論文の概要: Impact of Conflicting Transactions in Blockchain: Detecting and Mitigating Potential Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20980v2
- Date: Sun, 08 Dec 2024 16:57:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-10 14:47:00.189173
- Title: Impact of Conflicting Transactions in Blockchain: Detecting and Mitigating Potential Attacks
- Title(参考訳): ブロックチェーンにおける競合トランザクションの影響:潜在的な攻撃の検出と緩和
- Authors: Faisal Haque Bappy, Tariqul Islam, Kamrul Hasan, Joon S. Park, Carlos Caicedo,
- Abstract要約: ブロックチェーンネットワーク内のトランザクションの競合は、パフォーマンス上の問題を引き起こし、セキュリティ上の脆弱性を導入する。
我々はこれらの攻撃を緩和するための一連の対策を提案する。
私たちの発見は、ブロックチェーンのセキュリティとパフォーマンスを強化するために、競合するトランザクションを積極的に管理することの重要性を強調しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2982610402087727
- License:
- Abstract: Conflicting transactions within blockchain networks not only pose performance challenges but also introduce security vulnerabilities, potentially facilitating malicious attacks. In this paper, we explore the impact of conflicting transactions on blockchain attack vectors. Through modeling and simulation, we delve into the dynamics of four pivotal attacks - block withholding, double spending, balance, and distributed denial of service (DDoS), all orchestrated using conflicting transactions. Our analysis not only focuses on the mechanisms through which these attacks exploit transaction conflicts but also underscores their potential impact on the integrity and reliability of blockchain networks. Additionally, we propose a set of countermeasures for mitigating these attacks. Through implementation and evaluation, we show their effectiveness in lowering attack rates and enhancing overall network performance seamlessly, without introducing additional overhead. Our findings emphasize the critical importance of actively managing conflicting transactions to reinforce blockchain security and performance.
- Abstract(参考訳): ブロックチェーンネットワーク内のトランザクションの競合は、パフォーマンス上の問題を引き起こすだけでなく、セキュリティ上の脆弱性も発生し、悪意のある攻撃を助長する可能性がある。
本稿では,ブロックチェーン攻撃ベクトルに対する競合トランザクションの影響について検討する。
モデリングとシミュレーションを通じて、ブロックの保持、二重支出、バランス、分散サービス拒否(DDoS)という、4つの重要な攻撃のダイナミクスを掘り下げます。
我々の分析は、これらの攻撃がトランザクションの競合を悪用するメカニズムに焦点を当てているだけでなく、ブロックチェーンネットワークの完全性と信頼性に対する彼らの潜在的影響を浮き彫りにしている。
また、これらの攻撃を緩和するための一連の対策も提案する。
実装と評価を通じて、追加のオーバーヘッドを伴わずに攻撃率を下げ、ネットワーク全体の性能をシームレスに向上する効果を示す。
私たちの発見は、ブロックチェーンのセキュリティとパフォーマンスを強化するために、競合するトランザクションを積極的に管理することの重要性を強調しています。
関連論文リスト
- Examining Attacks on Consensus and Incentive Systems in Proof-of-Work Blockchains: A Systematic Literature Review [0.0]
Bitcoinのセキュリティは、コンセンサスとインセンティブメカニズムで構成される分散台帳に依存している。
Bitcoinの受け入れが増加するにつれて、これらのメカニズムをターゲットにした攻撃による脅威が増大する。
本稿は、単独で実行される個々の攻撃とその利益性を調べることから始まる。
次に、これらの攻撃を互いに、あるいは他の悪意のある非悪意的な戦略と組み合わせることで、全体的な効果と収益性を高める方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-01T04:18:42Z) - Blockchain Economic Denial of Sustainability Attack: Exploiting Latency Optimization in Ethereum Transaction Forwarding [13.13413794919346]
エコノミック・デニアル・オブ・サステナビリティ(EDoS)攻撃は、修正ノードのオペレーターに対するトラフィックコストの経済的損失を引き起こす可能性がある。
攻撃者は修正ノードのネットワークトラフィックを3,600倍に増幅し、攻撃を行うために必要な量よりも13,800倍の経済被害を発生させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-02T18:06:33Z) - Maximizing Blockchain Performance: Mitigating Conflicting Transactions through Parallelism and Dependency Management [0.18641315013048293]
競合トランザクションは、高いネットワーク遅延とトランザクション障害に寄与する。
トランザクション並列性とインテリジェントな依存性マネージャを統合した,新たなスキームを提案する。
その結果,提案方式は既存の並列および非並列のHyperledger Fabricブロックチェーンネットワークよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T16:17:33Z) - Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models [111.58315434849047]
多粒性摂動を取り入れた高品質な逆数例を作成する。
我々は,多粒体攻撃を逐次的意思決定プロセスに変換する。
本手法は,攻撃の有効性と非受容性の両方において,一般的なベースラインを超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-02T02:08:29Z) - Graph Attention Network-based Block Propagation with Optimal AoI and Reputation in Web 3.0 [59.94605620983965]
我々は、ブロックチェーン対応Web 3.0のための、グラフ注意ネットワーク(GAT)ベースの信頼できるブロック伝搬最適化フレームワークを設計する。
ブロック伝搬の信頼性を実現するために,主観的論理モデルに基づく評価機構を導入する。
グラフ構造化データの処理能力に優れたGATが存在することを考慮し、GATを強化学習に利用して最適なブロック伝搬軌道を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T01:58:38Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - LookAhead: Preventing DeFi Attacks via Unveiling Adversarial Contracts [15.071155232677643]
分散型金融(DeFi)インシデントは、30億ドルを超える経済的損害をもたらした。
現在の検出ツールは、攻撃活動を効果的に識別する上で重大な課題に直面している。
本稿では,敵対的契約の特定に焦点をあてた,DeFi攻撃検出のための新たな方向を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T11:39:33Z) - Collaborative Learning Framework to Detect Attacks in Transactions and Smart Contracts [26.70294159598272]
本稿では、ブロックチェーントランザクションとスマートコントラクトの攻撃を検出するために設計された、新しい協調学習フレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,マシンコードレベルでの複雑な攻撃を含む,さまざまな種類のブロックチェーン攻撃を分類する機能を示している。
我々のフレームワークは、広範囲なシミュレーションによって約94%の精度を達成し、リアルタイム実験では91%のスループットで毎秒2,150トランザクションを処理している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:17:20Z) - Designing an attack-defense game: how to increase robustness of
financial transaction models via a competition [69.08339915577206]
金融セクターにおける悪意ある攻撃のエスカレートリスクを考えると、機械学習モデルの敵戦略と堅牢な防御メカニズムを理解することが重要である。
本研究の目的は、逐次的な財務データを入力として使用するニューラルネットワークモデルに対する敵攻撃と防御の現状とダイナミクスを調査することである。
我々は、現代の金融取引データにおける問題の現実的かつ詳細な調査を可能にする競争を設計した。
参加者は直接対決するので、実生活に近い環境で攻撃や防御が検討される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T12:53:09Z) - Combating Adversaries with Anti-Adversaries [118.70141983415445]
特に、我々の層は、逆の層とは反対の方向に入力摂動を生成します。
我々は,我々の階層と名目および頑健に訓練されたモデルを組み合わせることで,我々のアプローチの有効性を検証する。
我々の対向層は、クリーンな精度でコストを伴わずにモデルロバスト性を著しく向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T09:36:59Z) - A Self-supervised Approach for Adversarial Robustness [105.88250594033053]
敵対的な例は、ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの視覚システムにおいて破滅的な誤りを引き起こす可能性がある。
本稿では,入力空間における自己教師型対向学習機構を提案する。
これは、反逆攻撃に対する強力な堅牢性を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T20:42:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。