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    區(qū)塊鏈中區(qū)塊截留攻擊的研究與分析

    2022-03-02 08:31:42劉子州程曉榮王治博
    計算機工程與應(yīng)用 2022年4期
    關(guān)鍵詞:受害者模型

    劉子州,程曉榮,王治博

    華北電力大學(保定)計算機系,河北 保定071000

    區(qū)塊鏈技術(shù)起源于比特幣,是以比特幣為代表的眾多數(shù)字貨幣體系的底層核心技術(shù),它整合了梅克爾樹、工作量證明(proof of work,PoW)、hash函數(shù)、數(shù)字簽名等技術(shù),因而具有了去中心化、去信任、數(shù)據(jù)不可篡改等特點[1]。區(qū)塊鏈技術(shù)如今被國內(nèi)外學者廣泛地嘗試和應(yīng)用在金融交易、物聯(lián)網(wǎng)、身份認證等領(lǐng)域,應(yīng)用前景廣闊[2]。

    區(qū)塊鏈技術(shù)作為一項新興技術(shù),學者們針對區(qū)塊鏈的攻擊行為研究不夠完善透徹,同時針對區(qū)塊鏈的攻擊行為方式較多,其中主要的攻擊有自私挖掘、女巫(Sybil)攻擊、雙花攻擊、區(qū)塊截留攻擊(扣塊攻擊)等[3]。區(qū)塊截留(block withholding,BWH)攻擊是針對比特幣等虛擬貨幣的一種攻擊行為,攻擊者通過加入目標礦池,在挖掘出完整區(qū)塊后截留不發(fā)布,從而達到降低目標礦池收益的行為。區(qū)塊截留攻擊首先由Rosenfeld于文獻[4]中提出并進行研究。在Rosenfeld 對區(qū)塊截留攻擊的研究中,它被視為一種“損人不利己”的攻擊方式。之后在文獻[5-6]中相繼提出了新的區(qū)塊截留攻擊模型,并證明了惡意攻擊者可以通過區(qū)塊截留攻擊增加自己的收益。文獻[7]創(chuàng)造性地提出了贊助的區(qū)塊截留攻擊,指出攻擊者可以通過雇傭礦工去攻擊受害礦池,降低受害礦池的有效算力比,進而提高攻擊者礦池的有效算力比,最終獲得額外的收益。文獻[8]通過結(jié)合區(qū)塊截留攻擊以及自私挖掘,提出了扣塊后分叉攻擊(fork after withholding,F(xiàn)AW):攻擊者在進行區(qū)塊截留攻擊后故意分叉進而競爭主鏈,因此攻擊者不僅會獲得區(qū)塊截留攻擊的額外收益,還有幾率獲得成為主鏈后增加的收益。

    通過上述分析可知,國內(nèi)外學者們已經(jīng)針對區(qū)塊截留攻擊進行了相當?shù)睦碚撗芯浚已芯康膫?cè)重點各有不同,但是就提高收益速度這一角度的研究尚有不足。收益速度是衡量攻擊者是否獲利的重要指標,也是區(qū)塊截留攻擊是否最終有效的重要衡量標準。本文通過分析區(qū)塊截留攻擊的原理和攻擊過程設(shè)計了攻擊模型,能夠在穩(wěn)定提升收益率的情況下同時提高收益速度,且經(jīng)實驗驗證攻擊成功有效。

    1 區(qū)塊截留攻擊

    1.1 礦池與礦工

    以比特幣為例,全網(wǎng)平均10 min 產(chǎn)出一個區(qū)塊,其獎勵會賦予這位“挖”出區(qū)塊的幸運礦工,但其余礦工顆粒無收,這就導(dǎo)致少量算力很難通過挖掘區(qū)塊而獲得獎勵。極低的獲利概率促使礦工們將算力聯(lián)合起來,組建算力龐大的礦池,以保障穩(wěn)定的收入[9]。截至2020 年6月,算力前4的礦池占全網(wǎng)算力約5成。

    為方便管理,每個礦池都設(shè)有管理員,礦池管理員負責為每個礦工收集交易、分配挖礦任務(wù)和分配收益[10]。為保證礦工能夠積極工作并獲得穩(wěn)定的收入,礦池管理員會設(shè)定一個低于全網(wǎng)難度的挖礦目標,將交易收集打包后與挖礦目標一并發(fā)送給各個礦工,在本輪結(jié)束時匯總各個礦工的貢獻量,并按貢獻分配收益。

    礦工通過自身的算力致力于解決管理員所分配的挖礦目標,一旦解決了目標值,便將滿足目標值的nonce提交給管理員,作為部分工作量證明(partial proof of works,PPoWs)[8]。部分工作量證明是礦工證明自己努力挖礦的憑證,同時也是礦池分配收益的憑據(jù)[11]。完整工作量證明(full proof of works,F(xiàn)PoWs)是區(qū)塊鏈全網(wǎng)的解決目標,部分工作量證明是完整工作量證明的超集[10]。因此礦工在尋找解決PPoWs 的nonce 時,有幾率直接找到FPoWs 的nonce。一旦礦工提交了FPoWs,管理員就會向全網(wǎng)廣播,礦池會獲得提交區(qū)塊的獎勵。礦池中的每個礦工都試圖找到FPoWs,一旦礦池找到了FPoWs,則該礦池會獲得提交區(qū)塊的獎勵。由于礦工無法將FPoWs 提交到其他礦池中,如果礦池中的某個礦工找到了難題的解決方案,即FPoWs,它將有兩個選擇,一是將其提交給礦池管理員,二是隱瞞它找到FPoWs的事實。

    1.2 符號說明

    表1為符號說明,本文所用符號及其相關(guān)含義均符合表1。

    表1 符號說明Table 1 Symbol description

    1.3 區(qū)塊截留攻擊原理

    誠實礦工在收到管理員所發(fā)布的任務(wù)后開始挖礦,在發(fā)現(xiàn)滿足任務(wù)目標的PPoWs后直接提交給礦池管理員,以獲得獎勵[12]。但發(fā)動區(qū)塊截留攻擊的惡意礦工在尋找滿足任務(wù)目標的過程中,發(fā)現(xiàn)PPoWs 便提交給礦池管理員,發(fā)現(xiàn)FPoWs不選擇提交而是拋棄,礦池管理員不會得知惡意礦工拋棄FPoWs 的事實,而仍然認為該礦工在努力尋找FPoWs。由于礦池管理員依舊認為該惡意礦工是誠實的,該惡意礦工依然會獲得礦池分發(fā)的收益。惡意礦工并不會為礦池尋找FPoWs有任何貢獻,同時該礦池內(nèi)其他誠實礦工由于惡意礦工的行為而降低了收益[13]。

    圖1為Rosenfeld攻擊模型的攻擊流程。由于Rosenfeld的攻擊模型同樣會導(dǎo)致惡意礦工收入的減少,該類模型被認為是得不償失的。

    圖1 Rosenfeld區(qū)塊截留攻擊Fig.1 Rosenfeld block withholding attack

    為了能更直觀地獲得結(jié)論,在此假設(shè)全網(wǎng)只有兩個礦池,全網(wǎng)算力總和為1,全網(wǎng)收益總和為1。受害者礦池中存在惡意礦工,惡意礦工只向管理員提交PPoWs而不提交FPoWs,即發(fā)動了區(qū)塊截留攻擊。

    誠實礦池的算力為1-ρ,受害者礦池的總算力為ρ,其中的誠實礦工算力為ρ-α。

    在所有礦工都誠實挖礦的情況下,每個礦工都會獲得與其投入相符合的收益,即誠實礦池收益為1-ρ,受害者礦池收益為ρ。在惡意礦工發(fā)動區(qū)塊截留攻擊后,因為惡意礦工在挖礦過程中只提交PPoWs,而不提交FPoWs,所以惡意礦工的算力α并不會對挖礦有任何實際作用。因此,此時區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的真實算力只有1-α,受害者礦池的真實算力只有ρ-α。根據(jù)真實算力,受害者礦池的平均收益為:

    惡意礦工的收益為:

    誠實礦池的平均收益為:

    當所有礦工誠實挖礦時其收益與其自身算力成正比,因此可得受害者礦池的收益率為:

    其中由于ρ<1,因此PR1<1,即受害者礦池的收益減少了。

    惡意礦工的收益率:

    同樣,由于ρ<1,因此PR<1,即惡意礦工的收益也減少了。

    誠實礦池的收益率:

    其中由于0<α<1,因此PR2>1,即誠實礦池的收益提高了。

    由此可見,Rosenfeld 的區(qū)塊截留攻擊模型不會導(dǎo)致惡意礦工的收益增加,反而會使惡意礦工和受害者礦池的收益減少,間接導(dǎo)致誠實礦池的收益增加。因此Rosenfeld區(qū)塊截留攻擊被視為一種“損人不利己”的攻擊模型。

    1.4 Courtois區(qū)塊截留攻擊

    Courtois 和Bahack 于文獻[5]中提出的區(qū)塊截留攻擊模型指出,惡意礦工可以通過間接地利用誠實礦工的計算能力來提高自身的利益。

    Courtois 攻擊模型的流程如圖2。假設(shè)存在一個攻擊者礦池以及多個誠實礦池,攻擊者礦池將自身算力分為兩部分,一部分作為誠實算力A 依靠其算力挖礦,剩余算力作為攻擊者B注入其他礦池中。在該類模型中,惡意礦工的行為減少了誠實礦工獲利的可能性,從而提高了自身的利益。

    圖2 Courtois區(qū)塊截留攻擊Fig.2 Courtois block withholding attack

    1.4.1 雙礦池的Courtois區(qū)塊截留攻擊模型

    假設(shè)攻擊者礦池將自身算力的β部分作為滲透礦工去攻擊受害者礦池,其余1-β部分誠實挖礦,那么攻擊者的收益將會分為攻擊收益和誠實收益。此時區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的真實算力為1-αβ,受害者礦池的真實算力為。

    攻擊者的收入分為兩部分,一部分為滲透入受害者礦池發(fā)動區(qū)塊截留攻擊所造成的收益,另一部分為誠實挖礦的收益。

    攻擊者的攻擊收益:

    攻擊者的誠實收益:

    因此攻擊者的總收益為:

    攻擊者的收益率為:

    明顯可得,PR>1,攻擊者的收益增加了。

    1.4.2 多礦池的Courtois區(qū)塊截留攻擊模型

    區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中存在多個礦池,攻擊者礦池分出β比例算力的礦工作為攻擊者滲透進一個受害者礦池中發(fā)動區(qū)塊截留攻擊,其余算力誠實挖礦,且不攻擊其他誠實礦池。受害者礦池中的誠實礦工算力為ρ,其余誠實礦池的算力為1-α-ρ。

    攻擊者的收益分為兩部分,一部分為攻擊受害者礦池所獲得的收益R1,另一部分為誠實挖礦所獲得的收益R2。

    攻擊者的攻擊收益:

    攻擊者的誠實受益:

    因此攻擊者的總收益:

    攻擊者的收益率為:

    類似于雙礦池的Courtois 區(qū)塊截留攻擊,攻擊者的收益率PR>1。

    1.5 Bag被贊助的區(qū)塊截留攻擊

    自私的攻擊者總是尋找一些策略并利用其計算能力來最大化自己的收入。Bag等人發(fā)現(xiàn),通過對受害者礦池的攻擊會間接導(dǎo)致除受害者礦池以外所有礦池的收益增加,這就存在了其他礦池合作發(fā)動攻擊的可能性。在攻擊者與雇傭者礦池合謀的情況下,攻擊者會因攻擊受害者礦池而得到來自雇傭者礦池的獎勵,獎勵金額應(yīng)與雇傭者通過攻擊受害者礦池而額外獲得的激勵收益成正比[7]。

    當區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中存在兩個礦池A 和B 且攻擊者的算力穩(wěn)定不變時,攻擊者與A礦池合謀攻擊B礦池以期獲得更大的利潤。攻擊者將算力分為兩部分,一部分攻擊算力受到礦池A的雇傭攻擊礦池B,攻擊算力在礦池B 中發(fā)動區(qū)塊截留攻擊,遇到PPoWs 便提交,遇到FPoWs便交給雇傭者礦池A以證明自己的攻擊行為(礦池A 并不能公布此FPoWs),礦池A 的管理者便會給予攻擊者一部分獎勵,從而導(dǎo)致攻擊者與雇傭者礦池A皆會獲得比誠實挖礦更多的收益。

    攻擊者所獲得的收益包括三部分:攻擊者向礦池P發(fā)動區(qū)塊截留攻擊所獲得的收益、攻擊者誠實挖礦的收益、雇傭者礦池給予攻擊者的獎勵。

    2 收益速度提高的區(qū)塊截留攻擊

    很多針對區(qū)塊截留攻擊的研究人員都將策略重心放在了攻擊所造成的收益率上(即全網(wǎng)產(chǎn)出一塊區(qū)塊,攻擊者所獲得的部分),而忽略了對收益速度(單位時間內(nèi)所獲收益)的研究[14]。當攻擊者發(fā)動區(qū)塊截留攻擊后,滲透礦工對挖礦沒有任何實際作用,區(qū)塊鏈全網(wǎng)的真實算力降低,而在區(qū)塊鏈全網(wǎng)的難度值不變的情況下,產(chǎn)出每塊區(qū)塊的期望時間增大,進而導(dǎo)致了收益速度的降低,因此單純的針對提高收益率的策略并不會造成事實上的收益提高。

    以目前最完善的區(qū)塊鏈公有鏈網(wǎng)絡(luò)比特幣為例,每當全網(wǎng)挖出2 016 塊區(qū)塊,比特幣網(wǎng)絡(luò)會基于全網(wǎng)算力自動調(diào)整挖礦難度[15],以保證每挖出一塊區(qū)塊的期望時間為600 s,稱每2 016塊(約14天)為一個階段。根據(jù)比特幣網(wǎng)絡(luò)規(guī)則可知,當某一階段內(nèi)出現(xiàn)全網(wǎng)算力變化導(dǎo)致挖礦期望時間不同于600 s,比特幣網(wǎng)絡(luò)不會在瞬時改變?nèi)W(wǎng)難度值,而是會根據(jù)本階段末的算力在下一階段開始前自動調(diào)整挖礦難度值,以保證穩(wěn)定的挖礦秩序。

    本文所構(gòu)造模型通過引入時間參數(shù)t來雙方面地分析區(qū)塊截留攻擊的收益情況,在攻擊者收益率的分析上仿照Courtois 區(qū)塊截留攻擊模型的方案進行實驗驗證,通過時間參數(shù)t來分析攻擊者的收益速度,并就收益速度與收益率對區(qū)塊截留攻擊的收益情況進行綜合。

    通過比特幣網(wǎng)絡(luò)的運行機制,本文將區(qū)塊截留攻擊的過程分為三個階段,分別為攻擊開始階段、持續(xù)攻擊階段和攻擊結(jié)束階段,并分別對這三個階段進行收益分析。

    2.1 攻擊開始階段

    在階段開始時,攻擊者礦池持有α比例的算力,并將自身β比例的算力滲透進受害者礦池中,對受害者礦池發(fā)動區(qū)塊截留攻擊,此時受害者礦池的算力為ρ+αβ,攻擊者將自身余下的1-β比例的算力用于誠實挖礦。圖3為攻擊開始階段的各部分算力變化。

    圖3 攻擊開始階段Fig.3 Attack start stage

    本階段攻擊者礦池誠實挖礦的收益:

    本階段攻擊者礦池滲透攻擊的收益:

    本階段受害者礦池的收益:

    由于攻擊者發(fā)動的區(qū)塊截留攻擊,全網(wǎng)內(nèi)有αβ的算力將不會致力于挖掘區(qū)塊,導(dǎo)致在比特幣網(wǎng)絡(luò)的難度值不變的情況下,全網(wǎng)的真實算力降低,挖掘區(qū)塊的速度下降,因此挖出一塊區(qū)塊的期望時間增大,全網(wǎng)內(nèi)的收益速度降低。

    Dh為區(qū)塊鏈全網(wǎng)平均每秒產(chǎn)出塊數(shù),當全網(wǎng)難度值不變且算力穩(wěn)定時,有,T為固定值600 s。而在攻擊者發(fā)動了區(qū)塊截留攻擊后,全網(wǎng)的真實算力為:

    由于真實算力的變化,在本階段,挖出一塊區(qū)塊的平均時間變?yōu)椋苊黠@當α、β都大于0 時有t>T,即期望時間增大。

    此時攻擊者的收益速度rstart為:

    而攻擊者誠實挖礦時的收益速度rah為:

    結(jié)論1在攻擊者發(fā)動區(qū)塊截留攻擊的開始階段,真實算力降低會引起挖掘區(qū)塊的期望時間增大,攻擊者的收益速度降低。

    2.2 持續(xù)攻擊階段

    在攻擊開始階段結(jié)束時,由于開始階段挖礦時間長于預(yù)期,區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)會自動調(diào)整下一階段的難度值以匹配全網(wǎng)算力,保證出塊的期望時間為T。此時各部分的算力可見圖4。

    圖4 持續(xù)攻擊階段Fig.4 Attack continued stage

    在持續(xù)攻擊階段,假設(shè)在攻擊者發(fā)動攻擊后全網(wǎng)內(nèi)的算力保持穩(wěn)定,經(jīng)過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的自我調(diào)整后,此時的全網(wǎng)難度為:

    全網(wǎng)真實算力(即誠實算力)為:

    而挖出區(qū)塊的期望時間為600 s。

    從上文得知,在發(fā)動攻擊后攻擊者的收益量為:

    在此階段,攻擊者的收益速度為:

    顯然,rmid>rstart,當時,rmid>rah成立。

    結(jié)論2在持續(xù)攻擊階段,當時,攻擊者的收益速度將會高于誠實挖礦。

    2.3 攻擊結(jié)束階段

    在攻擊者礦池發(fā)動區(qū)塊截留攻擊后的某個階段,攻擊者礦池的管理者決定取消攻擊策略,轉(zhuǎn)而全力進行誠實挖礦。此階段的算力變化見圖5。

    圖5 攻擊結(jié)束階段Fig.5 Attack end stage

    假設(shè)全網(wǎng)內(nèi)的算力保持穩(wěn)定,由于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的自我調(diào)節(jié),此時全網(wǎng)的挖礦難度值為,而當攻擊者礦池將算力全部轉(zhuǎn)為誠實挖礦策略后,全網(wǎng)的實際算力提高到h,在難度值穩(wěn)定的情況下算力上升將會導(dǎo)致出塊速度提升,因此本階段內(nèi)出塊的期望時間為:

    顯然t

    由于攻擊者礦池改變了挖礦策略轉(zhuǎn)而進行誠實挖礦,而誠實挖礦的期望收益與攻擊者自身的算力相匹配,本階段內(nèi)攻擊者礦池的期望收益為α,攻擊者礦池的收益速度為:

    顯然rend>rah,且rend>rmid。

    結(jié)論3在本模型中,攻擊者的滲透算力在滿足的條件下rend>rmid>rah>rstart。

    2.4 模型總結(jié)

    持有全網(wǎng)α算力的攻擊者礦池利用其自身比例的算力作為滲透算力,針對持有全網(wǎng)ρ算力的受害者礦池發(fā)動區(qū)塊截留攻擊,即滲透礦工在挖礦過程中只提交PPoWs,發(fā)現(xiàn)FPoWs 不會選擇提交而是自行處理(如丟棄或發(fā)動FAW攻擊)。因為滲透礦工提交了PPoWs,所以受害者礦池的管理員會承認滲透礦工們的工作,從而根據(jù)滲透礦工的貢獻給其發(fā)放收益,滲透礦工們也得到了穩(wěn)定的收益。在發(fā)動攻擊后,攻擊者應(yīng)維持攻擊行為并保證滲透算力的比例不變,以保證挖礦和收益的穩(wěn)定性。當攻擊者決定改變挖礦策略時,須在攻擊的最后一個階段全力誠實挖礦,以保證收益的最大化。

    3 仿真驗證

    為了驗證本文所提出的區(qū)塊截留攻擊模型能夠在提高收益率的同時提高收益速度,實驗平臺布置在Windows10上,通過dockerforWindows 來進行對Hyperledger Fabric 1.2 區(qū)塊鏈環(huán)境的搭建,實驗結(jié)果在Python 上進行編碼展示。

    3.1 前提假設(shè)

    對區(qū)塊截留攻擊模型的驗證實驗在以下前提條件中進行:

    (1)每挖掘2 016 塊區(qū)塊為一階段(約14 天),區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)將會在每個新階段更新全網(wǎng)難度值,假設(shè)攻擊者在一個新階段發(fā)動攻擊。

    (2)假設(shè)攻擊者在發(fā)動攻擊后,全網(wǎng)的區(qū)塊鏈節(jié)點總數(shù)及總算力保持穩(wěn)定。

    (3)假設(shè)全網(wǎng)總算力為1,受害者礦池的算力為0.1,攻擊者算力α取值范圍為0.1~0.2,β為攻擊者算力中滲透算力的比例,其余全部算力為若干個誠實礦池所有。設(shè)定每個礦池的挖礦幸運值為100%,即礦池收益完全對等于礦池算力,挖礦模擬次數(shù)約為10 000次。

    3.2 Courtois區(qū)塊截留攻擊收益分析

    圖6 Courtois模型中攻擊者的收益率Fig.6 Attacker’s revenue rate in Courtois model

    由圖6 可明確得出,在Courtois 提出的區(qū)塊截留攻擊模型中,攻擊者在全網(wǎng)的收益占比明顯要高于自身算力在全網(wǎng)的比例,但由于攻擊者需要投入大量的算力對受害者礦池進行滲透,受害者礦池的收入會明顯降低。

    Courtois 所提出的模型中,攻擊者的收益占比明顯提高,但是該策略忽略了在攻擊者發(fā)動區(qū)塊截留攻擊后,由于全網(wǎng)算力降低所引起的挖礦的期望時間增大,從而間接導(dǎo)致了攻擊者單位時間內(nèi)所獲區(qū)塊量,即收益速度降低。從圖7中可明顯看出,攻擊者在投入了大量的滲透算力后,其收益速度有明顯下降。

    圖7 Courtois模型中攻擊者的收益速度Fig.7 Attacker’s revenue speed in Courtois model

    3.3 新區(qū)塊截留攻擊模型收益分析

    在所構(gòu)造的區(qū)塊截留攻擊模型中,攻擊者改變了攻擊策略,且同時減少了滲透算力的大小,因此從圖8 中可見攻擊者的收益率要小于Courtois 區(qū)塊截留攻擊模型中的收益率,但同時圖9表明攻擊者的收益速度要高于誠實挖礦且遠高于Courtois模型。當β超過了閾值,攻擊者的收益速度將會低于誠實挖礦時的收益速度,從而造成事實上的收入減少。

    圖8 新模型中攻擊者的收益率Fig.8 Attacker’s revenue rate in new model

    圖9 新模型中攻擊者的收益速度Fig.9 Attacker’s revenue speed in new model

    在所構(gòu)造的攻擊模型中,由于攻擊者的攻擊行為降低了全網(wǎng)的真實算力,導(dǎo)致誠實礦池的算力占比提高,從而間接提高了收益速度,從圖10中可看出誠實礦池的收益速度有所提高,且圖11 表明受害者礦池則因為滲透算力的攻擊行為而導(dǎo)致自身收益速度的下滑,成為區(qū)塊截留攻擊中全網(wǎng)唯一的受害者。通過模擬挖礦實驗也可得出,實驗結(jié)果符合預(yù)期:誠實礦池的收益速度有了少量的提升,而受害者礦池的收益速度則下降明顯。

    圖10 新模型中誠實礦池的收益速度Fig.10 Honest pool’s revenue speed in new model

    圖11 新模型中受害者礦池的收益速度Fig.11 Victim’s revenue speed in new model

    3.4 適用場景分析

    本文所構(gòu)造的模型與Courtois 模型相比,降低了收益率的同時提高了收益速度,且由于本文模型不允許攻擊者投入大量的滲透算力,攻擊者可以通過少量的滲透算力將受害者礦池的收入維持在一個較為合理的范圍內(nèi),以保證較高的隱匿性。

    由于攻擊者的收益速度上升,短期內(nèi)攻擊者所獲得的挖礦獎勵將會提高,但同時由于攻擊者的收益率下降,攻擊者挖出的區(qū)塊量少于Courtois模型。每當挖出區(qū)塊,比特幣網(wǎng)絡(luò)將會自動向該礦池發(fā)放比特幣獎勵,Courtois 模型由于較低的收益速度,在短期內(nèi)會減少比特幣收入量,但同時由于攻擊行為以及其自身較高的收益率,長期來看Courtois模型會提高攻擊者的比特幣持有比例,考慮到比特幣自身的價值,高持有比例會帶來更高的效益。相反本文所構(gòu)造的模型能夠在短期內(nèi)通過高收益速度帶來更多的比特幣獎勵。因此若考慮在短期內(nèi)提高收益,本文模型會優(yōu)于Courtois 模型;若考慮通過長期的攻擊行為獲得更高的比特幣持有占比,Courtois模型將會優(yōu)于本文模型。

    4 結(jié)束語

    本文構(gòu)造了一個可提高收益速度的區(qū)塊截留攻擊模型,通過引入時間參數(shù)重新分析了區(qū)塊截留攻擊的收益情況?;谒鶚?gòu)造的模型進行了仿真實驗,實驗通過與典型的Courtois 區(qū)塊截留攻擊的收益率和收益速度進行分析對比,證明本文所構(gòu)造的攻擊模型攻擊有效,并且確實可以同時提高收益速度和收益率。但為了保證收益速度,本文模型收益率較Courtois 攻擊模型低,破壞力較弱,隱匿性較高,對攻擊者來說屬于一種較為安全保守的攻擊策略。本文模型依然無法單獨解決囚徒困境問題,但同樣可以結(jié)合FAW攻擊,解決囚徒困境問題[16]。

    區(qū)塊鏈作為一種新興技術(shù)有很廣闊的發(fā)展前景,其特性保證了它可以應(yīng)用到多個行業(yè)領(lǐng)域中,因此區(qū)塊鏈的安全研究將會成為未來區(qū)塊鏈研究的重點。針對區(qū)塊截留攻擊,如何在保證區(qū)塊鏈特性的同時有效地防御將成為下一步研究的重點內(nèi)容。

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    “目睹家暴也是受害者”,彰顯未成年人保護精細化
    公民與法治(2020年5期)2020-05-30 12:33:40
    3D打印中的模型分割與打包
    FLUKA幾何模型到CAD幾何模型轉(zhuǎn)換方法初步研究
    受害者敏感性與報復(fù)、寬恕的關(guān)系:沉思的中介作用
    兒童霧霾的長期受害者
    母子健康(2015年1期)2015-02-28 11:21:37
    關(guān)注恐怖主義受害者
    一個相似模型的應(yīng)用
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