区块链策略性挖矿综述：一种强化学习方法

策略性挖矿攻击（如自私挖矿）通过偏离诚实行为以最大化奖励来利用区块链共识协议。马尔可夫决策过程（MDP）分析在现代数字经济（包括区块链）中面临可扩展性挑战。为了解决这些局限性，强化学习（RL）提供了一种可扩展的替代方案，能够在复杂动态环境中实现自适应策略优化。在本综述中，我们考察了RL在策略性挖矿分析中的作用，并将其与基于MDP的方法进行了比较。我们首先回顾了基础的MDP模型及其局限性，然后探讨了能够在各种协议中学习近优策略的RL框架。在此分析的基础上，我们比较了RL技术及其在推导安全阈值（如有利可图攻击所需的最小攻击者算力）方面的有效性。为了进一步扩展讨论，我们对共识协议进行了分类，并提出了多智能体动力学和现实世界验证等开放性挑战。本综述突出了强化学习（RL）在解决自私挖矿挑战（包括协议设计、威胁检测和安全分析）方面的潜力，同时为去中心化系统和AI驱动分析领域的研究人员提供了战略路线图。