Cryptocurrency Egalitarianism: A Quantitative Approach

Since the invention of Bitcoin one decade ago, numerous cryptocurrencies have sprung into existence. Among these, proof-of-work is the most common mechanism for achieving consensus, whilst a number of coins have adopted "ASIC-resistance" as a desirable property, claiming to be more "egalitarian,"S where egalitarianism refers to the power of each coin to participate in the creation of new coins. While proof-of-work consensus dominates the space, several new cryptocurrencies employ alternative consensus, such as proof-of-stake in which block minting opportunities are based on monetary ownership. A core criticism of proof-of-stake revolves around it being less egalitarian by making the rich richer, as opposed to proof-of-work in which everyone can contribute equally according to their computational power. In this paper, we give the first quantitative definition of a cryptocurrency's \emph{egalitarianism}. Based on our definition, we measure the egalitarianism of popular cryptocurrencies that (may or may not) employ ASIC-resistance, among them Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and Monero. Our simulations show, as expected, that ASIC-resistance increases a cryptocurrency's egalitarianism. We also measure the egalitarianism of a stake-based protocol, Ouroboros, and a hybrid proof-of-stake/proof-of-work cryptocurrency, Decred. We show that stake-based cryptocurrencies, under correctly selected parameters, can be perfectly egalitarian, perhaps contradicting folklore belief.Comment: 29 pages, 4 figures, Tokenomics 201

Λογοδοτούμενη επεξεργασία δεδομένων που διατηρεί την ιδιωτικότητα μέσω κατανεμημένων μητρώων

Ο όγκος των δεδομένων που συλλέγονται καθημερινά σημειώνει εκθετική αύξηση, ενώ η κατοχή τους θεωρείται πολύτιμη. Η ανάγκη για εκτένη ανάλυση έχει αναδειχθεί μέσα από το έργο διαφόρων ερευνητών και οργανισμών. Ωστόστο, τα δεδομένα αυτά μπορεί να είναι ευαίσθητα και να υπάγονται σε ρυθμιστικές νομοθεσίες απορρήτου κάνοντας την επεξεργασία από τρίτους αδύνατη. Προτείνουμε ένα πρωτόκολλο στο οποίο επεξεργαστές δεδομένων (data processors) έχουν την δυνατότητα να καταχωρήσουν σύνολα δεδομένων (datasets) για τα οποία μπορούν να γίνουν αιτήσεις επεξεργασίας οι οποίες διεκπαιρεώνονται από επεξεργαστές δεδομένων (data processors). Ένα κατανεμημένο μητρώo (distributed ledger) χρησιμοποιείται ως διαχειριστής του συστήματος λειτουργώντας ως ένα αμμετάβλητο ιστορικό όλων των ενεργειών των συμμετεχόντων. Το κατανεμημένο μητρώο παρέχει τις ιδιότητες της λογοδοσίας, του ελέγχου και της παρακολούθησης της προέλευσης των δεδομένων. Επίσης, χρησιμοποιείται ένα σχήμα Μηδενικής Γνώσης Ορθότητας Υπολογισμού (Zero Knowledge Verifiable Computation) μέσα από το οποίο οι επεξεργαστές δεδομένων υποχρεούνται να παράξουν μια απόδειξη ορθότητας υπολογισμού, χωρίς να αποκαλείψουν το ίδιο το σύνολο δεδομένων, την οποία ο αιτών (data requestor) και επαληθεύει. Κατά αυτό τον τρόπο πιστοποιείται το γεγονός ότι πραγματοποιήθηκε η σωστή επεξεργασία δεδομένων χωρίς να αποκαλυφθούν επιπλέον πληροφορίες σχετικά με αυτά.Data are gathered constantly, grow exponentially, and are considered a valuable asset. The need for extensive analysis has emerged by various organizations and researchers. However, they can be sensitive, private, and protected by privacy disclosure acts making data processing by third-parties almost impossible. We propose a protocol for data processing where data controllers can register their datasets and entities can request data processing operations by data processors. A distributed ledger is used as the controller of the system serving as an immutable history log of all actions taken by the participants. The blockchain-based distributed ledger provides data accountability, auditability and provenance tracking. We also use a Zero Knowledge Verifiable Computation scheme where a data processor is enforced to produce a proof of correctness of computation without revealing the dataset itself that the requestor verifies. This records the fact that correct processing has taken place without disclosing any information about the data