Імітаційне моделювання явища максимально екстрактованої вигоди в мережі блокчейн Ethereum

Abstract

Запропоновано середовище імітаційного моделювання явища максимально екстрактованої вигоди MEV (англ. Maximal Extractable Value), реалізоване мовою програмування Python із використанням бібліотеки Gymnasium, яке відтворює взаємодію сховища-мемпулу, конструювальника блоків, агента MEV-екстрактора та AMM-пулу децентралізованої біржі. Формально середовище описано як розширений та частково спостережуваний процес прийняття рішень, у межах якого агент взаємодіє з дискретно-часовою моделлю епізодів, що відображає послідовність надходження транзакцій, побудови блоків і виконання swap-операцій обміну на децентралізованій крипто-біржі. Для моделювання адаптивної поведінки агента використано методи навчання з підкріпленням, а для кількісного аналізу втрат користувачів застосовано контрфактичний підхід до оцінювання, що дає змогу порівнювати результати виконання транзакцій у різних режимах впорядкування за однакових вхідних умов. У дослідженні використано раніше описаний авторами метод зменшення негативних ефектів MEV-екстракції на основі логічних часових міток Лампорта, який реалізує локальне причинно-наслідкове впорядкування транзакцій у межах окремого смарт-контракту без модифікації глобального механізму консенсусу мережі блокчейн Ethereum. Для оцінювання практичної ефективності цього підходу сформовано три сценарії моделювання: базовий сценарій без систематичної MEV-атаки для визначення накладних витрат застосування механізму захисту, сценарій систематичної sandwich-атаки для аналізу та здатності методу зменшувати втрати користувачів та обмежувати можливості MEV-екстрактора, а також сценарій параметричного аналізу, спрямований на дослідження компромісу між рівнем захисту та "вартістю" його застосування. Отримані результати показали, що запропонований метод MEV-захищеного впорядкування може зменшувати цінові втрати користувачів від sandwich-атак і, водночас, впливати на частоту відхилення транзакцій та пов'язані комісійні витрати, що вказує на наявність керованого компромісу між ефективністю захисту та накладними витратами його використання. Практична цінність роботи полягає у створенні відтворюваного середовища імітаційного моделювання для дослідження стратегічної поведінки MEV-агентів і перевірки механізмів зменшення негативних наслідків MEV у контрольованих умовах, що може бути використано для подальшого аналізу безпеки протоколів децентралізованих фінансів та проєктування нових методів впорядкування транзакцій.