論文の概要: MRL-PoS: A Multi-agent Reinforcement Learning based Proof of Stake Consensus Algorithm for Blockchain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09123v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 16:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 12:17:07.892008
- Title: MRL-PoS: A Multi-agent Reinforcement Learning based Proof of Stake Consensus Algorithm for Blockchain
- Title（参考訳）: MRL-PoS:ブロックチェーンのための吸気合意アルゴリズムの証明に基づくマルチエージェント強化学習
- Authors: Tariqul Islam, Faisal Haque Bappy, Tarannum Shaila Zaman, Md Sajidul Islam Sajid, Mir Mehedi Ahsan Pritom,
- Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント強化学習に基づくProof-of-StakeコンセンサスアルゴリズムであるMRL-PoSを紹介する。
悪意のあるノードを排除し、正直なノードにインセンティブを与える、報酬と罰則の仕組みが組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18641315013048293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The core of a blockchain network is its consensus algorithm. Starting with the Proof-of-Work, there have been various versions of consensus algorithms, such as Proof-of-Stake (PoS), Proof-of-Authority (PoA), and Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT). Each of these algorithms focuses on different aspects to ensure efficient and reliable processing of transactions. Blockchain operates in a decentralized manner where there is no central authority and the network is composed of diverse users. This openness creates the potential for malicious nodes to disrupt the network in various ways. Therefore, it is crucial to embed a mechanism within the blockchain network to constantly monitor, identify, and eliminate these malicious nodes. However, there is no one-size-fits-all mechanism to identify all malicious nodes. Hence, the dynamic adaptability of the blockchain network is important to maintain security and reliability at all times. This paper introduces MRL-PoS, a Proof-of-Stake consensus algorithm based on multi-agent reinforcement learning. MRL-PoS employs reinforcement learning for dynamically adjusting to the behavior of all users. It incorporates a system of rewards and penalties to eliminate malicious nodes and incentivize honest ones. Additionally, MRL-PoS has the capability to learn and respond to new malicious tactics by continually training its agents.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーンネットワークの中核は、コンセンサスアルゴリズムである。
Proof-of-Workをはじめ、PoS(Proof-of-Stake)、PoA(Proof-of-Authority)、PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance)といったコンセンサスアルゴリズムの様々なバージョンがある。
これらのアルゴリズムはそれぞれ、トランザクションの効率的で信頼性の高い処理を保証するために、さまざまな側面に焦点を当てています。
ブロックチェーンは中央の権威がなく、ネットワークは多様なユーザで構成される分散的な方法で運用されている。
このオープン性は、悪意のあるノードがネットワークをさまざまな方法で破壊する可能性を生んでいる。
したがって、これらの悪意のあるノードを常に監視、識別、削除するためのメカニズムをブロックチェーンネットワークに組み込むことが重要です。
しかしながら、すべての悪意のあるノードを特定するのに、すべてに適合するメカニズムは存在しない。
したがって、ブロックチェーンネットワークの動的適応性は、セキュリティと信頼性を常に維持するために重要である。
本稿では,マルチエージェント強化学習に基づくProof-of-StakeコンセンサスアルゴリズムであるMRL-PoSを紹介する。
MRL-PoSは、すべてのユーザの振る舞いを動的に調整するために強化学習を採用している。
悪意のあるノードを排除し、正直なノードにインセンティブを与える、報酬と罰則の仕組みが組み込まれている。
さらにMRL-PoSは、エージェントを継続的に訓練することで、新しい悪意ある戦術を学習し、反応する能力を持っている。
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