The Anonymity Gap: Understanding Real Privacy in Shielded UTXO-based Protocols for DeFi
本論文は、シールドされたUTXOベースのDeFiプロトコルにおける現実世界のプライバシーを定量化するための、ヒューリスティックに基づかない統一的な分析フレームワークを導入し、RailgunおよびHinkalのデプロイメントの評価を通じて、公開トークンの制約と履歴的な状態遷移がアノニミティセットのサイズを著しく縮小させ、多くの場合、多くのトランザクションにおいて最小限、あるいはプライバシーが皆無な状態に陥らせることを明らかにしている。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
デジタル金融の世界において、長らく一つのパラドックスが存在してきた。すべての取引を記録する公開台帳を使用するためには、ユーザーはその動きを隠す方法を見つけなければならないということだ。長年、その主要なツールは「ミキサー」であった。これは多くの人々の資金を一つにまとめ、シャッフルし、誰が何を投入したのか判別しにくくした上で引き出しを可能にするデジタルサービスである。しかし、新しい世代のプライバシー・ツールが登場し、異なる仕組みで動作している。これらは単に預け入れと引き出しを混ぜ合わせるのではなく、安全でプライベートな状態（ステート）の中に留まったまま、資金を移動させ、分割し、結合させることを可能にする。これは、全員が混ざり合う一つの部屋ではなく、資金が移動し、形を変え、最終的に公の世界へと再び現れる前に再結合される、広大で目に見えないトンネルのネットワークのようなものだと考えてほしい。研究者やユーザーにとっての問いは、このより複雑な新しいシステムが実際に優れたプライバシーを提供するのか、それとも、それを機能させているルールそのものが、辿ることができる手がかりの跡を残してしまうのかという点にある。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンや南洋理工大学を含む機関の研究チームは、これらの高度なプライバシー・プロトコルの現実世界の履歴を調査することで、この問いに答えようとした。彼らは、複数の異なるブロックチェーン・ネットワークにわたって運用されているRailgunとHinkalという2つの主要なシステムに焦点を当てた。従来の、ユーザーの行動を推測したり、人々のお金の使い方のパターンを探ったりすることに依存した研究とは異なり、このチームは、公開されているルールとブロックチェーン上の可視データのみを用いる厳格な手法を構築した。彼らが知りたかったのは、「もし、お金が隠された状態から離れて公開の世界に戻ってくる取引があった場合、そのお金がどこから来た可能性があるか、その出発点はいくつ存在し得るのか」ということである。ユーザーが誰であるかについての仮定を一切置かずに、システムの履歴を遡って経路を追跡することで、システムの設計自体がいかに匿名性の範囲を縮小させているかを正確に測定することができた。
研究者たちは、これらのシステムがどのように機能するかを詳細なマップとして構築し、そのプロセスを3つのレイヤーに分解した。第1のレイヤーは、隠されたお金を表す「ノート（デジタル・トークン）」である。第2のレイヤーは、詳細を明かすことなく取引を検証するための暗号学的証明である。第3のレイヤーは、お金がついに再び可視化される「取引」そのものである。彼らは、特定の引き出しの履歴を遡って追跡する手法を開発し、利用可能な公開情報に基づいた一連のフィルターを適用した。これらのフィルターには、そのお金がどのデジタルツリーに属しているかの確認、取引が発生した時間の検証、資産の種類の照合、そして金額が正しく一致しているかの確認が含まれる。これらのフィルターを一つずつ適用していくことで、不可能な起点を除外し、潜在的な開始アドレスのリストを絞り込むことができた。
彼らがこの手法を4つのRailgunのデプロイメントと5つのHinkalプールに適用したところ、その結果、システムの理論的なプライバシーと、実際に推論できる現実との間に大きな隔たりがあることが明らかになった。取引における開始アドレスの可能性は、理論上可能であった総アドレス数と比較して、平均で40%から59%減少した。ケースによっては、この減少はさらに劇的であった。研究では、186,356件のアンシールド・スペンド（非保護状態への支出）取引、すなわち、隠された状態からお金が引き出された取引を分析した。その中で、3,679件の取引は、匿名セット（候補となるアドレスの集合）が10以下のアドレスにまで絞り込まれており、その中には1,228件のシングルトン（候補が1つのみの状態）が含まれていた。これは、多くのユーザーにとって、プロトコルの公開ルールだけで、外部の情報や行動の推測を必要とすることなく、起こり得る起点をごく少数のアドレスにまで絞り込めることを意味している。
研究は、なぜこのような絞り込みが起こるのかについて、具体的な理由を特定した。一つの大きな要因は、使用されている資産のタイプである。特定のトークンが関わる取引の場合、システムのルールによって他のすべてのトークンが候補リストから排除されることが多く、候補のプールを劇的に縮小させる。もう一つの要因は、取引の構造そのものである。取引が、隠されたノートを新たに作成しながら、同時に資金を公開状態に放出する場合、方程式を成立させるために必要な数学的制約によって、多くの潜在的な履歴が排除される。また、研究者はプールの履歴も重要であることを発見した。システムにおいてプールが異なる「ツリー」やセクションに分割されている場合、あるセクションでの取引は別のセクションの履歴から資金を引き出すことができず、結果として利用可能な匿名性のプールを事実上半分に切り詰めてしまう。さらに、取引の履歴の深さも役割を果たしている。お金が隠されたネットワーク内をどれほど長く遡ったかによって、潜在的な開始地点は蓄積され、その経路が複雑すぎると、プライバシー保護を弱める可能性がある。
研究者たちは、彼らの知見がプロトコルの公開された制約に基づいたものであり、特定の人々を特定したり、アドレスを現実世界のアイデンティティに結び付けたりしようとする試みではないことを強調した。彼らはヒューリスティック（経験則）やユーザーの行動に関する推測を使用しなかった。代わりに、彼らはシステムを、コードに書かれたルールと公開台帳に記録されたデータのみが手がかりとなる「数学的なパズル」として扱った。このアプローチは、これらのシステムが持つ固有のプライバシーの限界を理解するための基準を提供する。この研究は、これらのプロトコルがプライバシー技術の強力な進化を象徴している一方で、複雑で隠された転送を可能にするメカニズムそのものが、取引の起こり得る起点となる数を大幅に減少させる一連の公開制約を生み出していることを示している。
ユーザーにとって、その意味するところは明白である。取引のプライバシーは、使用される特定の資産、引き出しのタイミング、そして取引の構造自体に大きく依存する。大規模で活発なプールで一般的な資産を使用することは、希少な資産を小さなプールで使用することよりも、より高い保護を提供する可能性がある。設計者にとって、この結果は、アップグレードに際して隠された状態の継続性を維持し、プールの履歴に不要な分割を避けることが、より強力な匿名性を維持する助けになることを示唆している。研究は、これらのシールド・プロトコルがプライバシー技術の大きな進化を遂げているものの、分析に対して無敵ではないと結論づけている。ブロックチェーンの公開された性質により、ゲームのルールは常に可視化されており、それらのルールを注意深く検証することで、提供される匿名性の真の範囲を明らかにすることができるのである。
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