DEV Community

Shobikhul Irfan
Shobikhul Irfan

Posted on

Proof of Work – Sorting Race Whitepaper v0.1

#blockchain #architecture

Proof of Work – Sorting Race: Arsitektur Matematis untuk Blockchain Skalabel 1 GB

Pendahuluan

Hari ini saya ingin membagikan desain detail dari sistem Proof of Work berbasis sorting yang sedang saya kembangkan. Ini bukan sekadar konsep—ini adalah spesifikasi matematis lengkap yang memungkinkan blok blockchain hingga 1 GB dengan mekanisme konsensus yang adil, terverifikasi, dan tahan manipulasi.

Mari kita selami tiga pilar utama: definisi matematis, struktur data commitment, dan analisis keamanannya.

  1. Definisi Matematis Proof of Sorting

1.1 Notasi Dasar

Untuk memulai, mari kita definisikan beberapa simbol kunci:

· Bₕ: Blok pada tinggi blockchain ke-h
· Mₕ: Himpunan semua transaksi di mempool saat blok ke-h akan dibuat
· n: Jumlah total elemen data yang perlu diproses
· k: Jumlah partisi (dalam desain ini, k = 10 sub-kelompok miner)
· Dᵢ: Partisi data ke-i yang akan diproses oleh kelompok miner tertentu
· S: Seed acak yang dihasilkan melalui VRF (Verifiable Random Function)
· A: Algoritma sorting terpilih untuk blok ini

1.2 Pembangkitan VRF Seed: Perlombaan Awal yang Adil

Sebelum sorting dimulai, kita butuh seed acak yang tidak bisa dimanipulasi. Caranya:

Setiap miner mencari nilai nonce sehingga:

H(nonce || minerID || h) < T_seed
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

(T_seed adalah target kesulitan yang rendah)

Miner pertama yang menemukan solusi berhak menghasilkan:

S = VRF_priv(H(nonce))
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Sifat kritis seed ini:

· ✅ Deterministik → Semua node setuju pada seed yang sama
· 🎲 Tidak terprediksi → Tidak bisa direncanakan sebelumnya
· 🔍 Terverifikasi publik → Semua orang bisa cek keabsahannya

1.3 Partisi Data: Pembagian Kerja yang Deterministik

Ini bagian yang membuat sistem ini adil. Setiap transaksi tx dipetakan ke partisi tertentu:

P(tx) = H(tx || S) mod k
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Hasilnya, kita dapat partisi yang jelas:

Dᵢ = { tx ∈ Mₕ | P(tx) = i }
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Mengapa ini penting?

· 🚫 Tidak ada overlap → Tidak ada pekerjaan ganda
· 📊 Coverage lengkap → Semua transaksi terbagi
· ⚖️ Tidak bisa dimanipulasi → Miner tidak bisa pilih data "mudah"

1.4 Pemilihan Algoritma Sorting: Keacakan yang Terprogram

Kami menggunakan himpunan algoritma yang sudah teruji:

A = { MergeSort, QuickSort, HeapSort, TimSort, IntroSort }
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Algoritma dipilih secara deterministik:

A = A[ H(S || h) mod |A| ]
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Filosofi di balik variasi algoritma:

  1. Mencegah spesialisasi berlebihan → Miner harus fleksibel
  2. ASIC resistance → Sulit buat hardware khusus untuk semua algoritma
  3. General-purpose computing → Mendorong komputasi serba guna

1.5 Proof of Sorting: Inti dari Konsensus

Untuk setiap partisi i, miner harus menghasilkan:

Sortedᵢ = A(Dᵢ)  // Sorting partisi dengan algoritma terpilih
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bukti kerja didefinisikan sebagai tuple:

PoSᵢ = (S, A, H(Dᵢ), H(Sortedᵢ))
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Miner berhasil jika dan hanya jika:

∀ i ∈ [1,k], Sortedᵢ valid dan konsisten
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. Struktur Data Commitment: Efisiensi dalam Verifikasi

2.1 Commitment Parsial: Merkle Tree untuk Setiap Partisi

Untuk setiap hasil sorting Sortedᵢ, kita bangun Merkle Tree:

Leaves = [H(element₁), H(element₂), ..., H(elementₙ)]
Rᵢ = MerkleRoot(Leaves)  // Root untuk partisi i
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Visualisasi:

       Rᵢ
      /  \
    H₁₂  H₃₄
   / \    / \
  H₁ H₂  H₃ H₄
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

2.2 Commitment Global: Penyatuan Semua Bukti

Semua root parsial digabung menjadi satu commitment global:

R_global = MerkleRoot(R₁, R₂, ..., Rₖ)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Nilai R_global ini yang akhirnya masuk ke header blok sebagai:

· 🏷️ Proof of Work output
· 🔐 Commitment terhadap seluruh isi blok 1 GB

2.3 Proof untuk Verifikasi Sampling: Kecerdasan Validator

Validator tidak perlu menyortir ulang 1 GB data. Cukup dengan:

Meminta bukti untuk sampling acak:

  1. Pilih indeks acak dari output
  2. Minta Merkle proof untuk elemen tersebut
  3. Minta potongan data input-output yang relevan

Contoh verifikasi:

Validator: "Tunjukkan bukti untuk elemen ke-42 di partisi 3"
Miner: 
  - Memberikan nilai elemen ke-42
  - Memberikan Merkle path ke root R₃
  - Memberikan subset data asli yang menghasilkan elemen tersebut
Validator: 
  - Verifikasi Merkle proof
  - Replay sorting pada subset kecil
  - Bandingkan hasilnya
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode
  1. Threat Model & Attack Analysis: Mengantisipasi yang Terburuk

3.1 Grinding Attack: Mencari Seed yang Menguntungkan

Ancaman: Miner mencoba berbagai nonce untuk mendapatkan seed yang memberi mereka partisi "mudah".

Mitigasi:

· ⏱️ Window waktu sempit → Hanya beberapa detik untuk mencari seed
· 🏁 Race publik → Semua miner berkompetisi secara terbuka
· 🎲 VRF yang aman → Seed tidak bisa diprediksi sebelumnya

3.2 Fake Sorting Attack: Mengirim Hasil Palsu

Ancaman: Miner mengirim klaim sudah sorting, padahal tidak.

Mitigasi:

· 🎯 Random sampling → Validator cek titik acak
· 📉 Probabilitas eksponensial →

  P(lolos) = (1/2)^s  // s = jumlah sampling
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Dengan 100 sampling, peluang lolos ≈ 7.9 × 10⁻³¹
· 🌳 Merkle commitment → Tidak bisa ubah data tanpa ketahuan

3.3 Centralized Miner Attack: Dominasi oleh Entitas Tunggal

Ancaman: Satu pool mining menguasai >51% kekuatan komputasi.

Mitigasi:

· 🎪 Pembagian kerja wajib → Tidak bisa proses semua data sendirian
· 🔀 Algoritma acak → Harus kuasai multiple algoritma
· 💾 Beban RAM tinggi → Sorting 100 MB/partisi butuh memory besar
· ⚡ CPU-intensive → Tidak bisa diakselerasi ekstrem

3.4 Validator Cheating: Kolusi dengan Miner

Ancaman: Validator menyetujui blok tidak valid.

Mitigasi:

· 👁️ Verifikasi publik → Siapa pun bisa jadi validator
· 🏛️ Archive node independen → Menyimpan data lengkap untuk audit
· ⚖️ Sistem reputasi (opsional) → Validator nakal kehilangan reputasi
· 💸 Slashing mechanism (opsional) → Validator nakal kehilangan stake

3.5 Data Withholding Attack: Menyembunyikan Hasil Parsial

Ancaman: Miner hanya mengirim sebagian hasil, menyembunyikan sisanya.

Mitigasi:

· 🔗 Commitment global → Tidak bisa bangun R_global tanpa semua Rᵢ
· 🚫 Blok invalid → Validator langsung tolak jika ada partisi hilang
· ⏰ Timeout mechanism → Miner lambat didiskualifikasi

  1. Penutup: Masa Depan Proof of Work yang Lebih Berarti

Proof of Work – Sorting Race bukan sekadar variasi PoW, tapi pergeseran paradigma:

🔄 Dari Hash Lottery ke Useful Computation

· Sorting adalah komputasi umum yang bermanfaat
· Verifikasi lebih transparan dan understandable
· Resource computation digunakan untuk tugas meaningful

📈 Skalabilitas Nyata

· Blok 1 GB bukan mimpi lagi
· Verifikasi tetap efisien melalui sampling
· Storage terdistribusi dengan baik

🛡️ Keamanan melalui Transparansi

· Algoritma sorting lebih mudah diaudit
· Determinisme memudahkan debugging
· Struktur data yang familiar (Merkle trees, hash chains)

🔮 Potensi Pengembangan

· Multi-algorithm support → Bisa tambah algoritma baru
· Adaptive difficulty → Bisa sesuaikan berdasarkan ukuran data
· Hybrid schemes → Kombinasi dengan proof systems lain

💬 Diskusi Terbuka

Saya sangat terbuka untuk feedback dan kolaborasi! Beberapa pertanyaan untuk memulai diskusi:

  1. Apa potensi vulnerability yang saya lewatkan?
  2. Bagaimana optimalisasi algoritma sorting untuk hardware modern?
  3. Apakah model ini cocok untuk layer-2 solutions?
  4. Bagaimana dampak terhadap energi dibanding PoW tradisional?

Tag: #blockchain #proofofwork #cryptography #distributedsystems #scalability #algorithm #sorting #innovation #devto

Artikel ini merupakan ringkasan teknis dari desain yang sedang dalam pengembangan. Spesifikasi lengkap dan implementasi referensi akan menyusul.

Top comments (0)