A-star yönlendirme algoritması ve kanal gizliliğinin kaldırılmasının bitcoin lightning network işlem başarısına etkisi / Barış Çiçek; thesis advisor Ali Aydın Selçuk.

Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Kasım 2025

Lightning Network (LN) Bitcoin blok zinciri üzerinde transfer işlemlerinin daha hızlı ve daha ucuz bir şekilde yapılmasını sağlayan ikinci seviye ödeme kanalı ağıdır. LN işlem yolunu bulmak için kaynaktan rotalamayı kullanır. Ancak ağın ödeme yolunu bulması her zaman başarılı ve etkili değildir. Çünkü ödeme kanalı gelen ve giden bakiyeleri gizlidir. Bu çalışmada, işlem başarım oranını arttırmak için bakiyelerin gizli olmamasının etkileri araştırılmıştır. Ayrıca çeşitli yol bulma algoritmaları kullanılarak yaygın işlem başarımın etkileri üzerine deneyler yapılmıştır. Çalışmada etki değerlendirmesi yapabilmek için LN düğüm ve işlem gerçekleştirme simülasyonları kullanılmıştır. Ilk olarak CLoTH adında LND algoritmasını yol bulma metodu olarak kullanan bir simülasyonla çalışılmıştır. Bu simülasyon sistemi ile Martin'in kısa yol (Martin's Shortest Path) algoritması ile çoklu kriterli (multi-criteria) kısa yol bulma karşılaştırmaları yapılmıştır. Çalışmanın ilerleyen dönemlerinde, düzenlenmesi daha kolay olan ve daha yeni akademik çalışmalarda kullanılmış Python tabanlı bir simülasyon kullanılmıştır. Bu simülasyon LND dışındaki diğer yaygın istemcilerin (Eclair, LDK vs.) de analiz edilmesine olanak sağlamıştır. Simülasyon üzerinde gerekli değişiklikler yapılarak, A-Star (A*) yol bulma algoritması simülasyona eklenmiştir. A-Star algoritması için bir sezgi fonksiyonu önerilmiş ve deneyler gerçekleştirilmiştir. Ayrıca bakiyelerin gizliliğinin kaldırılması için simülasyon üzerinde başka bir dal üzerinde, değişiklikler gerçekleştirilmiştir. Son olarak simülasyona sadece belli bir grup düğümün gizliliğinin kaldırıldığı diğer düğümlerin trafiğinin özgün ağdaki gibi bırakıldığı bir algoritma eklenmiş, ve bu şekilde çalışma tamamlanmıştır. Çalışmada veri seti olarak Rene Pickhardt tarafından, 12 Nisan 2022 yılında alınarak literatürde paylaşmış olduğu anlık durum kaydı (snapshot) kullanılmıştır. Deneylerde rastgele kanal bakiyeleri kullanılırken azami bir Bitcoin olmak üzere bimodal ve üniform dağılım kullanılmıştır. Çalışmada Martin'in kısa yol algoritması ile yapılan deneylerde belirgin bir işlem başarım artışı gözlenmemiştir. A-Star algoritması ile yapılan deneylerde ise Dijkstra algoritması kullanan istemcilerin başarımları karşılaştırıldığında işlem tutarı arttığındaysa Dijkstra'nın daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. Ancak simülasyon çalışma zamanı (run-time) değerlendirildiğinde A-Star algoritmasının kullanılmasının simülasyonun daha hızlı tamamlanmasına olanak sağladığı, dolayısıyla başarımı artmasa bile performans artışı sağladığı görülmüştür. Bu Dijkstra ile benzer başarımın olduğu düşük tutarlı işlemler için A-Star algoritmasının fayda sağlayacağını göstermiştir. Bakiyelerin gizliliğinin kaldırıldığı deneylerde ise yüksek işlem başarımı sağlandığı, işlem tutarı artsa bile başarımda ciddi bir düşüşün olmadığı gözlemlenmiştir. Tüm düğümlerin gizliliği kaldırılmadan yapılan deneylerde de işlem başarımı artışının mümkün olduğu, LN içerisinde gizliliğe ihtiyaç duymayan düğümlerin farklı bir ağ kullanarak genel ağ performansına katkıda bulunabilecekleri gözlemlenmiştir.

The Lightning Network is a layer-2 payment channel network for Bitcoin to carry out transfer transactions faster and cheaper than on-chain transactions. LN network uses source routing to find path of transaction. But how LN finds the payment path is not always successful and efficient because the inbound and outbound balances of the payment channels are hidden. This generally causes transactions to fail or become more expensive. In this study, in order to increase transaction success, the effect of unblinding inbound and outbound balance of channels were researched. Addition to that, experiments were carried out, in order to understand the effect of using different path finding algorithms against common LN clients, which use modified Dijkstra algorithms. To study these effect analysis, Lightning Network nodes and transaction process simulators were used. Initially a simulator, using LND client's algorithm called CLoTH was utilized. xUsing this simulation system Martin's shortest path algorithm was implemented so that effects of multi criteria path finding were analyzed. Further throughout the research, a simulator which is easier to modify and being used in recent academic studies that is based on Python was being used. This simulator made it possible to analyze other common LN clients. (ie. Eclair, LDK etc.) By making necessary modifications on the simulator, A-star (A*) path finding algorithm was implemented. A heuristic for the A-Star algorithm was proposed and experiments were carried out with this. Moreover on a different branch, necessary modifications to un-blind channel balances were being done. Lastly, modification to leave channels as they are, but only a certain set of nodes to be un-blinded was implemented, and study was being completed. In the study, for the dataset, a snapshot of the LN as of 12th of April 2022, which was shared to literature by Rene Pickhardt was being used. For channel balances where necessary maximum one Bitcoin amount used randomly by binomial and uniform distributions. According to the study, there was no significant effect of using Martin's shortest path algorithm. Experiments carried out with A-star showed that, compared to Dijkstra based clients, for bigger amounts of transactions Dijkstra performed better. On the other hand, when run-time of simulation was considered, it was shown that A-star performed better. That meant for micro-transactions A-star could be used for more efficient transaction activities. In the experiments where channel balances un-blinded, high transaction success was being observed. On top of that, even though transaction amounts are increased, transaction success was not dropped significantly unlike a blinded network. For the experiments carried out when not all nodes were unblinded, it was shown that transaction success was significantly higher, which means that a sub-network, where privacy is not a big concern, can be built to increase overall network health.