論文の概要: Securing Proof of Stake Blockchains: Leveraging Multi-Agent Reinforcement Learning for Detecting and Mitigating Malicious Nodes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20983v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 16:52:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:46:59.203383
• Title: Securing Proof of Stake Blockchains: Leveraging Multi-Agent Reinforcement Learning for Detecting and Mitigating Malicious Nodes
• Title（参考訳）: Stake Blockchainのセキュアな証明 - 悪意のあるノードの検出と緩和のためのマルチエージェント強化学習の活用
• Authors: Faisal Haque Bappy, Tariqul Islam, Kamrul Hasan, Md Sajidul Islam Sajid, Mir Mehedi Ahsan Pritom,
• Abstract要約: MRL-PoS+は、PoSブロックチェーンのセキュリティを強化するための新しいコンセンサスアルゴリズムである。 MRL-PoS+は,PoSブロックチェーンの攻撃レジリエンスを著しく向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2982610402087727
• License:
• Abstract: Proof of Stake (PoS) blockchains offer promising alternatives to traditional Proof of Work (PoW) systems, providing scalability and energy efficiency. However, blockchains operate in a decentralized manner 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 without involving any central authority. In this paper, we propose MRL-PoS+, a novel consensus algorithm to enhance the security of PoS blockchains by leveraging Multi-agent Reinforcement Learning (MRL) techniques. Our proposed consensus algorithm introduces a penalty-reward scheme for detecting and eliminating malicious nodes. This approach involves the detection of behaviors that can lead to potential attacks in a blockchain network and hence penalizes the malicious nodes, restricting them from performing certain actions. Our developed Proof of Concept demonstrates effectiveness in eliminating malicious nodes for six types of major attacks. Experimental results demonstrate that MRL-PoS+ significantly improves the attack resilience of PoS blockchains compared to the traditional schemes without incurring additional computation overhead.
• Abstract（参考訳）: Proof of Stake(PoS)ブロックチェーンは、従来のProof of Work(PoW)システムに代わる、スケーラビリティとエネルギー効率を提供する有望な代替手段を提供する。 しかし、ブロックチェーンは分散的に運用されており、ネットワークは多様なユーザで構成されている。 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、中央の権限を介さずに、これらの悪意あるノードを継続的に監視、識別、削除する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。 本稿では,マルチエージェント強化学習(MRL)技術を活用した,PoSブロックチェーンのセキュリティ向上のための新しいコンセンサスアルゴリズムMRL-PoS+を提案する。 提案するコンセンサスアルゴリズムでは,悪意のあるノードの検出と削除を行うペナルティ・リワード方式を提案する。 このアプローチでは、ブロックチェーンネットワークの潜在的攻撃につながる可能性のある動作を検出して、悪意のあるノードをペナルティ化し、特定のアクションの実行を制限している。 提案したProof of Conceptは,6種類の攻撃に対して悪意のあるノードを除去する効果を示す。 実験結果から,MRL-PoS+は計算オーバーヘッドを増大させることなく,従来の方式と比較して,PoSブロックチェーンの攻撃レジリエンスを著しく向上することが示された。

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