Posicionamento Lucrativo de Nós e Criação de Rotas de Baixo Custo na Rede Relâmpago
Resumo
As redes de canais de pagamento (Payment Channel Networks - PCN) têm atingido sucesso ao substituir os lentos mecanismos de consenso global por acordos criptográficos locais entre nós participantes. Apesar do sucesso, as PCNs sofrem com os modelos atuais de posicionamento de novos nós participantes, que ignoram possíveis ganhos financeiros dos usuários e incentivam a centralização da rede. Este artigo apresenta um modelo de adição de novos nós à rede que cria conexões de alto retorno financeiro ao usuário e baixo custo de emissão de transações. O trabalho formula o problema da adição do nó à rede matematicamente e demonstra que o problema é NP-difícil. O modelo proposto permite ainda que usuários criem canais de longa duração. O artigo desenvolve uma heurística baseada em um algoritmo guloso para resolução do problema. A análise da heurística implementada mostra que a solução oferece recompensa até 3 vezes maior e custo 2 vezes menor que métodos tradicionais que priorizam nós de maior grau, maior centralidade ou PageRank.
Referências
Avarikioti, Z., Heimbach, L., Wang, Y. e Wattenhofer, R. (2020). Ride the Lightning: The Game Theory of Payment Channels. Em Bonneau, J. e Heninger, N., editors, Financial Cryptography and Data Security, páginas 264-283, Cham. Springer International Publishing.
Awathare, N., Suraj, Akash, Ribeiro, V. J. e Bellur, U. (2021). REBAL: Channel Balancing for Payment Channel Networks. Em 2021 29th International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS), páginas 1-8.
Bergamini, E., Crescenzi, P., D'angelo, G., Meyerhenke, H., Severini, L. e Velaj, Y. (2018). Improving the betweenness centrality of a node by adding links. ACM J. Exp. Algorithmics.
Bianchini, M., Gori, M. e Scarselli, F. (2005). Inside pagerank. ACM Transactions on Internet Technology (TOIT), 5(1):92-128.
BitcoinWiki (2019). Bitcoin Scalability. https://en.bitcoin.it/wiki/Scalability. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Camilo, G. F., Rebello, G. A. F., de Souza, L. A. C., Potop-Butucaru, M., Amorim, M. D., Campista, M. E. M. e Costa, L. H. M. K. (2022). Topological evolution analysis of payment channels in the lightning network. Em 2022 IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM), páginas 1-6.
CloudTweaks (2021). How Bitcoin Brought The Lightning Network To El Salvador. [link]. Acessado em 31 de dezembro de 2022.
Crescenzi, P., D'angelo, G., Severini, L. e Velaj, Y. (2016). Greedily Improving Our Own Closeness Centrality in a Network. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 11(1):9:1-9:32.
Decker, C. (2017). Splicing. [Lightning-dev] Channel top-up. Disponível em: [link]. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Decker, C. (2021). Lightning network research; topology datasets. https://github.com/lnresearch/topology. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Ersoy, O., Roos, S. e Erkin, Z. (2020). How to Profit from Payments Channels. Em Bonneau, J. e Heninger, N., editors, Financial Cryptography and Data Security, páginas 284-303, Cham. Springer International Publishing.
Khalil, R. e Gervais, A. (2017). Revive: Rebalancing Off-Blockchain Payment Networks. Em Proceedings of the 2017 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, CCS '17, páginas 439-453, New York, NY, USA. ACM.
Lange, K., Rohrer, E. e Tschorsch, F. (2021). On the impact of attachment strategies for payment channel networks. Em 2021 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC), páginas 1-9.
LND (2022). lnd-autopilot. Disponível em: [link]. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Otto, C. (2022). Rebalance-LND. Disponível em: [link]. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Pickhardt, R. (2019). lightning-network-autopilot. Disponível em: [link]. Acessado em 30 de dezembro de 2022.
Poon, J. e Dryja, T. (2016). The bitcoin lightning network: Scalable off-chain instant payments.
Seres, I. A., Gulyás, L., Nagy, D. A. e Burcsi, P. (2020). Topological analysis of bitcoin's lightning network. Em Pardalos, P., Kotsireas, I., Guo, Y. e Knottenbelt, W., editors, Mathematical Research for Blockchain Economy, páginas 1-12, Cham.
Sivaraman, V., Venkatakrishnan, S. B., Ruan, K., Negi, P., Yang, L., Mittal, R., Fanti, G. e Alizadeh, M. (2020). High throughput cryptocurrency routing in payment channel networks. Em Proceedings of the 17th Usenix Conference on Networked Systems Design and Implementation, NSDI'20, páginas 777-796, USA. USENIX Association.
