채굴 알고리즘

 

SHA256 : 

블록체인에서 가장 많이 채택하여 사용되고 있는 암호방식, 단방향이고 복호화 방법이

아직 밝혀지지 않음 보통 SHA-2라고 하면 모두 SHA-256으로 말할 정도로 상용화가 잘되어 있음 

 

 

X11 :

X계열 해시 알고리즘 중 가장 널리 쓰이고 있고 GPU에 의한 채굴이 가장 효과적임

 

X11의 장점

1. 발열이 적고 냉각을 유지하는 고가의 GPU를 사용해 과열을 방지함
2. X11을 사용하면 GPU는 암호화폐를 처리하고 채굴하는데 많은 전력이 필요하지 않음
3. 블레이크 알고리즘부터 CPU 기능의 지침에 따라 코인을 생성하는데 필요한 SMID 알고리즘까지
서로 다른 11개의 해시함수를 사용해서 높은 수준의 보안을 제공함

4. 올바른 소프트웨어와 설정을 갖추면 해시성능을 40%까지 높일 수 있음

5. GPU 채굴자에게 훌륭한 방법이 될 수 있으며 전력비 지출을 줄이는 이점도 있음 

 

 

X13 :

기존의 X11알고리즘을 기반으로 하는 알고리즘, 에이식(ASIC) 체굴자들의 채굴에 대한 저항력을 높이기 위해 13가지의 해시함수로 구성되어 있음 X13이 적용된 코인으로는 비트코인 다이아몬드(Bitcoin Diamond), 스트라티스(Stratis), 나브코인(Navcoin)등이 있다. X13 해시 알고리즘 플랫폼은 작업증명과 지분증명 노드의 안정성을 보장하기 위해 하이브리드 프로토콜을 사용함 
이 알고리즘은 토르 네트워크(Tor Network)를 통해 트래픽을 전송하여 트랜잭션의 익명성을 보장하고 이중으로 보안을 유지함

 

 

 

X16R :

X16R은 클래식 X11을 기반으로 하는 채굴 알고리즘 에이식(ASIC)채굴을 막기위해 16개의 서로 다른 해시 알고리즘으로 구성되어있음, 레이븐 코인은 2018년 1월 비트코인 오픈소스를 기반으로 X16R을 적용하여 에이식 장비에 의한 채굴의 중앙화를 예방하도록 설계했음  이 알고리즘의 특징은 이전 블록의 해시를 기반으로 16해싱 알고리즘의 순서가 끊임없이 변경되는 것입니다. 대신 이 해시 알고리즘의 무작위성으로 인해 ASICs 개발에 상당히 취약함

 

 

 

Grostl :

그로스톨(Grostl Algorithm) 알고리즘, 그로스톨팀이 국립표준기술연구소(NIST) 해시 함수 경쟁에 제출한 암호화 해시함수
그로스톨 알고리즘이 적용된 코인으로는 크로스톨 코인, 디지바이트 버지 등이 있다.
그로스톨 알고리즘은 압축 함수가 크고 고정된 서로 다른 두 개의 순열로부터 만들어지는 반복되는 해시함수다. 
덜 복잡한 해싱알고리즘으로 CPU와 GPU에서 잘 동작하고 다른 알고리즘에 비해 해시당 소비전력이 매우 적기 때문에 가장 효율적인 채굴알고리즘에 속함

 

NeoScrypt :

스크립트를 대체하도록 설계된 에이식(ASIC) 내성 작업증명 알고리즘이고 기존 스크립트 알고리즘의 후속 알고리즘

네오스크립트 개발은 암호화폐 페더코인(Feathercoin)을 만드는 것으로 시작됐음 네오스크립트의 특징 중 하나는

트랜잭션의 속도다. 네오스크립트 알고리즘은 부하가 많아도 네트워크는 빠르게 변환을 처리한다. 이는 모든 네트워크 구성원이 진행하는 인증을 통해 가능하게 됨 현재 널리보급되지는 않았지만 몇가지 암호화폐의 기반으로 사용됨 

 

 

Scrypt :

스크립트 알고리즘은 콜린 퍼시벌(Colin Percival)이 개발한 암호화된 키 추출 알고리즘, 스크립트 알고리즘은 비트코인의 주요 대안 중 하나인 라이트 코인 작업에 사용되는 알고리즘을 채택함  스크립트 알고리즘의 이점은 비트코인에 비해 낮은 블록 생성시간과 에이식(ASIC) 저항성을 꼽을 수 있음 GPU 채굴을 방지하기 위해 라이트코인에 적용됐으나 네트워크는 GPU 채굴로 가득차게 됐음 실제로 스크립트 알고리즘은 많은 양의 메모리를 요구하여 대규모 사용자 하드웨어 공격을 수행하는데 있어서 많은 비용이 들도록 특별히 설계되어있음

 

 

Ethash

이더해시(Ethash)는 이더리움(Ethereum)의 작업증명(PoW)합의 알고리즘이다.

이더해시는 비탈릭 부테린의 대거(Dagger)알고리즘과 타데우스 드리자(Thaddeus Dryja)의 하시모토 알고리즘(Hashimoto algorithm)의 조합인 대거-하시모토의 진화된 알고리즘을 사용함

이더해시는 방향성 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)로 알려진 대규모 데이터 세트의 생성 및 분석에 의존함 DAG의 초기 크기는 약 1GB이고 천천히 선형으로 크기가 커지고 매순간 업데이트 됨