СТОРІН АТАКИ 51% У БЛОКЧЕЙН-СИСТЕМАХ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.34.1331Ключові слова:
цифрові валюти, криптовалютні біржі, атака 51%, низький хешрейт, теорія ігор, стратегії сторін, імітаційне моделюванняАнотація
Актуальність досліджень проблематики атак 51% на блокчейн-системи продовжує зростати в умовах швидкого розвитку криптовалютних технологій та зростання їх популярності серед користувачів. Ці атаки, як показав аналіз публікацій за темою дослідження, є однією з найсерйозніших загроз для цілісності блокчейнів, особливо в системах із низьким хешрейтом, де ризик компрометації значно вищий. Проведене дослідження не лише підтверджує серйозність цієї проблеми, а й надає початкову версію програмного інструментарію для аналізу та розроблення ефективних стратегій захисту. У статті увагу акцентовано на використанні сучасних інформаційних систем і технологій (ІСТ) для імітаційного моделювання, що дасть змогу глибше аналізувати механізми таких атак. У межах подальших досліджень передбачається створення більш деталізованого обчислювального модуля на базі теорії ігор, який стане частиною інтелектуальної інформаційної системи, що може бути інтегрована в інфраструктуру криптовалютних бірж (КВБ), забезпечуючи моніторинг і раннє попередження про потенційні атаки 51%. Використання теорії ігор у цьому контексті дає можливість моделювати поведінку різних учасників мережі, допомагаючи розробити надійніші захисні стратегії. Важливо, що застосування імітаційного моделювання надає можливість досліджувати різні сценарії атак і реакцій на них, що є ключем до формування комплексного підходу до захисту блокчейн-систем, оскільки за допомогою ІСТ можна аналізувати великі обсяги даних та аномалії, які можуть передувати атакам, що значно підвищує рівень захищеності КВБ. Реалізація цих напрямів досліджень дасть змогу суттєво розширити розуміння механізмів атак 51% та розробити ефективніші способи захисту блокчейн-систем, що відкриває низку перспективних напрямів для подальшого вивчення проблематики атак 51%, зокрема вдосконалення алгоритмів консенсусу, розроблення адаптивних систем захисту та впровадження нових технологій, таких як штучний інтелект для автоматичного реагування на загрози, що врешті сприятиме створенню стійкіших і безпечніших криптовалютних екосистем.
Завантаження
Посилання
Aponte-Novoa, F. A., Orozco, A. L. S., Villanueva-Polanco, R., & Wightman, P. (2021). The 51% attack on blockchains: A mining behavior study. IEEE Access, 9, 140549–140564. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3119291
Ye, C., Li, G., Cai, H., Gu, Y., & Fukuda, A. (2018). Analysis of security in blockchain: Case study in 51%-attack detecting. In 2018 5th International Conference on Dependable Systems and Their Applications (DSA) (pp. 15–24). IEEE. https://doi.org/10.1109/DSA.2018.00015
Raju, R. S., Gurung, S., & Rai, P. (2022). An overview of 51% attack over Bitcoin network. In Contemporary issues in communication, cloud and big data analytics: Proceedings of CCB 2020 (pp. 39–55). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-4244-9_4
Hao, Y. (2022). Research of the 51% attack based on blockchain. In 2022 3rd International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning & International Conference on Computer Engineering and Applications (CVIDL & ICCEA) (pp. 278–283). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVIDLICCEA56201.2022.9825149
Bastiaan, M. (2015). Preventing the 51%-attack: A stochastic analysis of two phase proof of work in Bitcoin. In Proceedings of the 22nd Twente Student Conference on IT. University of Twente.
Baruwa, Z., Bhattacherjee, S., Chandnani, S. R., & Zhu, Z. (2023). Social media perceptions of 51% attacks on proof-of-work cryptocurrencies: A natural language processing approach [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.14307
Sethaput, V., & Innet, S. (2023). Blockchain application for central bank digital currencies (CBDC). Cluster Computing, 26(4), 2183–2197. https://doi.org/10.1007/s10586-023-03962-7
Nabilou, H. (2020). Testing the waters of the Rubicon: The European Central Bank and central bank digital currencies. Journal of Banking Regulation, 21(4), 299–314. https://doi.org/10.1057/s41261-019-00112-1
Ramos, S., Pianese, F., Leach, T., & Oliveras, E. (2021). A great disturbance in the crypto: Understanding cryptocurrency returns under attacks. Blockchain: Research and Applications, 2(3), Article 100021. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2021.100021
Kim, S. K., Yeun, C. Y., Damiani, E., & Al-Hammadi, Y. (2019). Various perspectives in new blockchain design by using theory of inventive problem solving. In 2019 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC). IEEE.
Sayeed, S., & Marco-Gisbert, H. (2019). Assessing blockchain consensus and security mechanisms against the 51% attack. Applied Sciences, 9(9), Article 1788. https://doi.org/10.3390/app9091788
Taylor, K. (n.d.). What happens in 51% attacks? CoinMarketCap Academy. CoinMarketCap Academy
Rahman, A. (2019). A hybrid PoW-PoS implementation against 51% attack in cryptocurrency system [Doctoral dissertation, United International University].
Amin, M. R. (2020). 51% attacks on blockchain: A solution architecture for blockchain to secure IoT with proof of work [Bachelor’s thesis, International University of Business Agriculture and Technology].
Niranjani, V., Kamachi, P. S., Siddhaarth, S., Venkatachalam, B., & Vishal, N. (2022). Hybrid approach to minimize 51% attack in cryptocurrencies. In 2022 8th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS) (Vol. 1, pp. 2100–2103). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICACCS54159.2022.9785056
Yang, X., Chen, Y., & Chen, X. (2019). Effective scheme against 51% attack on proof-of-work blockchain with history weighted information. In 2019 IEEE International Conference on Blockchain (Blockchain) (pp. 261–265). IEEE. https://doi.org/10.1109/Blockchain.2019.00041
Lansiaux, E., Tchagaspanian, N., & Forget, J. (2022). Community impact on a cryptocurrency: Twitter comparison example between Dogecoin and Litecoin. Frontiers in Blockchain, 5, Article 829865. https://doi.org/10.3389/fbloc.2022.829865
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Ігор Мартинюк, Альона Десятко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
