Моделирование эгоистичной добычи с помощью процессов принятия решений Маркова
2 июля 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
1.1 Связанная работа
Предварительные
2.1 Системная модель
2.2 Цель эгоистичной добычи
2.3 Процессы принятия решений Маркова
Эгоистичная горнодобывающая атака
3.1 Обзор
3.2 Формальная модель
3.3 Формальный анализ
3.4 Ключевые функции и ограничения
Экспериментальная оценка
Заключение, подтверждение и ссылки
A. NAS Mining Цели
B. Системы эффективных доказательств
C. Доказательство теоремы 3.1
3 эгоистичная атака добычи
3.1 Обзор
МотивацияПолем Чтобы мотивировать нашу эгоистичную горнодобывающую атаку, мы сначала вспоминаем классическую стратегию эгоистичной горнодобывающей атаки в Биткойне [11]. Напомним, что цель эгоистичной стратегии горнодобывающей промышленности - добывать частную цепочку, которая настигает общественную цепочку (см. Рисунок 1А). Эгоистичные шахтеры тайно раскололись в частной цепочке и в частном порядке, добавляя блоки в частную, необъявленную цепь. Эти блоки раскрываются только тогда, когда длина частной цепи догоняет длину основной цепи, заставляя честных шахтеров переходить от основной на частную цепь и отходы вычислительных ресурсов. В то время как в POW Blockchains каждая партия шахты на одном блоке, в блокчейнах, основанных на эффективных системах доказательств, могут добывать несколько блоков из -за простоты создания доказательств. Наша эгоистичная атака горнодобывающей промышленности использует это наблюдение, создавая несколько частных вилок одновременно.
Схема атакиПолем Наша эгоистичная горнодобывающая атака продолжается с противником, создающим несколько частных вилок в разных блоках в основной цепи, см. Рисунок 1B для иллюстрации. Вместо того, чтобы разыгрывать только самый последний блок, противник создает до 𝑓 Forks на каждом из последних блоков на главной цепи. Здесь 𝑓 и 𝑑 являются параметрами атаки, где 𝑓 - количество вилок, созданных в каждом общественном блоке, а 𝑑 представляет глубину атаки противника на цепь. Можно рассматривать 𝑑 как параметр постоянства блокчейна, который представляет глубину, на которой более ранние блоки практически гарантированно остаются в основной цепи [16]. На каждом шаге противник может либо выполнить
(1)добыча, то есть попытка добыть новый блок, или
(2)Вилка раскрывает действието есть публично объявляет одну из частных вилок, длина которых больше или равна длине основной цепи.
Выбор оптимального порядка добычи и вилки выявляет действия, которые противник должен выполнять на каждом временном шаге к максимизации его ожидаемого относительного дохода, является очень сложной проблемой. Это связано с тем, что на каждом временном этапе сторона для добычи следующего блока выбран вероятность (см. Наша модель системы в разделе 2.2), и процесс приводит к системе с чрезвычайно большим количеством состояний. Для любого данного параметра точности 𝜖> 0 наш анализ обеспечит как 𝜖-оптимальная стратегияСреди эгоистичных стратегий добычи, которым может следовать противник вместе сточное значениеожидаемого относительного дохода, гарантированного этой стратегией.
Формальная модель атакиПолем Цель нашего анализа - найти оптимальную эгоистичную стратегию добычи, которая максимизирует ожидаемый относительный доход противника. Обратите внимание, что это проблема последовательного принятия решений, поскольку оптимальная стратегия в рамках вышеупомянутых настройки эгоистичной майнинга должна на каждом шаге решения оптимально выбирать, выполнять ли майнинг или действие по выпуску вилок. Следовательно, чтобы проанализировать эту проблему, в разделе 3.2 мы формально моделируем нашу проблему как MDP. Пространство состояния MDP состоит из всех возможных конфигураций основной цепочки и частных вилок с первоначальным состоянием, соответствующим временным шагу, на котором инициируется эгоистичная шахтерская атака. Пространство действий MDP состоит из майнингового действия, а также одного действия по выпуску вилки для каждой частной вилки, длина которого больше или равна длине основной цепи. Наконец, вероятностная функция перехода MDP захватывает
Вероятностный процесс, который генерирует и определяет владение (честным или состязательным) новых блоков, которые должны быть добавлены в блокчейн, а также процесс определения новой основной цепочки всякий раз, когда противник публикует один или несколько частных вилок одинаковой длины.
Формальный анализ атакиПолем Напомним, что цель нашей эгоистичной добычи - максимизировать ожидаемый относительный доход противника. Для этого в разделе 3.3 мы определяем класс функций вознаграждения в MDP, построенном в разделе 3.2. Мы показываем, что для любого 𝜖> 0 мы можем вычислить «оптимальную эгоистичную стратегию добычи» в MDP и точное значение ожидаемого относительного дохода, которую она гарантирует путем решения MDP среднего платья в отношении функции вознаграждения, принадлежащей к классу построенных функций вознаграждения. Мы решаем MDP среднего платья, используя готовые инструменты, как упомянуто в разделе 2.3. Наш анализ даетПолностью автоматизированныйМетод вычисления 𝜖-оптимальных стратегий и значений ожидаемого относительного дохода, который предоставляет официальные гарантии на правильность его результатов.
Авторы:
(1) Krishnendu Chatterjee, IST Австрия, Австрия (Krishnendu.chatterjee@ist.ac.at);
(2) Амирали Эбрагимзаде, Технологический университет Шарифа, Иран (ebrahimzadeh.amirali@gmail.com);
(3) Mehrdad Karrabi, IST Austria, Austria (mehrdad.karrabi@ist.ac.at);
(4) Krzysztof Pietrzak, IST Австрия, Австрия (Krzysztof.pietrzak@ist.ac.at);
(5) Мишель Йео, Национальный университет Сингапура, Сингапур (mxyeo@nus.edu.sg);
(6) ðorđe žikelić, Сингапурский университет управления, Сингапур (dzikelic@smu.edu.sg).
Эта статья есть
Оригинал