論文の概要: TBDD: A New Trust-based, DRL-driven Framework for Blockchain Sharding in IoT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00632v1
- Date: Mon, 1 Jan 2024 01:57:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 12:57:08.131046
- Title: TBDD: A New Trust-based, DRL-driven Framework for Blockchain Sharding in IoT
- Title（参考訳）: TBDD: IoTにおけるブロックチェーンシャーディングのための新しい信頼ベースのDRL駆動フレームワーク
- Authors: Zixu Zhang, Guangsheng Yu, Caijun Sun, Xu Wang, Ying Wang, Ming Zhang, Wei Ni, Ren Ping Liu, Andrew Reeves, Nektarios Georgalas,
- Abstract要約: シャードブロックチェーンとIoTを統合することで、信頼性の問題と最適化されたデータフローに対するソリューションが提示される。
深層強化学習は動的で複雑なシステムと多次元最適化を十分に扱う。
textscTbDdはノードタイプを認識し、潜在的な脅威に対してターゲットリシャーディングを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.15169926146292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating sharded blockchain with IoT presents a solution for trust issues and optimized data flow. Sharding boosts blockchain scalability by dividing its nodes into parallel shards, yet it's vulnerable to the $1\%$ attacks where dishonest nodes target a shard to corrupt the entire blockchain. Balancing security with scalability is pivotal for such systems. Deep Reinforcement Learning (DRL) adeptly handles dynamic, complex systems and multi-dimensional optimization. This paper introduces a Trust-based and DRL-driven (\textsc{TbDd}) framework, crafted to counter shard collusion risks and dynamically adjust node allocation, enhancing throughput while maintaining network security. With a comprehensive trust evaluation mechanism, \textsc{TbDd} discerns node types and performs targeted resharding against potential threats. The model maximizes tolerance for dishonest nodes, optimizes node movement frequency, ensures even node distribution in shards, and balances sharding risks. Rigorous evaluations prove \textsc{TbDd}'s superiority over conventional random-, community-, and trust-based sharding methods in shard risk equilibrium and reducing cross-shard transactions.
- Abstract（参考訳）: シャードブロックチェーンとIoTを統合することで、信頼性の問題と最適化されたデータフローに対するソリューションが提示される。
Shardingは、ノードを並列シャードに分割することで、ブロックチェーンのスケーラビリティを向上するが、不正なノードがシャードをターゲットとしてブロックチェーン全体を破壊する攻撃に対して、脆弱性がある。
このようなシステムでは、セキュリティとスケーラビリティのバランスをとることが重要です。
Deep Reinforcement Learning (DRL) は動的で複雑なシステムと多次元の最適化を扱う。
本稿では,信頼に基づくDRL駆動型(\textsc{TbDd})フレームワークを導入し,ネットワークセキュリティを維持しながらノード割り当てを動的に調整し,スループットを向上する。
包括的信頼評価機構により、 \textsc{TbDd} はノードタイプを識別し、潜在的な脅威に対してターゲットリシャーディングを実行する。
このモデルは不完全なノードに対する耐性を最大化し、ノードの移動頻度を最適化し、シャード内のノードの分布を保証し、シャーディングリスクのバランスをとる。
厳密な評価は、従来のランダム、コミュニティ、信頼に基づくシャーディング手法よりも、シャードリスク均衡とクロスシャードトランザクションの削減において、textsc{TbDd}の優位性を証明している。
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