Proof-of-work (PoW) cryptocurrencies rely on a balance of security and fairness in order to maintain a sustainable ecosystem of miners and users. Users demand fast and consistent transaction confirmation, and in exchange drive the adoption and valuation of the cryptocurrency. Miners provide the confirmations, however, they primarily seek rewards. In unfair systems, miners can amplify their rewards by consolidating mining power. Centralization however, undermines the security guarantees of the system and might discourage users. In this paper we present Tailstorm, a cryptocurrency that strikes this balance. Tailstorm merges multiple recent protocol improvements addressing security, confirmation latency, and throughput with a novel incentive mechanism improving fairness. We implement a parallel proof-of-work consensus mechanism with $k$ PoWs per block to obtain state-of-the-art consistency guarantees. Inspired by Bobtail and Storm, we structure the individual PoWs in a tree which, by including a list of transactions with each PoW, reduces confirmation latency and improves throughput. Our proposed incentive mechanism discounts rewards based on the depth of this tree. Thereby, it effectively punishes information withholding, the core attack strategy used to reap an unfair share of rewards. We back our claims with a comprehensive analysis. We present a generic system model which allows us to specify Bitcoin, $B_k$, and Tailstorm from a joint set of assumptions. We provide an analytical bound for the fairness of Tailstorm and Bitcoin in honest networks and we confirm the results through simulation. We evaluate the effectiveness of dishonest behaviour through reinforcement learning. Our attack search reproduces known optimal strategies against Bitcoin, uncovers new ones against $B_k$, and confirms that Tailstorm's reward discounting makes it more resilient to incentive layer attacks.


翻译:工作量证明(PoW)加密货币依赖于安全性与公平性的平衡,以维持矿工与用户可持续的生态系统。用户要求快速且一致的交易确认,并以此推动加密货币的采用与估值。矿工负责提供确认,但主要追求奖励。在不公平的系统中,矿工可通过合并算力放大收益,然而中心化会削弱系统的安全保障并可能使用户流失。本文提出Tailstorm——一种实现上述平衡的加密货币。Tailstorm融合了多项近期协议改进,在保障安全性、确认延迟与吞吐量的同时,引入一种提升公平性的新型激励机制。我们实现了每区块包含$k$个PoW的并行工作量证明共识机制,以获得最先进的一致性保证。受Bobtail与Storm启发,我们将各PoW组织成树形结构:通过在每个PoW中嵌入交易列表,降低确认延迟并提升吞吐量。我们提出的激励机制基于该树的深度折减奖励,从而有效惩罚信息隐匿行为——这是攫取超额奖励的核心攻击策略。我们通过全面分析支撑上述主张:提出通用系统模型,基于共同假设集对比特币、$B_k$及Tailstorm进行形式化描述;给出诚实网络中Tailstorm与比特币公平性的解析界,并通过仿真验证结果;通过强化学习评估恶意行为的有效性。我们的攻击搜索复现了针对比特币的已知最优策略,发现了针对$B_k$的新攻击策略,并证实Tailstorm的奖励折减机制使其对激励层攻击具有更强鲁棒性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《通过小型无人机系统将情报能力“作战化”》
消耗优势:美军的“精确规模化”概念
专知会员服务
8+阅读 · 6月15日
《离线语言支持系统:面向空战战术决策》
专知会员服务
9+阅读 · 6月15日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员