分散型自律組織(Decentralised Autonomous Organisations: DAOs)の発展に伴い、そのガバナンスリスクが徐々に顕在化している。VBE(Voting Bloc Entropy)は、革新的な指標として、クラスタリングとエントロピー計算を通じてDAOの中央集権の度合いを定量的に評価し、ガバナンスの落とし穴を明らかにする。本稿では、VBEのコアフレームワークとDAOガバナンスにおけるその実用的な適用について簡単に説明します。
数ヶ月前、Compound DAOは、5つのアドレスがDAOのガバナンスの脆弱性を悪用する典型的なガバナンス攻撃であるProposal 289を可決しました。Compound DAOのガバナンスの脆弱性を悪用した典型的なガバナンス攻撃で、5つのアドレスがコミュニティの保管庫の5%のコントロール権を盗みました。
既存の分散化指標は、この事件以前のリスクを明確に予測することができませんでした。サトシ・ナカモト係数やジニ係数のような一般的な指標は、異なるアドレス間のトークンの分布を中心としたもので、比較的時代遅れであり、アドレスの背後にある隠れたつながりを明らかに無視しています。これは明らかに、アドレスの背後にある隠れたつながりや、ダークDAOの存在を無視しています。ダークDAOは、賄賂のような不透明な手段によってチェーン上の投票を操作する分散型連合を表す一般的な用語です。
3つの単語の中で最も重要ですが、定量化や分析が最も難しいのは、最初の単語であるD(分散化)です。://www.initc3.org/ は、アドレスグループの背後にある「隠れた連合」を引き出そうとする指標、VBE(Voting Bloc Entropy、投票集団エントロピー)を発表しました。align: left;">投票:投票行動と意思決定パターン。
VBEの核となる原理は、複数の提案にわたる投票者の利害の一致(すなわち、投票ブロックの形成)は、集中化の現れであり、VBEは、複数の投票にわたって類似した効用関数を持つ参加者のエントロピーをクラスタリングして測定することによって、DAO組織の集中化を測定するというものです。
ここでは、トークン分布の「情報量」の尺度としてエントロピーが使用されていますが、最大のトークン保有者(またはグループ)の貢献に焦点を当てています。集中度が高いほどエントロピーは低くなります(情報量は少なくなります)。
上記のようにクラスタリングとエントロピーの定義と組み合わせると、選挙の集合E、プレーヤーの集合P、および対応する効用U(E,P)に対して、トークン分布関数トークン、クラスタリング尺度C、およびエントロピー関数Fに対して、VBEの具体的なインスタンス化式は次のようになります:
VBE中核定理は、システムの変化が地方分権の程度にどのように影響するかを分析するための一般的な枠組みを提供します。有権者の無関心の増加や、選挙の民間モードへの移行など、ある種の「変革」Tだけが異なる2つのシステムを比較する。
この変革が、両システムにおける最大の投票ブロックに及ぼす影響を調べる。
この変換に基づいて、2つのシステムのVBEを計算し、比較する。
VBEの核となる定理において、Tを、プレイヤーセット、選挙セット、および/またはトークン分配を変更する関数の表現とする。プレイヤーセット、選挙セット、プレイヤーユーティリティ、および/またはトークン分配を変更する関数の表現であるとします:

ここで、システム内のトークンの総数は一定です。
元のシステム(E,UE,P,tokens)と変換後のシステム(E′,UE′,P′,tokens′)において、ϵ-TOCによってクラスター化されたトークン保有数が最大の投票ブロックをそれぞれBとB′とすると、以下の条件が満たされる:

tokens(B):最大の投票ブロックBが保有するトークンの割合を表し、エントロピー計量における重みとして使用される。
B′が保有するトークンの割合が増加するにつれて、Bの相対エントロピー値は減少し、VBEの上昇をもたらす。
B′が新たなガバナンス支配者(すなわち、B′による過半数支配、トークン保有による過半数)を形成する場合、VBEは厳密に増加し、トークンの割合が同じままであれば、VBEは等しくなる。
この核となる定理は、後続の具体的な定理にパラダイムを提供します。
システム変換Tを定義し、それが最大投票ブロックをどのように変更するかを記述する。
コア定理の導出を通じて、VBEの値に対する変換の効果を評価することで、システムの分散化の度合いの変化を定量化する。
Extended Analytical Applications of the Core Theorem
(本小節で言及する例において、詳細な導出と証明は論文の最後にある))
1.魔女攻撃
これとは対照的に、アカウント残高のみに基づく指標は、トークンに対するコントロールの真の分布を無視するため、システムがより分散化したと誤って仮定する可能性があります。
2.無関心を統治する
集中化の効果:
「無気力なクジラ」の現象:
3.委任
直感的には、委任はシステムをより中央集権的にするように思えます:そうでなければ多数のプレイヤーが持っているはずのトークンが、少数の代表者の手に移るのです。しかし、VBEの分析によると、このシナリオは実際にはもっと複雑である。
4.群れ
ADAOや他の民主主義国家の中核的な目標は、トークン保有者が真の選好に従って投票できるようにすることです。しかし、群れ効果(例えば、一般投票によって引き起こされる連立行動)は、しばしばこの目標を妨げる。トークン保有者は、風評リスクのために影響力のあるメンバーに従わざるを得なくなったり、仲間と連携して大規模な投票体を形成したりする。この社会的効果は、個人の真の期待から投票を歪め、中央集権を強めることにつながる。トークンが均等に分配されているにもかかわらず、群れ効果によって全員が同じ結果を支持することになれば、従来の測定基準はシステムを分散型と誤判断する可能性がある。
5.投票枠
投票枠は、人気のある無害な提案の大きなグループから、人気のない提案を「隠す」ためによく使われます。VBEは、提案の束ねが分散化を減少させるという事実を反映している:選挙の狭いセットを考慮することで、効用関数を平滑化し、異なる投票ブロックがより大きな投票ブロックに統合される。
6.贈収賄(贈収賄)
成功した贈収賄には直感的な関係がある。この場合、他のプレイヤーの票を得たエンティティは、以前よりも高い割合のトークンをコントロールすることになります。しかし、(アカウント内のトークンの分配に基づく)従来の分散化の尺度は、これを捉えることができない。その代わり、VBEはすべての賄賂を受け取ったプレーヤーを賄賂を受け取ったプレーヤーの投票ブロックにひとまとめにする。なぜなら、これらの賄賂を受け取ったプレーヤーの効用関数は、賄賂を受け取ったプレーヤーの期待する結果と一致しているからである。興味深いことに、ガバナンスの無関心分析の結果と同様に、賄賂は直観に反する結果をもたらすかもしれない。つまり、賄賂がより大きな投票ブロック(例えば、怠け者のクジラ・ブロックや有権者の大きな連合)を破壊する場合、賄賂はより分散化されたシステムをもたらすかもしれない。しかし、ここでは、賄賂を受け取った投票ブロックがトークン保有数で過半数を占めると仮定し、この限界的なケースを無視する。このように、投票賄賂は必ずしも無条件に中央集権化を促進するわけではないが、分権化にとっては現実的な脅威となる。
7.二乗募金(二次投票、QV)
QV は、選挙に勝つために、投票者の数を増やすことを試みる。
魔女攻撃のリスク:システムに本当の認証がない場合、クジラは複数のアカウントにトークンを分散させることができ、クジラに対するQVの影響力ペナルティを回避し、投票総重量を増やすことができます。これは事実上、分散化を弱めます。
VBEは、QVの隠れた投票ブロックを特定するために使用することができ、ガバナンスがどの程度分散化されているかをより正確に評価することができます。
VBEの限界
比較の問題:VBEは、異なるVBE間の結果を直接比較できないフレームワークです。異なるVBEインスタンスやバリアント間の結果を直接比較することはできません。したがって、分散化の度合いの変化を分析するには、同じVBEパラメータの下で評価する必要がある。
VBECe,minの限界:最大の投票ブロックを優遇し、より小さな投票ブロックの貢献を無視する。これは多様なシナリオにおいてあまり包括的でない結果につながる可能性があり、他のエントロピー測定基準(例えばシャノンエントロピー)はより完全な視点を提供するかもしれない。
クラスタリングメトリクスの厳密さ:現在のϵ-TOCクラスタリング法は、完全に一貫性のある選挙行動のみを考慮しますが、これは厳密すぎるかもしれません。よりきめ細かい分析ができますが、計算の複雑さも増します。
03 Dark DAOs
Dark DAOsは本質的に分散型の組織で、他のDAOの投票や意思決定プロセスを妨害することを目的としています。より多くのユーザーをターゲットにする必要があるため、賄賂を贈る側はより広範に協力する必要があり、ダークDAOの脅威はこうして増大します。
通常のDAOと同様に、ダークDAOは信頼最小化を目標に設計されています:賄賂が「公平」であること、つまり、賄賂を受け取った人が合意した認証情報へのアクセスを賄賂が獲得した場合にのみ、賄賂を受け取った人が支払いを受けることを保証します。さらに、Dark DAOは「不透明」であり、参加プロセスが非公開であることを意味します。
ダークDAOは以下の3つの重要な属性を持ちます:
不透明:ダークDAOの参加者は、チェーン上の他のクレデンシャルホルダーと区別がつかず、その参加の規模と規模、チェーン上のクレデンシャルホルダーの数は区別できません。チェーン上のクレデンシャルホルダーとその参加者の規模や数は完全に隠蔽されます。
公正な交換:賄賂の支払いは条件付きである。賄賂を受け取る側は、賄賂を受け取った側から支持票を得ることに成功した場合のみ支払いを受け取る。
Limited Scope: ダークDAOに参加する賄賂受領者は、約束された信任状と事前に合意されたコストを超えて、ダークDAOにいかなるリソースも貢献しません。(例えば、賄賂受領者は通常の取引コストの支払いも要求されるかもしれません)。
ダークDAOの目標
ダークDAOの目標は、ターゲットDAOの投票決定を混乱させることです。
1.投票買収
ダークDAOは、トークン保有者に特定の結果に投票するよう支払うなど、賄賂によって目標を達成します。例えば、トークン保有者に特定の結果に投票するようお金を払うことで、賄賂によって目的を達成します。
支払いには、結果が達成された後に支払われるといった条件付きや、総投票数に基づいた固定支払いなどがあります。
トークンによる重み付け投票が侵害される可能性があるだけでなく、Gitcoin PassportやWorldcoinのような「1人1票」のシステムでさえ、鍵やIDクレデンシャルを使って票を買収することで悪用される可能性があります。
ダークDAOは、例えば「極めて重要な」賄賂戦略によって、投票賄賂のコストを劇的に削減することができます:結果を変更する主要な投票者だけに大きな報酬を支払い、他の参加者には非常に小さなコストで投票結果を変更するための非常に小さな手数料を支払います。
2.協調的な価格操作
ダークDAOは、賄賂を配布するだけでなく、間接的に報酬を得ることもできます。賄賂を配布するだけでなく、集団行動を通じて間接的に参加者に報酬を与えます。
例えば、
このアプローチは、コンセンサスプロトコル攻撃や市場操作にも及ぶ可能性があります。
3.認知された選挙の完全性を損なう
4.二次投票と二次ファンディングを悪用する
4.p style="text-align: left;">ダークDAOは、QVの制限を回避するためにアドレス分割を使用することができます。たとえば、投票のウェイトを高めるために複数のアドレスにトークンを分散させるなどです。
分散型認証システムであっても、ダークDAOは他のユーザーにトークンを「一時的に配布」して投票行動をコントロールすることで、結果を操作することができます。
同様の戦術は、資金の分配を操作するためにQFでも使うことができます。
5.プライバシープールを破壊する
プライバシープールは、プライバシーとコンプライアンスのバランスをとるように設計されています。プールはプライバシーとコンプライアンスのバランスを取るように設計されていますが、ダークDAOはID取引を通じてこのメカニズムを弱体化させることができます。
例えば、コンプライアンスに準拠したユーザーは、ダークDAOを通じて自分のコンプライアンスに準拠したIDを貸し出すことができ、コンプライアンスに準拠していないユーザーが一時的にマネーロンダリングや制裁逃れのために自分のアドレスを使用することができます。
一方で、Dark DAOは、例えば、アドレスに最低残高を維持することを要求することで、プライバシープールのセキュリティを逆強制するためにも使用することができ、プライバシープールの弱体化や崩壊を制限することができます。
Extension: A framework for Dark DAO instances
(Dark DAOインスタンスのフレームワークのセクションは、原文の論文の最後にあります)。基本的なDark DAOと7.Dark DAO Liteは論文の最後にあるので、詳細へ)
Github_DarkDao
https://github.com/DAO-Decentralisation/dark-dao
このDark DAOフレームワークは、複雑な取引と調整を完全な匿名性で完了するためにWeb3技術を活用する方法を示しています。
本稿では、Dark DAO Liteのより軽量な亜種も提案しており、Dark DAOの完全な匿名性を限定的な匿名性に減らすことで、信頼されないコラボレーションのプロセスを簡素化しています。GitcoinパスポートやWorldcoin)のような分散型認証システムをゼロ知識証明と組み合わせることで、各ユーザーの投票が公平にカウントされることを保証しながら、限定的なプライバシー保護を実現します。この設計は、実装コストが低く、より狡猾で、より柔軟で、検出や防止がより困難な攻撃をもたらします。
つまり、Dark DAOもLiteバージョンも、分散型システムに致命的な脅威をもたらすのに十分なプライベート性と効率性を持っているのです。例えば:
04 VBEでDAOを観察する
前のセクションでは、ダークDAOに関連するVBEのメトリクスの特徴を概説しました。アプリケーション、DAO oVBEダッシュボードの詳細です:
https://public.tableau.com/app/profile/daovbe/viz/DAOoVBEDashboard/Voting-BlocEntropyOverview

概要:投票-ブロックエントロピー概要
概要: Voting-Bloc ホームページの概要では、このダッシュボードには27のDAOのVBEデータが含まれており、右側のチャートでソートされていることがわかります: Entropy Overview
Entropy概要


「ダッシュボードの概要」では、以下の8つのパラメータを見ることができる。strong>AVG(VBE):統計期間全体のVBE値の平均です。(IC3 official note on cross-DAO comparisons of VBE parameters)
SUM(Avg Participation Rate): ポールに平均して参加したトークン保有者の割合の合計です。ポールの全体的なアクティビティと参加率を測定するために使用されます。
SUM(Avg Votes per Voter):全投票者の平均投票数を合計したもので、ポールの投票集中度を測るのに使われます。
SUM(賄賂可能な提案):潜在的に操作可能なすべての提案の合計で、汚職の潜在的なリスクを測定するために使用されます。
AVG(Max Cluster %): 全投票における最大の投票ブロックの平均。この指標は投票ブロックの集中度を反映し、高いほど投票が集中していることを示す。
AGG(Median Voters to Bribe):投票結果に影響を与えるために「買収」する必要がある「買収すべき有権者の中央値」の数を集計したもの。
CNT(Proposal):DAO内のプロポーザルの総数。
SUM(Unique Voters): 集計期間中にすべての投票がウェイトを取り除かれた後の、すべての独立投票者の合計。
リスト内の特定のパラメータをダブルクリックすると詳細も表示され、そのデータがどのように変化し、DAO間で比較されるかを観察することができます:


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DAOページングの詳細

詳細ページでは、各DAOの詳細を見ることができます。左上のチャートには、統計期間中の各タイムウィンドウのVBE値と最大投票クラスタのパーセンテージが表示されます。

折れ線グラフのある時点をクリックすると、右上にそのウィンドウの提案カテゴリの比較、右下にそのウィンドウの投票クラスタの概要、左下にそのウィンドウの提案の詳細が表示されます。
05 VBEとDAOの相互拡張
VBEのフレームワークとDAOのVBEの分析からの推論と併せて、意味のある分権化を実行または改善しようとするDAOの探求に使用できる、いくつかの具体的な指導原則があります。

拡張思考のためのトピック
VBEは、投票ブロックのエントロピーを測定することで、DAOの分散化の度合いを評価します。実際、VBEは柔軟なフレームワークであり、ブロックを特定するための任意のクラスタリング手法や、エントロピーの任意の定義と組み合わせることができます。
以下は、論文の最後に挙げられている関心のある未解決の質問です:
。投票のプライバシーを確保しながら、VBE評価を促進するのに十分なデータを収集する方法は、未解決の問題です。
DAOは壊滅的な失敗を経験する可能性があり、どのようにDAOを研究するか。フォークとエスケープメカニズムの使用が分散化に与える影響は重要な問題です。
高いVBE値は、コミュニティの成長、エンゲージメント、財務パフォーマンスと関連しているのか?パフォーマンスと関連しているのでしょうか?また、それが非ブロックチェーン環境における民主的参加とどのように関連するのかは、今後の研究にとって価値ある分野です。
06学習のまとめ
VBEはDAOにおける分散化の概念を深く探求するものであり、投票行為の背後にある利益連合とその集中化の度合いに注目することで、分散化の性質を定量化する新たな視点を提供します。は、地方分権の本質を分析している。
私たちはDAOが大好きで、成長し続けてほしいと願っています。この論文では、ダークDAOについて個別に、そして非常に長く論じています。ヒドゥン・オーダーと同様に、ダークDAOはさまざまなDAOのガバナンスモデルに永続的かつ疑う余地のない影響を与えており、その存在は避けられないだけでなく、将来のガバナンスエコシステムを形成する重要な要因となるでしょう。したがって、DAO構築者はダークDAOの視点から自分たちを見つめ、ダークDAOの考え方と技術を学び、より強固で包括的なガバナンスシステムを実現するために、ダークDAOと共存する戦略を探るべきである。