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区块链中的一种半自私挖矿策略

摘要

本发明公开了区块链中一种半自私挖矿策略,旨在降低自私矿工在自私挖矿过程中被发现的概率,提高他们的挖矿收益。与此同时,考虑实际矿池的算力分布,在给定参数下,半自私挖矿方法的收益明显高于传统自私挖矿算法。其技术要点是,自私矿工在采取自私挖矿的过程中,会分出部分算力进行诚实挖矿,这部分算力被称为半自私矿工(semi‑selfish miner)。与自私矿工的策略不同,半自私矿工始终在公链上挖矿。对于诚实矿工来说,其只能够观察当前已公开的区块,即,诚实矿工不能够观察到私链上的区块信息。半自私挖矿策略可以最大程度地降低自私矿工被发现的概率,同时保障自私矿工能够获得更大的相对收益。

著录项

  • 公开/公告号CN112906022A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 贵州大学;

    申请/专利号CN202110193452.6

  • 发明设计人 李涛;陈玉玲;何建江;罗运;

    申请日2021-02-20

  • 分类号G06F21/60(20130101);G06Q20/06(20120101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号

  • 入库时间 2023-06-19 11:16:08

说明书

技术领域

本发明属于信息安全技术领域,涉及基于自私挖矿的策略。

背景技术

作为最大的去中心化加密货币,比特币一直广受人们的关注。一个最重要的原因是,比特币具有巨大的经济效益,矿工能够通过挖矿获取相对应的奖励。传统观点认为,比特币挖矿是激励相容的,即,矿工只有在遵守比特币挖矿协议,才能够获得最大的收益。然而,在自私挖矿算法中,自私矿工能够获得高于算力占比的相对收益。因此,在收益的激励下,更多的矿工会选择采取自私挖矿。在这种情况下,遵守比特币协议便不能够获取最大的收益。

在传统的自私挖矿模型中,当自私矿工拥有比特币全网25%的算力以上时,能够获得高于算力占比的相对收益。换句话说,在上述情况下,自私挖矿的收益高于诚实挖矿。因此,在更多收益的激励下,更多的矿工会选择自私挖矿。然而,传统的自私挖矿容易造成过高的分叉率。在这种情况下,诚实矿工很容易发现网络中存在自私挖矿,会降低自私挖矿的收益。为此,本文在传统自私挖矿的基础上,提出了基于半自私挖矿策略,以降低自私挖矿中的分叉率,同时在一定程度上提高自私矿工的相对收益。

发明内容

本发明的目的是提供一种半自私挖矿策略,包含策略模型构建、自私挖矿、分叉率计算、收益计算等步骤,其具体过程如下:

攻击者拥有α的算力,其分配α*ρ的算力在公链上诚实挖矿,称为半自私矿工(semi-selfish miner),α*(1-ρ)的算力在私链上进行自私挖矿,称为自私矿工 (selfishminer);

攻击者构造半自私挖矿策略模型,并优化相关模型参数;

半自私矿工在公链上诚实挖矿,自私矿工按照SM1算法中的策略采取自私挖矿;

基于半自私挖矿策略模型,计算自私挖矿过程中导致的区块分叉率forkRate:

基于半自私挖矿策略模型,计算攻击者(半自私矿工和自私矿工)在自私挖矿过程中获得的相对收益relRevenue和绝对收益absRevenue。

为了证明该发明的有效性,半自私挖矿策略和SM1算法在分叉率、相对收益和绝对收益等不同的衡量指标之间进行了对比。实验结果表明,在当前实际的矿池算力分布中,半自私挖矿策略具有更低的分叉率,更高的相对收益和绝对收益。

附图说明

图1详细描述了半自私挖矿策略的分叉率。

图2详细描述了半自私挖矿策略的相对收益。

图3详细描述了半自私挖矿策略的绝对收益。

具体实施方式

(1)攻击者拥有当前比特币系统全网a的算力,同时初始化相关参数:

(1.1)攻击者分配α*ρ的算力进行诚实挖矿,拥有这部分算力的矿工被称为半自私矿工(semi-selfish miner);

(1.2)攻击者分配α*(1-ρ)的算力进行自私挖矿,拥有这部分算力的矿工称为自私矿工(selfish miner);

(2)攻击者构造半自私挖矿策略模型;

(3)自私矿工按照SM1算法进行自私挖矿:

(3.1)当自私矿工发现了一个区块时,若当前公链和私链的长度相等,自私矿工公布新发现的区块;否则,新发现的区块保持私有,作为私链的一部分;

(3.2)当诚实矿工或者半自私矿工发现了一个区块时,若私链长度小于公链,自私矿工放弃私链,选择公链;若公链长度和私链相等或者私链领先公链一个砌块,自私矿工公布私链上的所有区块;其他情况下,自私矿工仍然保持私链的私密性。

(4)攻击者计算半自私挖矿策略模型中的分叉率:

(5)攻击者计算半自私挖矿策略模型中的相对收益和绝对收益:

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