論文の概要: VDHLA: Variable Depth Hybrid Learning Automaton and Its Application to
Defense Against the Selfish Mining Attack in Bitcoin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12096v1
- Date: Wed, 15 Feb 2023 06:25:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 13:14:43.443403
- Title: VDHLA: Variable Depth Hybrid Learning Automaton and Its Application to
Defense Against the Selfish Mining Attack in Bitcoin
- Title（参考訳）: vdhla:可変深度ハイブリッド学習オートマトンとそのbitcoinの利己的なマイニング攻撃に対する防御への応用
- Authors: Ali Nikhalat-Jahromi, Ali Mohammad Saghiri, Mohammad Reza Meybodi
- Abstract要約: 固定構造と可変動作集合学習オートマトンを組み合わせたハイブリッド学習オートマトンモデルを提案する。
我々の知る限りでは、固定構造学習オートマトンの深さをインテリジェントに変化させる最初のハイブリッドモデルである。
提案されたモデルは、Bitcoinの利己的なマイニング攻撃から守るために適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.160208922584163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning Automaton (LA) is an adaptive self-organized model that improves its
action-selection through interaction with an unknown environment. LA with
finite action set can be classified into two main categories: fixed and
variable structure. Furthermore, variable action-set learning automaton (VASLA)
is one of the main subsets of variable structure learning automaton. In this
paper, we propose VDHLA, a novel hybrid learning automaton model, which is a
combination of fixed structure and variable action set learning automaton. In
the proposed model, variable action set learning automaton can increase,
decrease, or leave unchanged the depth of fixed structure learning automaton
during the action switching phase. In addition, the depth of the proposed model
can change in a symmetric (SVDHLA) or asymmetric (AVDHLA) manner. To the best
of our knowledge, it is the first hybrid model that intelligently changes the
depth of fixed structure learning automaton. Several computer simulations are
conducted to study the performance of the proposed model with respect to the
total number of rewards and action switching in stationary and non-stationary
environments. The proposed model is compared with FSLA and VSLA. In order to
determine the performance of the proposed model in a practical application, the
selfish mining attack which threatens the incentive-compatibility of a
proof-of-work based blockchain environment is considered. The proposed model is
applied to defend against the selfish mining attack in Bitcoin and compared
with the tie-breaking mechanism, which is a well-known defense. Simulation
results in all environments have shown the superiority of the proposed model.
- Abstract（参考訳）: 学習オートマトン(LA)は、未知の環境との相互作用を通じて行動選択を改善する適応的な自己組織化モデルである。
有限作用集合を持つlaは、固定構造と可変構造という2つの主要なカテゴリに分類できる。
さらに、可変アクションセット学習オートマトン(VASLA)は、可変構造学習オートマトンの主要なサブセットの1つである。
本稿では、固定構造と可変動作集合学習オートマトンを組み合わせた新しいハイブリッド学習オートマトンモデルであるVDHLAを提案する。
提案モデルでは、可変アクションセット学習オートマトンは、動作切り替えフェーズ中に固定構造学習オートマトンの深さを増加、減少、または残すことができる。
さらに、提案モデルの深さは、対称(SVDHLA)または非対称(AVDHLA)の方法で変化することができる。
我々の知る限りでは、固定構造学習オートマトンの深さをインテリジェントに変化させる最初のハイブリッドモデルである。
静止環境および非定常環境における報酬の総数および行動スイッチングについて,提案モデルの性能を計算機シミュレーションにより検討した。
提案モデルとFSLAとVSLAを比較した。
提案したモデルの性能を実用的に適用するために,実証型ブロックチェーン環境のインセンティブ適合性を脅かす利己的なマイニング攻撃を検討する。
提案したモデルは、Bitcoinの自己中心的なマイニング攻撃に対する防御に応用され、よく知られた防御機構であるタイブレーキングメカニズムと比較される。
すべての環境におけるシミュレーション結果から,提案モデルの有効性が示された。
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