論文の概要: Bitcoin Under Volatile Block Rewards: How Mempool Statistics Can Influence Bitcoin Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11702v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 16:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:44.727904
• Title: Bitcoin Under Volatile Block Rewards: How Mempool Statistics Can Influence Bitcoin Mining
• Title（参考訳）: Bitcoinの不安定なブロック:Mempool統計がBitcoinマイニングにどのように影響するか
• Authors: Roozbeh Sarenche, Alireza Aghabagherloo, Svetla Nikova, Bart Preneel,
• Abstract要約: Bitcoinがより半減期を経験するにつれて、プロトコル報酬はゼロに収束し、取引手数料がマイナー報酬の主要な源となる。 以前のBitcoinのセキュリティ分析では、固定ブロック報酬モデルまたは高度に単純化された揮発性モデルが検討されている。 本研究では,より現実的な揮発性モデルの下での鉱業戦略の分析を目的とした強化学習ツールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.893888881448058
• License:
• Abstract: As Bitcoin experiences more halving events, the protocol reward converges to zero, making transaction fees the primary source of miner rewards. This shift in Bitcoin's incentivization mechanism, which introduces volatility into block rewards, could lead to the emergence of new security threats or intensify existing ones. Previous security analyses of Bitcoin have either considered a fixed block reward model or a highly simplified volatile model, overlooking the complexities of Bitcoin's mempool behavior. In this paper, we present a reinforcement learning-based tool designed to analyze mining strategies under a more realistic volatile model. Our tool uses the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm to derive near-optimal mining strategies while interacting with an environment that models the complexity of the Bitcoin mempool. This tool enables the analysis of adversarial mining strategies, such as selfish mining and undercutting, both before and after difficulty adjustments, providing insights into the effects of mining attacks in both the short and long term. Our analysis reveals that Bitcoin users' trend of offering higher fees to speed up the inclusion of their transactions in the chain can incentivize payoff-maximizing miners to deviate from the honest strategy. In the fixed reward model, a disincentive for the selfish mining attack is the initial loss period of at least two weeks, during which the attack is not profitable. However, our analysis shows that once the protocol reward diminishes to zero in the future, or even currently on days when transaction fees are comparable to the protocol reward, mining pools might be incentivized to abandon honest mining to gain an immediate profit.
• Abstract（参考訳）: Bitcoinがより半減なイベントを経験するにつれて、プロトコル報酬はゼロに収束し、取引手数料がマイナー報酬の主要な源となる。 Bitcoinのインセンティブ化メカニズムの変化は、ブロック報酬にボラティリティを導入し、新たなセキュリティ脅威が出現したり、既存のものを強化したりする可能性がある。 これまでのBitcoinのセキュリティ分析では、固定ブロック報酬モデルか、高度に単純化された揮発性モデルかが検討されており、Bitcoinのメムプール動作の複雑さを見下ろしている。 本稿では,より現実的な揮発性モデルの下での鉱業戦略の分析を目的とした強化学習ツールを提案する。 我々のツールは、Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)アルゴリズムを使用して、Bitcoinメムプールの複雑さをモデル化した環境と相互作用しながら、最適に近いマイニング戦略を導出します。 このツールは、困難調整前後の利己的な採鉱や減産といった敵の採鉱戦略の分析を可能にし、短期的・長期的な採鉱の効果に関する洞察を提供する。 我々の分析によると、ビットコイン利用者は、取引をチェーンに組み込むのを早めるために高額な手数料を課す傾向が、正統な戦略から逸脱するために、支払いを最大化する鉱山労働者にインセンティブを与える可能性がある。 固定報酬モデルでは、自家用地雷攻撃の嫌悪感は少なくとも2週間の損失期間であり、攻撃が利益を得られない。 しかし、分析の結果、将来プロトコル報酬がゼロに減らされると、あるいは取引手数料がプロトコル報酬に匹敵する日でさえも、マイニングプールは、正直なマイニングを放棄して即時利益を得るインセンティブを与える可能性がある。

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