論文の概要: Fully Automated Selfish Mining Analysis in Efficient Proof Systems Blockchains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04420v1
- Date: Tue, 7 May 2024 15:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 13:31:20.814107
- Title: Fully Automated Selfish Mining Analysis in Efficient Proof Systems Blockchains
- Title（参考訳）: 効率的なプロフシステムブロックチェーンにおける完全自動自家マイニング解析
- Authors: Krishnendu Chatterjee, Amirali Ebrahimzadeh, Mehrdad Karrabi, Krzysztof Pietrzak, Michelle Yeo, Đorđe Žikelić,
- Abstract要約: 私たちは、Bitcoinのような長鎖ブロックチェーンにおける自己中心的なマイニング攻撃について研究していますが、そこでは、作業の証明が効率的な証明システムに置き換えられます。
本稿では,敵の相対収益を最大化することを目的とした,新たな自尊心のあるマイニング攻撃を提案する。
本稿では,MDP の最適相対収益を$epsilon$-tight で計算する形式解析手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.864854777864723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study selfish mining attacks in longest-chain blockchains like Bitcoin, but where the proof of work is replaced with efficient proof systems -- like proofs of stake or proofs of space -- and consider the problem of computing an optimal selfish mining attack which maximizes expected relative revenue of the adversary, thus minimizing the chain quality. To this end, we propose a novel selfish mining attack that aims to maximize this objective and formally model the attack as a Markov decision process (MDP). We then present a formal analysis procedure which computes an $\epsilon$-tight lower bound on the optimal expected relative revenue in the MDP and a strategy that achieves this $\epsilon$-tight lower bound, where $\epsilon>0$ may be any specified precision. Our analysis is fully automated and provides formal guarantees on the correctness. We evaluate our selfish mining attack and observe that it achieves superior expected relative revenue compared to two considered baselines. In concurrent work [Sarenche FC'24] does an automated analysis on selfish mining in predictable longest-chain blockchains based on efficient proof systems. Predictable means the randomness for the challenges is fixed for many blocks (as used e.g., in Ouroboros), while we consider unpredictable (Bitcoin-like) chains where the challenge is derived from the previous block.
- Abstract（参考訳）: 我々は、Bitcoinのような長鎖ブロックチェーンにおける利己的なマイニング攻撃について研究するが、そこでは、仕事の証明が効率的な証明システム(利害関係の証明や宇宙の証明など)に置き換えられ、敵の予想される相対的な収益を最大化する最適な利己的なマイニング攻撃を計算することの問題を考慮し、チェーンの品質を最小化する。
そこで我々は,この目的を最大化し,マルコフ決定プロセス(MDP)としての攻撃を形式的にモデル化することを目的とした,新たな自家的マイニング攻撃を提案する。
次に、MDPの最適相対収益を$\epsilon$-tight下限とする形式解析手順と、この$\epsilon$-tight下限を達成する戦略を提示する。
我々の分析は完全に自動化されており、正確性に関する正式な保証を提供する。
自尊心の強い鉱業攻撃を評価し, 2つのベースラインに比較して, 予想される相対収益が上回っていることを観察した。
並列処理(Sarenche FC'24)では、効率的な証明システムに基づく予測可能な最長チェーンブロックチェーンにおいて、自己中心的なマイニングを自動で分析する。
予測可能(predictable)とは、多くのブロック(例:Ouroboros)に対して、チャレンジのランダム性が固定されることを意味する。
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