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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11702v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 08:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 20:43:57.819577
• 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。 本稿では,より現実的な揮発性モデルに基づく鉱業戦略開発のための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: The security of Bitcoin protocols is deeply dependent on the incentives provided to miners, which come from a combination of block rewards and transaction fees. 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, leads to the emergence of new security threats or intensifies 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. This paper presents a reinforcement learning-based tool to develop mining strategies under a more realistic volatile model. We employ the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm, which efficiently handles dynamic environments, such as the Bitcoin mempool, to derive near-optimal mining strategies when 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. We revisit the Bitcoin security threshold presented in the WeRLman paper and demonstrate that the implicit predictability of valuable transaction arrivals in this model leads to an underestimation of the reported threshold. Additionally, we show that, while adversarial strategies like selfish mining under the fixed reward model incur an initial loss period of at least two weeks, the transition toward a transaction-fee era incentivizes mining pools to abandon honest mining for immediate profits. This incentive is expected to become more significant as the protocol reward approaches zero in the future.
• Abstract（参考訳）: Bitcoinプロトコルのセキュリティは、採掘者に提供するインセンティブに大きく依存している。 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。 このビットコインのインセンティブ化メカニズムの変化は、ボラティリティをブロック報酬に導入し、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。 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に基づく鉱業戦略開発のための強化学習ツールを提案する。 我々は、Bitcoinメムプールなどの動的環境を効率的に扱う非同期アドバンテージ・アクター・クリティカル(A3C)アルゴリズムを用いて、Bitcoinメムプールの複雑さをモデル化した環境と相互作用する際に、最適に近いマイニング戦略を導出する。 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。 WeRLmanの論文で示されたBitcoinのセキュリティしきい値を再検討し、このモデルにおける価値あるトランザクション到着の暗黙の予測可能性が、報告されたしきい値の過小評価につながることを実証する。 また、固定報酬モデルに基づく自家用地雷のような敵対的戦略は、少なくとも2週間の損失期間を生じるが、トランザクションフィー時代の移行は、即時利益のために、正直な鉱業を放棄するために鉱業プールにインセンティブを与える。 このインセンティブは、将来プロトコル報酬がゼロに近づくにつれて、より重要になるだろうと期待されている。

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