論文の概要: Inside Qubic's Selfish Mining Campaign on Monero: Evidence, Tactics, and Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01437v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 09:22:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.775515
- Title: Inside Qubic's Selfish Mining Campaign on Monero: Evidence, Tactics, and Limits
- Title（参考訳）: クビックのモネロ自撮り運動:証拠、戦術、限界
- Authors: Suhyeon Lee, Hyeongyeong Kim,
- Abstract要約: 我々は、2025年にクビックが宣伝したモネロの自尊心のある鉱業キャンペーンを分析した。
クビックの平均ハッシュレートのシェアは23-34%まで上昇するが、51%のコントロールが維持されることはない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6090272256641813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We analyze Qubic's advertised selfish mining campaign on Monero in 2025. Combining data from Monero nodes, and the Qubic pool API, we reconstruct Qubic-attributed blocks and hashrate and detect ten intervals consistent with selfish mining strategies. In these intervals, Qubic's average hashrate share rises to the 23-34\% range, yet sustained 51\% control is never observed. We evaluate the campaign against the classical selfish mining model and a modified Markov-chain model that reflects Qubic's conservative release strategy: both predict lower revenue than honest mining at the inferred parameters, and the data largely confirms this while still showing noticeable deviations from the predicted curve. We interpret this gap between model and measurements in terms of Qubic's time-varying hashrate and coarse-grained attack segmentation.
- Abstract（参考訳）: 我々は、2025年にクビックが宣伝したモネロの自尊心のある鉱業キャンペーンを分析した。
MoneroノードからのデータとQubicプールAPIを組み合わせることで、Qubicが分散したブロックを再構築し、ハッシュし、利己的なマイニング戦略と整合した10区間を検出する。
これらの間隔では、クビックの平均ハッシュレートのシェアは23-34 %まで上昇するが、51 %のコントロールが持続することはない。
我々はクビックの保守的リリース戦略を反映した古典的自己中心的なマイニングモデルとマルコフ連鎖モデルに対するキャンペーンを評価する。両者とも、推定されたパラメータにおいて、正直なマイニングよりも低い収益を予測し、予測された曲線から顕著な逸脱を示しながら、このことをほぼ確認する。
我々は,Qubicの時間変化ハッシュレートと粗粒度攻撃セグメンテーションの観点から,モデルと測定のギャップを解釈する。
関連論文リスト
- Better Estimation of the Kullback--Leibler Divergence Between Language Models [62.09293217844222]
Kullback-Leibler (KL) の言語モデル間のばらつきを推定することは、多くの応用がある。
本稿では, 標準モンテカルロ推定器の偏差が, 標準モンテカルロ推定器の偏差以下であるようなラオ-ブラックウェル化推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T18:40:02Z) - Spatial Reasoning with Denoising Models [49.83744014336816]
本稿では,連続変数の集合に対する推論を行うためのフレームワークを提案する。
初めて、その生成順序をデノナイジングネットワーク自体によって予測できる。
これらの結果から,特定の推論タスクの精度を1%から50%に向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T14:08:30Z) - Bitcoin under Volatile Block Rewards: How Mempool Statistics Can Influence Bitcoin Mining [7.273897301039592]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-18T16:29:20Z) - Conformal Predictions under Markovian Data [50.24983453990065]
マルコフデータに適用した場合の分割等角予測法について検討する。
データ間の相関によって引き起こされる被覆率の差を定量化する。
K$-split CP は鎖の混合特性に適応する手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-21T22:01:09Z) - Semi-Supervised Model-Free Bayesian State Estimation from Compressed Measurements [57.04370580292727]
圧縮測定によるベイズ状態の推定について考察する。
時間的測定ベクトルの寸法は、推定される時間的状態ベクトルの寸法よりも小さい。
状態の進化の基盤となる力学モデルは「モデルフリープロセス」では未知数である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-10T05:03:48Z) - Model-Based Calculation Method of Mining Fairness in Blockchain [1.0599439539657787]
ブロックチェーンにおけるマイニングフェアネスは、マイニングに投資した計算リソースと、受け取ったブロック報酬の平等を指す。
本稿では,フォークの影響を明示的に捉えたマイニングフェアネスの算出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T02:27:28Z) - Fully Automated Selfish Mining Analysis in Efficient Proof Systems Blockchains [5.864854777864723]
私たちは、Bitcoinのような長鎖ブロックチェーンにおける自己中心的なマイニング攻撃について研究していますが、そこでは、作業の証明が効率的な証明システムに置き換えられます。
本稿では,敵の相対収益を最大化することを目的とした,新たな自尊心のあるマイニング攻撃を提案する。
本稿では,MDP の最適相対収益を$epsilon$-tight で計算する形式解析手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T15:44:39Z) - Statistical Confidence in Mining Power Estimates for PoW Blockchains [1.7061868168035934]
Proof of Work(PoW)ブロックチェーンでは、マイニングパワーの分散はブロックチェーンから直接読むことはできない。
中本係数の統計的不確かさを定量化する枠組みを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T16:43:30Z) - Hawkes-based cryptocurrency forecasting via Limit Order Book data [1.6236898718152877]
本稿では,ホークスモデルに根ざしたリミットオーダーブック(LOB)データを用いた新しい予測アルゴリズムを提案する。
我々の手法は、将来の金融相互作用の予測を活用することで、返却サインの正確な予測を提供する。
提案手法の有効性は,50シナリオにわたるモンテカルロシミュレーションを用いて検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T16:31:07Z) - Streaming Motion Forecasting for Autonomous Driving [71.7468645504988]
ストリーミングデータにおける将来の軌跡を問うベンチマークを導入し,これを「ストリーミング予測」と呼ぶ。
我々のベンチマークは本質的に、スナップショットベースのベンチマークでは見過ごされていない安全上の問題であるエージェントの消失と再出現を捉えている。
我々は,任意のスナップショットベースの予測器をストリーミング予測器に適応させることのできる,"Predictive Streamer"と呼ばれるプラグアンドプレイメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:13:16Z) - BIRP: Bitcoin Information Retrieval Prediction Model Based on Multimodal
Pattern Matching [2.2945578854972446]
CC情報から類似したPCの動きをランク付けする手法を提案する。
追加機能としてこれを活用することで,モデルの方向性予測能力が向上することを示す。
非常に不安定な価格のため、私たちのランク付けと方向性予測の方法論をBitcoinに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T07:04:23Z) - Targeted stochastic gradient Markov chain Monte Carlo for hidden Markov models with rare latent states [48.705095800341944]
隠れマルコフモデルのためのマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) アルゴリズムは、しばしば前向きのサンプリング器に依存する。
これにより、時系列の長さが増加するにつれて計算が遅くなり、サブサンプリングベースのアプローチの開発が動機となる。
本稿では,パラメータの勾配を計算する際に,希少な潜伏状態に対応するオーバーサンプリング観測を対象とするサブサンプリング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2018-10-31T17:44:20Z)
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。