ケンブリッジ大学の研究：海底ケーブルの切断はビットコインに影響を及ぼさないが、クラウドサービスの集中化こそが真のリスク

2026.03.09

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ケンブリッジ大学の研究：海底ケーブルの切断はビットコインに影響を及ぼさないが、クラウドサービスの集中化こそが真のリスク

7本の海底ケーブルが同時に切断されたが、ビットコインはほとんど影響を受けず、しかし研究によって真の脆弱性が明らかになった。

2026.03.09 - 03:15:44

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7本の海底ケーブルが同時に切断されたが、ビットコインはほとんど影響を受けず、しかし研究によって真の脆弱性が明らかになった。

著者：CryptoSlate

翻訳・編集：TechFlow

TechFlow解説：ケンブリッジ大学の研究チームは、11年分のデータと68件の海底通信ケーブル障害事例を用いて、海底ケーブルが切断されてもビットコインネットワークにはほとんど影響がないことを実証しました。しかし同時に、真の弱点が海底ではなく、Hetzner、AWS、Google Cloudといったクラウドサービスプロバイダーにあることも明らかにしました。本研究の結論は、「ビットコインは脆弱である」という主張に対する力強い反論であると同時に、実際のインフラリスクを定量化するためのフレームワークも提供しています。

本文全文：

2024年3月、コートジボワール近海で発生した海底擾乱により、7本の海底通信ケーブルが切断され、地域のインターネットへの影響度（IODAスコア）は11,000を超えました。

一方、ビットコインにとっては、世界的な影響は極めて小さなものでした。影響を受けた地域では約5ノードのみが停止し、全ネットワークの約0.03％に過ぎず、影響率は-2.5％と、通常の変動範囲内に収まりました。

価格変動は見られず、コンセンサスの中断もありませんでした。

ケンブリッジ大学による新たな研究では、ビットコインネットワークの11年分のデータおよび検証済みの海底ケーブル障害事例68件を対象としており、その結果、海底ケーブル障害がビットコインネットワークに与える干渉は、これまでのところ極めて限定的であることが示されています。

これに対し、ネットワークをホストする少数の事業者を標的とした協調的な攻撃は、ランダムなインフラ障害よりも、可視化可能なノードを効果的に破壊でき、その効果は1桁以上も異なる可能性があります。

注目に値するのは、中国におけるマイニング規制措置や、グローバルな検閲耐性インフラの普及が、意図せずしてビットコインネットワークをより強靭なトポロジーへと導いている可能性がある点です。

Torは長年にわたりプライバシー保護ツールとして認識されてきましたが、今や構造的レジリエンス層として機能しています。また、大多数のビットコインノードはTor上で動作しています。

実証データは懸念と矛盾する

ケンブリッジ大学の研究者Wenbin Wu氏およびAlexander Neumueller氏は、2014年から2025年までのデータセットを構築しました。このデータセットには、800万件のビットコインノード観測記録、658本の海底ケーブル、および385件のケーブル障害事例が含まれており、それらと中断の特徴との照合も行われています。

385件の報告のうち、68件が検証可能な中断と一致しており、そのうち87％の検証済みケーブル事例では、ノード数の変化が5％未満にとどまりました。平均的な影響は-1.5％、中央値は-0.4％でした。

ノードの中断とビットコイン価格との相関係数はほぼゼロ（r = -0.02）です。地域の主要ニュースを席巻するようなケーブル障害も、ビットコインの分散型ネットワークにおいては痕跡すら残さない場合が多いのです。

本研究では、ビットコインをマルチレイヤーネットワークとしてモデル化しています。すなわち、354本の海底ケーブルによって接続された225カ国を含む物理接続層、ルーティングインフラ層（自律システム）、およびビットコインのピア・ツー・ピアオーバーレイ層です。

ケーブルをランダムに除去するシナリオでは、10％以上のノードが切断される臨界点（しきい値）は0.72～0.92の間です。ビットコインネットワークが有意な断片化を起こすには、ほとんどの国間ケーブルがすべて機能停止する必要があります。

真の脆弱性はどこにあるか

標的型攻撃の作用メカニズムはまったく異なります。ランダムなケーブル除去では、10％のノードが切断される臨界点に達するには、72％～92％のケーブルを除去する必要がありますが、高媒介性（betweenness centrality）を持つケーブルを標的にした攻撃では、この割合は20％まで低下します。

最も効果的な戦略は、ノード数に基づきトップレベルの自律システム（ASN）を標的とすることであり、ルーティング容量のわずか5％を除去するだけで、上記の臨界点に達します。

著者らは、このようなASN標的型シナリオを「実際の物理ケーブル切断ではなく、ホスティング事業者のサービス停止または調整された規制措置」と定義しています。モデルにより特定されたトップレベルのネットワークには、Hetzner、OVHcloud、Comcast、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloudが含まれます。

2026年3月のBitnodesスナップショットは、この状況を裏付けています。23,150個のアクセス可能なノードのうち、Hetznerが869個、ComcastおよびOVHがそれぞれ348個、AWSが336個、Google Cloudが313個をホストしています。

これは「5社のプロバイダーがビットコインを破滅させ得る」という主張ではありません。

公開ネットワークを完全に除去したとしても、大多数のノードは依然として稼働し続けます。なぜなら、ネットワークの大部分がTor上で動作しているからです。しかしながら、この発見は、ランダムなケーブル障害では生じ得なかったような接続障害および伝播障害を、協調的な行動が引き起こす可能性を示唆しています。

最近のクラウドサービス障害は、こうしたリスクカテゴリを具体的に示しています。例えば、AWSは2026年3月の障害についてソフトウェアデプロイ失敗を原因としており、また別の報道では、AWSの中東地域データセンターが攻撃を受けた後に障害が発生したと伝えられています。

これらの事象はビットコインに有意な影響を及ぼしませんでしたが、ホスティング事業者に関連する障害が現実に存在することを示す、理論上の仮定ではない明確な証拠となっています。

Tor：構造的レジリエンス層として

ビットコインネットワークの構成は顕著に変化しています。

Torの採用率は、2014年のほぼゼロから、2021年には2,478ノード（全体の23％）へと増加し、さらに2022年には7,617ノード（52％）へと上昇しました。2026年3月時点では、23,150個のアクセス可能なノードのうち14,602個がTorノードであり、その割合は63％に達しています。この成長は、2019年のイランにおけるインターネット遮断、2021年のミャンマーでのクーデター、および2021年の中国におけるマイニング禁止措置など、複数回の検閲事象と同期しています。

ノード運用者は何らの調整なしに検閲耐性インフラへと移行しており、これはネットワークが適応的かつ自己組織的な能力を持っていることを示しています。

Torの導入には課題もあります。現在、大多数のビットコインノードの地理的位置は観測不能になっています。

著者らは、Torリレーインフラを独立したネットワーク層として扱う四層モデルを構築することで、この問題に対処しています。Torリレーは、位置が既知の物理サーバーです。

9,793個のリレーから得られたコンセンサス重みデータを用いて、著者らは、ある国の接続を遮断するケーブル障害が、同時にそのリレーをダウンさせる様子をモデル化しました。

研究結果は予想外のものでした。四層モデルは、公開ネットワークのみを考慮したモデルよりも常に高い臨界障害しきい値を示し、その向上幅は0.02～0.10の間でした。

大多数のTorリレーのコンセンサス重みはドイツ、フランス、オランダに集中しており、これら諸国には広範なケーブル接続が存在します。周辺国との接続を遮断するケーブル障害は、こうした接続性の高い国々のリレー容量を弱めることはありません。

攻撃者が公開ネットワークのルーティングとTor回路の両方を同時に中断させるには、より多くのインフラを除去する必要があります。

中国要因

ビットコインのレジリエンスは2021年に最低値0.72を記録し、これはハッシュパワー集中度のピークとも一致しています。

ケンブリッジ大学のデータによると、2019年にはハッシュパワーの74％が東アジアに集中していました。ノードの地理的集中は、2018年から2021年にかけて公開ネットワークのレジリエンスをピーク時から22％低下させました。

2022年の反転は非常に強力なものでした。中国におけるマイニング禁止措置の後、インフラの分散化とともに、臨界しきい値は0.88へと上昇し、Torの採用率も加速しました。

著者らは単一の因果関係を断定することは避けましたが、規制圧力が地理的再配置を促進し、検閲耐性インフラの採用を推進したという点については、両者ともネットワークの堅牢性を高める方向に寄与したと述べています。

表面上の集中化の一部は、測定誤差に起因しています。Tor採用率の上昇に伴い、公開ネットワークのサンプルはより少ない場所に集中するようになり、ヘファンドール＝ヘーシュマン指数（HHI）は166から4,163へと上昇しましたが、Hetznerの実際のシェアは10％から3.6％へと低下しています。この集中は、実際の中心化ではなく、サンプル構成の変化を反映したものなのです。