论文2024/704

高效证明系统区块链中的全自动自私挖掘分析

摘要

我们研究了比特币等最长链区块链中的自私挖矿攻击，但在工作证明被有效的证明系统取代的情况下，如利益证明或空间证明，并考虑计算使对手的预期相对收入最大化的最优自私挖矿攻击的问题，从而使链条质量最小化。为此，我们提出了一种新的自私挖掘攻击，旨在最大化该目标，并将攻击形式化为马尔可夫决策过程（MDP）。然后，我们提出了一个正式的分析程序，该程序计算MDP中最佳预期相对收入的$\epsilon$紧下界，以及实现该$\epsilon$紧下界的策略，其中$\epsilon>0$可以是任何指定的精度。我们的分析是完全自动化的，并提供了正确性的正式保证。我们评估了我们自私的挖矿攻击，并观察到与两个考虑的基线相比，它实现了更高的预期相对收益。在并行工作中，[Sarenche FC’24]基于高效的证明系统，对可预测的最长链中的自私挖掘进行了自动化分析。可预测意味着挑战的随机性在许多块中是固定的（例如在Ouroboros中），而我们考虑不可预测的（类比特币）链，其中的挑战来自前面的块。