😱 XRPL（$XRP ）—中央ノードをわずか12%取り除いただけでコンセンサスがフリーズする？ しかし、簡単な工夫でXRPの防御が3倍に

参加率60%のとき、ランダムなリンク追加によって、シミュレーション上のクオーラム失敗の閾値が11%から38%へ、また12%から33%へ引き上げられました。

XRPLのコンセンサスは、十分に信頼されたバリデータが互いのメッセージを受け取ることに依存しています。別のピアツーピア・ネットワークが、そのメッセージをサーバー間で中継しているため、攻撃によってネットワークの最も混雑したハブが取り除かれても、追加の経路がバリデータの通信を維持できる可能性があります。

8月26日付のarXiv論文では、ランダムなK-out拡張（augmentation）を検証しています。Kは、参加する各ノードがランダムに選ばれたピアに対して新たに作る無向エッジの数です。

参加率60%でK=2の場合、モデルの「クオーラムに致命的な攻撃サイズ」は、次数が最も高いノードを狙った削除で11%から38%へ上昇しました。媒介中心性（betweenness centrality）に基づく攻撃、つまり多くの最短経路上に位置するノードを優先する攻撃では、閾値は12%から33%へ上昇しています。

2つ目の変更は、基準値の2.75倍です。この指標は、80%未満のモデルのバリデータしか1つの連結成分に残っていない状態になるまでに、除去されるノードのシミュレーション上の割合を測ります。観測された攻撃コストは不明のままです。

参加率80%および100%では、K=3が、論文中のより侵襲的な配線（rewiring）戦略をネットワークとクオーラムのテストで約20〜25回繰り返して得られたモデル上の頑健性と一致、またはそれを上回りました。K-outの拡張は元のエッジ集合とのヤッカード類似度が約0.85を維持した一方、re-wiringは0.5を大きく下回りました。

$BTW $Q