高效证明系统区块链中自私矿工分析的全自动方法
密码学与安全
2024-05-09 v1
摘要
我们研究了在最长链区块链中进行自私�矿攻击，如比特币，但其中工作量证明被高效证明系统所取代——例如权益证明或空间证明，并考虑计算最大化对抗方预期相对收益的自私矿工攻击，从而最小化链质量。为此，我们提出了一种旨在最大化该目标的新型自私矿工攻击，并将其正式建模为马尔可夫决策过程（MDP）。随后，我们提出了一种正式分析程序，可计算 MDP 中对最优预期相对收益的 -紧下界，并提供一种实现该 -紧下界的策略，其中 可为任意指定精度。我们的分析是全自动的，并对正确性提供形式保证。我们评估了我们的自私矿工攻击，观察到其在两个被考虑的基准中实现了优于水平的预期相对收益。在同步工作 [Sarenche FC'24] 中对基于高效证明系统的可预测最长链区块链中的自私矿工进行自动化分析。可预测意味着挑战的随机性对许多区块固定，而我们考虑的是不可预测（比特币式）链，其中挑战来源于前一个区块。
引用
@article{arxiv.2405.04420,
title = {Fully Automated Selfish Mining Analysis in Efficient Proof Systems Blockchains},
author = {Krishnendu Chatterjee and Amirali Ebrahimzadeh and Mehrdad Karrabi and Krzysztof Pietrzak and Michelle Yeo and Đorđe Žikelić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.04420},
year = {2024}
}