In this paper, we review the undercutting attacks in the transaction-fee-based regime of proof-of-work (PoW) blockchains with the longest chain fork-choice rule. Next, we focus on the problem of fluctuations in mining revenue and the mining gap - i.e., a situation, in which the immediate reward from transaction fees does not cover miners' expenditures. To mitigate these issues, we propose a solution that splits transaction fees from a mined block into two parts - (1) an instant reward for the miner of a block and (2) a deposit sent to one or more fee-redistribution smart contracts ($\mathcal{FRSC}$s) that are part of the consensus protocol. At the same time, these redistribution smart contracts reward the miner of a block with a certain fraction of the accumulated funds of the incoming fees over a predefined time. This setting enables us to achieve several interesting properties that are beneficial for the incentive stability and security of the protocol. With our solution, the fraction of Default-Compliant miners who strictly do not execute undercutting attacks is lowered from the state-of-the-art result of 66% to 30%.


翻译:本文研究了在基于最长链分叉规则的工作量证明(PoW)区块链中,采用交易费机制时存在的“挖矿攻击”问题。随后,我们聚焦于挖矿收益波动与“挖矿缺口”问题——即交易费即时收益无法覆盖矿工支出的情形。为缓解这些问题,我们提出了一种解决方案:将已挖出区块中的交易费拆分为两部分——(1) 矿工的即时奖励,以及(2) 发送至一个或多个作为共识协议组成部分的费用再分配智能合约($\mathcal{FRSC}$s)的存款。同时,这些再分配智能合约会在预设时间段内,将累积新进入费用的一定比例奖励给区块矿工。该设置使我们能够实现若干对协议激励稳定性与安全性有利的有趣特性。通过我们的方案,严格不执行挖矿攻击的默认合规矿工比例,从此前最优结果的66%降低至30%。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
An Overview on Machine Translation Evaluation
Arxiv
14+阅读 · 2022年2月22日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
VIP会员
最新内容
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
0+阅读 · 12分钟前
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
1+阅读 · 29分钟前
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
3+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
7+阅读 · 7月17日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
全球首个GNN为主的AI创业公司,募资$18.5 million!
图与推荐
1+阅读 · 2022年4月16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
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13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
相关基金
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员