Ethereum の匿名性神話：研究者がバリデータの 15% を特定した方法
ブロックチェーン技術、特に Ethereum が提供する主な約束のひとつは、ある程度の匿名性です。バリデータと呼ばれる参加者は、暗号的な仮名の背後で活動し、現実世界の身元とそれに伴うセキュリティを保護するとされています。
しかし、ETH Zurich などの研究者が執筆した最近の論文「Deanonymizing Ethereum Validators: The P2P Network Has a Privacy Issue」では、この前提に致命的な欠陥があることが示されました。彼らは、バリデータの公開識別子と実行マシンの IP アドレスを直接結びつける、シンプルかつ低コストな手法を実証しています。
要するに、Ethereum バリデータは多くの人が考えるほど匿名ではありませんでした。この発見は Ethereum Foundation からバグ賞金を受け取るほどの重要性が認められました。
脆弱性の仕組み：ゴシップの欠陥
脆弱性を理解するには、まず Ethereum バリデータがどのように通信しているかを簡単に把握する必要があります。ネットワークは 100 万を超え るバリデータで構成され、彼らは常にチェーンの状態に「投票」しています。この投票は アテステーション と呼ばれ、ピアツーピア（）ネットワークを通じて全ノードにブロードキャストされます。
バリデータが多数いるため、全員が全投票を全員に送信するとネットワークは瞬時に飽和してしまいます。そこで Ethereum の設計者は賢いスケーリング手法を導入しました。ネットワークは 64 個の独立した通信チャネル、すなわち サブネット に分割されています。
- デフォルトでは、各ノード（バリデータソフトウェアを実行するコンピュータ）は 64 個のサブネットのうち 2 つ のみを購読します。ノードの主な役割は、その 2 つのチャネル上のすべてのメッセージを忠実に中継することです。
- バリデータが投票を行う際、アテステーションはランダムに 64 個のサブネットのいずれかに割り当てられてブロードキャストされます。
ここに脆弱性があります。 たとえば、チャネル 12 と 13 のトラフィック管理を担当しているノードが、突然チャネル 45 のメッセージを送ってきたとします。
これは強力な手がかりです。なぜ そのノードが自分の担当外のチャネルのメッセージを処理するのか？ 最も論理的な結論は そのノード自体がメッセージを生成した ということです。つまり、チャネル 45 のアテステーションを作成したバリデータは、まさにそのマシン上で動作していると推測できます。
研究者はこの原理をそのまま利用しました。自前のリスニングノードを設置し、ピアがどのサブネットからアテステーションを送ってくるかを監視したのです。ピアが公式に購読していないサブネットからメッセージを送ったとき、高い確信を持ってそのピアが元のバリデータをホストしていると推測できました。
この手法は驚くほど効果的でした。4 台のノードを 3 日間稼働させるだけで、チームは 161,000 を超えるバリデータ の IP アドレスを特定し、全 Ethereum ネットワークの 15% 以上 を露出させました。
なぜ重要か：匿名性除去のリスク
バリデータの IP アドレスが公開されることは決して軽視できません。個々のオペレーターだけでなく、Ethereum ネットワーク全体の健全性を脅かす標的型攻撃の入口となります。
1. 標的型攻撃と報酬の盗難
Ethereum は次にブロックを提案するバリデータを数分前に公表します。このバリデータの IP アドレスが分かれば、攻撃者は DDoS 攻撃 を 仕掛け、トラフィックで埋め尽くしてオフラインにできます。バリデータが 4 秒間の提案ウィンドウを逃すと、次のバリデータに権利が移ります。もし攻撃者がその次のバリデータであれば、被害者が本来得るべきブロック報酬や取引手数料（MEV）を奪取できます。
2. ネットワークのライブネスと安全性への脅威
資金力のある攻撃者はこの「スナイプ」攻撃を繰り返し、ブロックチェーン全体を遅延させたり停止させたりする ライブネス攻撃 を実行できます。さらに深刻なシナリオでは、取得した情報を用いてネットワーク分断攻撃を仕掛け、チェーン履歴に対する合意が崩れ、安全性攻撃 が成立する恐れがあります。
3. 中央集権的現実の露呈
研究はネットワークの分散性に関する不快な真実も明らかにしました：
- 極端な集中：ある IP アドレスが 19,000 台以上 のバリデータをホストしているケースが発見されました。単一マシンの障害がネットワーク全体に過大な影響を与える可能性があります。
- クラウド依存：特定されたバリデータの 90% が AWS や Hetzner といったクラウドプロバイダー上で稼働しており、個人のホームステーカーではありません。これは重要な集中点です。
- 隠れた依存関係：大手ステーキングプールは独立した運営と主張しますが、研究では競合プールのバリデータが 同一物理マシン 上で動作している事例が見つかり、見えないシステムリスクが潜んでいることが判明しました。
対策：バリデータはどう守るべきか？
幸いなことに、この匿名性除去手法に対抗する方法はいくつか存在します。研究者は以下の緩和策を提案しています：
- ノイズを増やす：バリデータは 2 つ以上、場合によっては全 64 のサブネットを購読できます。これにより、観測者が中継メッセージと自生成メッセージを区別しにくくなります。
- 複数ノードの活用：オペレーターはバリデータの役割を異なる IP を持つ複数マシンに分散させられます。たとえば、1 台のノードでアテステーションを処理し、別のプライベートノードだけで高価値ブロックの提案を行う、といった構成です。
- プライベートピアリング：バリデータは信頼できる仲間ノードとプライベート接続を確立し、メッセージをリレーさせることで、真の送信元を小さな信頼グループ内に隠すことができます。
- 匿名ブロードキャストプロトコル：Dandelion のように、メッセージをランダムな「ステム」経路で伝搬させてから広範にブロードキャストする手法を導入すれば、送信元特定をさらに困難にできます。
結論
こ の研究は、分散システムにおけるパフォーマンスとプライバシーのトレードオフを鮮明に示しています。スケーラビリティを追求した結果、Ethereum の ネットワークは最も重要な参加者の匿名性を犠牲にした設計となっていました。
脆弱性を公にしたことで、研究者は Ethereum コミュニティに対し、問題解決に必要な知識とツールを提供しました。彼らの取り組みは、将来に向けてより堅牢で安全、そして真に分散化されたネットワークを構築するための重要な一歩です。
