Tỷ lệ client Ethereum chênh lệch từ 99,83% đến 51,32%

Tỷ lệ các client đồng thuận của Ethereum (ETH) được ghi nhận khác nhau từ 99,83% đến 51,32% tại cùng một thời điểm, khiến phương pháp đo lường rủi ro tập trung mạng lưới bị đặt trước phép thử. Chỉ dựa vào các chỉ số công khai, rất khó phân biệt mức độ tập trung của client, nhà vận hành và lượng stake của validator.

Trên trang clientdiversity.org ngày 16 tháng 9, Blockprint của Sigma Prime ghi nhận Teku chiếm 99,83%, Miga Labs ghi nhận Lighthouse chiếm 51,32%, còn Rated ghi nhận Teku chiếm 53,86%. Ba con số cùng phản ánh mạng lưới Ethereum nhưng dựa trên dữ liệu thu thập và phương pháp ước tính khác nhau.

Mức độ đa dạng client của Ethereum liên quan đến khả năng lỗi của một phần mềm cụ thể lan rộng ra toàn mạng lưới. Tài liệu chính thức của Ethereum giải thích rằng nếu một client đồng thuận kiểm soát hơn 33% tổng lượng stake, việc hoàn tất khối có thể dừng lại khi xảy ra lỗi; nếu vượt quá hai phần ba, một chuỗi sai có thể được hoàn tất.

Tính hoàn tất là trạng thái trong đó một khối được xem là không thể bị đảo ngược. Vì vậy, để xác định tỷ lệ client có vượt ngưỡng hay không, cần xem xét lượng stake do mỗi validator nắm giữ thay vì chỉ đếm số node.

Các con số trên dashboard công khai không phản ánh nguyên trạng phân bổ stake thực tế của validator. Cách đếm node không cho biết có bao nhiêu validator đứng sau một node hay các validator đó nắm giữ bao nhiêu stake.

clientdiversity.org cũng giải thích rằng dữ liệu của từng nguồn là ước tính, không phải giá trị xác định 100% tỷ lệ của một client cụ thể. Miga Labs kết nối với các peer được phát hiện trên mạng lưới để yêu cầu metadata client, nhưng tường lửa, từ chối kết nối, khoảng trống trong quá trình khám phá và thay đổi peer ID có thể ảnh hưởng đến mẫu dữ liệu.

Blockprint phân loại hành vi tạo khối bằng machine learning. Tuy nhiên, kho lưu trữ chính thức của Sigma Prime nêu rõ công cụ này không còn chính xác sau bản nâng cấp Electra và dự án đã kết thúc.

Trên clientdiversity.org, dữ liệu Blockprint vẫn được hiển thị dưới dạng bảng điều khiển cập nhật hằng ngày. Điều này cho thấy khi đọc số liệu mới nhất, cần kiểm tra đồng thời liệu công cụ có còn được duy trì phù hợp với môi trường mạng hiện tại hay không.

Rated phân nhóm các khóa công khai của validator theo từng địa chỉ nạp tiền. Tài liệu phương pháp của Rated giải thích rằng một địa chỉ nạp tiền có thể liên kết với hàng nghìn khóa công khai của validator.

Việc phân loại theo doanh nghiệp hoặc nhà vận hành sử dụng dữ liệu giao dịch, graffiti của khối, điều tra trên Etherscan và thông tin do nhà vận hành tự nguyện công khai. Rated cho biết chưa có phương pháp đơn nhất được chuẩn hóa cho cấp độ phân loại này, vì vậy mức độ tập trung theo nhà vận hành cũng nên được xem là ước tính.

Các nghiên cứu tăng cường quyền riêng tư có thể khiến phương pháp đo lường hiện tại trở nên phức tạp hơn. Lộ trình quyền riêng tư chính thức của Ethereum cho biết các nghiên cứu nhằm bảo vệ hoạt động của validator và thông tin người dùng đang được tiến hành, đồng thời bản thân lộ trình cũng có thể thay đổi.

Nghiên cứu về quyền riêng tư của Ethereum đã đề xuất thay khóa validator định kỳ và che giấu mối liên hệ giữa địa chỉ nạp tiền, hoạt động của validator và địa chỉ rút tiền. Khi đó, các phân tích dựa vào định danh dài hạn có thể suy yếu. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa các phương pháp quan sát hành vi tạo khối hoặc peer trên mạng lưới cũng biến mất.

Một phương án khác là không công khai lựa chọn client của từng cá nhân mà chỉ xác minh phân bổ tổng thể. Tài liệu nghiên cứu của Nethermind cho biết họ đã nghiên cứu thiết kế sử dụng mã hóa đồng cấu, tạo khóa phân tán và bằng chứng không tiết lộ để chỉ trích xuất kết quả tổng hợp.

Phương án này vẫn phải giải quyết các vấn đề về ngăn báo cáo sai, chứng minh phần mềm, quyền giải mã và hiệu suất. Để vừa bảo vệ thông tin cá nhân vừa bảo đảm độ tin cậy của kết quả tổng hợp, cần kết hợp tổng hợp được xác thực bằng stake với tính toán có thể kiểm chứng.

Điểm cốt lõi được xác nhận hiện nay không phải là mức độ tập trung client của Ethereum đã được chốt ở một con số cụ thể. Vấn đề là nhiều ước tính khác nhau đang tồn tại đồng thời, trong khi việc tăng cường quyền riêng tư có thể khiến dữ liệu công khai ngày càng khó dùng để đánh giá mức độ tập trung của client, nhà vận hành và stake.