The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
यह शोध पत्र शिल्डयुक्त (shielded) UTXO-आधारित DeFi प्रोटोकॉल में वास्तविक दुनिया की गोपनीयता को मापने के लिए एक एकीकृत, गैर-अनुमानी (non-heuristic) विश्लेषण ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो Railgun और Hinkal के परिनियोजन (deployments) के मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि सार्वजनिक टोकन बाधाएं और ऐतिहासिक अवस्था संक्रमण (historical state transitions) गुमनाम सेट के आकार को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देते हैं, जिससे अक्सर कई लेनदेन न्यूनतम या शून्य गोपनीयता के साथ रह जाते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
डिजिटल वित्त की दुनिया में, एक विरोधाभास लंबे समय से मौजूद है: हर लेनदेन को रिकॉर्ड करने वाले सार्वजनिक लेज़र का उपयोग करने के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपनी गतिविधियों को छिपाने का एक तरीका खोजना होगा। वर्षों तक, इसके लिए प्राथमिक उपकरण "मिक्सर" (mixer) था, जो एक डिजिटल सेवा थी जो कई लोगों की धनराशि को एक साथ इकट्ठा करती थी, उन्हें आपस में मिला देती थी, और इस तरह से निकासी करने की अनुमति देती थी जिससे यह बताना कठिन हो जाता था कि किसने क्या डाला था। हालाँकि, गोपनीयता उपकरणों की एक नई पीढ़ी उभरी है जो अलग तरह से काम करती है। केवल जमा और निकासी को मिलाने के बजाय, ये सिस्टम धन को एक सुरक्षित, निजी अवस्था (private state) के भीतर छिपे रहकर चलने, विभाजित होने और जुड़ने की अनुमति देते हैं। इसे एक ऐसे कमरे के रूप में न सोचें जहाँ हर कोई आपस में मिल जाता है, बल्कि एक विशाल, अदृश्य सुरंगों के नेटवर्क के रूप में सोचें जहाँ धन यात्रा कर सकता है, हाथों से बदल सकता है, और सार्वजनिक दृश्य में वापस आने से पहले पुनर्संयोजित हो सकता है। शोधकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए प्रश्न यह है कि क्या यह नई, अधिक जटिल प्रणाली वास्तव में बेहतर गोपनीयता प्रदान करती है, या क्या वे नियम जो इसे काम करने में सक्षम बनाते हैं, वास्तव में सुरागों का एक निशान पीछे छोड़ देते हैं जिसका पीछा किया जा सकता है।
यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन और नानयांग टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी सहित संस्थानों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन उन्नत गोपनीयता प्रोटोकॉल के वास्तविक दुनिया के इतिहास का परीक्षण करके इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने दो प्रमुख प्रणालियों, रेलगन (Railgun) और हिंकल (Hinkal) पर ध्यान केंद्रित किया, जो कई अलग-अलग ब्लॉकचेन नेटवर्क पर संचालित होती हैं। पिछले अध्ययनों के विपरीत, जो उपयोगकर्ताओं के व्यवहार का अनुमान लगाने या लोग कैसे खर्च करते हैं इसके पैटर्न को देखने पर निर्भर थे, इस टीम ने एक कठोर पद्धति बनाई जो केवल सार्वजनिक नियमों और ब्लॉकचेन पर दृश्य डेटा को देखती थी। वे जानना चाहते थे: यदि आप एक ऐसे लेनदेन को लेते हैं जहाँ पैसा छिपी हुई अवस्था से बाहर निकलता है और पुनः सार्वजनिक दुनिया में प्रवेश करता है, तो उस पैसे के कितने संभावित शुरुआती बिंदु हो सकते हैं? बिना किसी धारणा के कि उपयोगकर्ता कौन हैं, सिस्टम के इतिहास के माध्यम से पीछे की ओर जाने वाले पथ का पता लगाकर, वे सटीक रूप से माप सकते थे कि सिस्टम का अपना डिज़ाइन गुमनामी के घेरे को कितना छोटा कर देता है।
शोधकर्ताओं ने इन प्रणालियों के काम करने के तरीके का एक विस्तृत मानचित्र तैयार किया, इस प्रक्रिया को तीन परतों में विभाजित किया। पहली परत 'नोट्स' (notes) या डिजिटल टोकन से संबंधित है जो छिपे हुए धन का प्रतिनिधित्व करते हैं। दूसरी परत उन क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणों (cryptographic proofs) से संबंधित है जो विवरण प्रकट किए बिना लेनदेन को सत्यापित करते हैं। तीसरी परत स्वयं लेनदेन है, जहाँ पैसा अंततः फिर से दृश्यमान हो जाता है। उन्होंने एक विशिष्ट निकासी के इतिहास को पीछे की ओर ट्रैक करने के लिए एक विधि विकसित की, जिसमें उपलब्ध सार्वजनिक जानकारी के आधार पर फिल्टरों की एक श्रृंखला लागू की गई। इन फिल्टरों में यह जांचना शामिल है कि धन किस डिजिटल ट्री (digital tree) से संबंधित है, लेनदेन कब हुआ था, यह सुनिश्चित करना कि संपत्ति का प्रकार मेल खाता है, और यह पुष्टि करना कि राशि सही ढंग से जुड़ती है। इन फिल्टरों को एक-एक करके लागू करके, वे असंभव मूलों को हटा सकते थे और संभावित शुरुआती पतों की सूची को सीमित कर सकते थे।
जब उन्होंने इस पद्धति को रेलगन के चार परिनियोजन (deployments) और हिंकल के पांच पूल्स (pools) के पूर्ण ऑन-चेन इतिहास पर लागू किया, तो परिणामों ने सिस्टम की सैद्धांतिक गोपनीयता और वास्तविकता के बीच के अंतर को उजागर किया। औसतन, एक लेनदेन के लिए संभावित शुरुआती पतों की संख्या, उस समय के कुल संभावित पतों की तुलना में 40% और 59% के बीच गिर गई। कुछ मामलों में, यह कमी और भी नाटकीय थी। अध्ययन में 186,356 अनशील्डिंग स्पेंड (unshielding spend) लेनदेन का विश्लेषण किया गया जहाँ पैसा छिपी हुई अवस्था से निकाला गया था। इनमें से, 3,679 लेनदेन ऐसे थे जहाँ गुमनामी का सेट दस या दस से कम संभावित पतों तक सिमट गया, जिसमें 1,228 सिंगलटन (singletons) भी शामिल थे। इसका अर्थ यह है कि कई उपयोगकर्ताओं के लिए, प्रोटोकॉल के सार्वजनिक नियम ही बिना किसी बाहरी जानकारी या व्यवहार संबंधी अनुमान के, संभावित मूल को एक एकल पते तक सीमित करने के लिए पर्याप्त थे।
अध्ययन ने उन विशिष्ट कारणों की पहचान की कि यह संकुचन क्यों होता है। एक प्रमुख कारक उपयोग की जाने वाली संपत्ति का प्रकार है। जब एक लेनदेन में एक विशिष्ट टोकन शामिल होता है, तो सिस्टम के नियम अक्सर संभावनाओं की सूची से अन्य सभी टोकनों को हटा देते हैं, जिससे उम्मीदवारों का पूल नाटकीय रूप रूप से छोटा हो जाता है। एक अन्य कारक लेनदेन की संरचना है। यदि कोई लेनदेन सार्वजनिक रूप से पैसा जारी करते समय नए छिपे हुए नोट्स भी बनाता है, तो समीकरण को संतुलित करने के लिए आवश्यक गणितीय बाधाएं कई संभावित इतिहासों को खारिज कर सकती हैं। शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि पूल का इतिहास मायने रखता; जिन प्रणालियों में पूल को विभिन्न "ट्री" या खंडों में विभाजित किया जाता है, वहां एक खंड का लेनदेन दूसरे के इतिहास से नहीं ले सकता, जो प्रभावी रूप से गुमनामी के उपलब्ध पूल को आधा कर देता है। इसके अलावा, लेनदेन के इतिहास की गहराई भी भूमिका निभाती है; पैसा छिपे हुए नेटवर्क के माध्यम से जितना पीछे गया होगा, उसके उतने ही अधिक संभावित शुरुआती बिंदु होंगे, जो कभी-कभी गोपनीयता सुरक्षा को कमजोर कर सकता है यदि पथ बहुत जटिल हो।
शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि उनके निष्कर्ष प्रोटोकॉल के सार्वजनिक प्रतिबंधों पर आधारित हैं, न कि विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान करने या पतों को वास्तविक दुनिया की पहचान से जोड़ने के किसी प्रयास पर। उन्होंने उपयोगकर्ताओं के व्यवहार के बारे में किसी भी प्रकार के ह्यूरिस्टिक्स (heuristics) या अनुमान का उपयोग नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने सिस्टम को एक गणितीय पहेली के रूप में माना जहाँ एकमात्र सुराग कोड में लिखे गए नियम और सार्वजनिक लेज़र पर रिकॉर्ड किया गया डेटा है। यह दृष्टिकोण इन प्रणालियों की अंतर्निहित गोपनीयता सीमाओं को समझने के लिए एक आधार प्रदान करता है। अध्ययन से पता चलता है कि जबकि ये प्रोटोकॉल वित्तीय गतिविधियों को निजी रखने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करते हैं, जटिल, छिपे हुए हस्तांतरणों को सक्षम करने वाले तंत्र ही ऐसे सार्वजनिक प्रतिबंध भी बना देते हैं जो एक लेनदेन के संभावित मूलों की संख्या को काफी कम कर सकते हैं।
उपयोगकर्ताओं के लिए, इसके निहितार्थ स्पष्ट हैं: एक लेनदेन की गोपनीयता काफी हद तक उपयोग की जाने वाली विशिष्ट संपत्ति, निकासी के समय और लेनदेन की संरचना पर निर्भर करती है। एक बड़े, सक्रिय पूल में एक सामान्य संपत्ति का उपयोग करना एक दुर्लभ संपत्ति और छोटे पूल के उपयोग की तुलना में बेहतर सुरक्षा प्रदान कर सकता है। इन प्रणालियों के डिजाइनरों के लिए, परिणाम बताते हैं कि अपग्रेड के दौरान छिपी हुई अवस्था की निरंतरता बनाए रखना और पूल के इतिहास में अनावश्यक विभाजन से बचना, मजबूत गुमनामी बनाए रखने में मदद कर सकता है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि ये शील्डेड प्रोटोकॉल गोपनीयता तकनीक में एक प्रमुख विकास का प्रतिनिधित्व करते हैं, वे विश्लेषण से मुक्त नहीं हैं। ब्लॉकचेन की सार्वजनिक प्रकृति का अर्थ है कि खेल के नियम हमेशा दृश्यमान होते हैं, और उन नियमों का सावधानीपूर्वक परीक्षण उन नियमों के माध्यम से प्रदान की गई गुमनामी की वास्तविक सीमा को प्रकट कर सकता है।
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