МОДЕЛЮВАННЯ АТАК НА БЛОКЧЕЙН ТА МЕХАНІЗМІВ ЇХНЬОЇ ПРОТИДІЇ ВИКОРИСТОВУЮЧИ МУЛЬТИАГЕНТНІ СИСТЕМИ - ЄЩЕНКО, МИКОЛА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
Зростання інтересу до блокчейну та криптовалют стимулює дослідження та використання атак, які можуть бути спрямовані на різні частини системи. Наприклад, деякі атаки спрямовані на мережу або саму систему через шардинг, DDOS-атаки або атаки через червоточину. Деякі інші атаки, такі як атака 51%, мають на меті отримати більшу частку виробничих потужностей системи. Завдяки цим повноваженням зловмисник або група зловмисників можуть задля власної користі переписувати блокчейн, виконувати атаки з подвійними витратами або цензурувати будь-яку сутність на свій вибір.Інші типи атак поєднують кілька векторів атак в один, будуючи конкурентоспроможний ланцюжок за допомогою необізнаних учасників, які раніше були ізольовані від мережі за допомогою атаки затемнення. Також існують методи атак, що спираються використання помилок смарт-контрактів/децентралізованих програм. Більшість децентралізованих програм сприйнятливі до атак фаворитизму, за яких зловмисник несправедливо використовує інформацію, пов’язану з подіями, які ще не були записані в блокчейні.Наданий перелік векторів атак, незважаючи на його невичерпність, спрямований на те, щоб підкреслити той факт, що системи блокчейн мають вразливості. Наявність останніх вказує на необхідність просування детальної інформації про механізми убезпечення блокчейну через їх моделювання.Ця стаття покликана вивчити можливості моделювання найпоширеніших типів атак на блокчейн за допомогою організаційно-орієнтованого методу моделювання, а також показати на практиці метод моделювання регуляційних механізмів через відтворення спеціальних метаагентів – регуляційних агентів – які відповідають за злагоджену роботу всієї системи, і зокрема сприяють опору атак на мережу шляхом перевірки пропонованих транзакцій на відповідність закладеним правилам, що дозволяє прийняти рішення про їхнє схвалення чи відхилення.Подальші дослідження можуть стосуватися моделювання мотивації агентів системи у разі відхилення транзакції регуляційними агентами.
Keywords: блокчейн; мультиагентні системи; моделювання; смарт-контракти; регуляційні агенти