博弈論文獻(xiàn)綜述參考文獻(xiàn)

博弈論文獻(xiàn)綜述參考文獻(xiàn)在過去的十年中，區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。區(qū)塊鏈技術(shù)起源于加密貨幣，是一種分布式和防篡改的交易數(shù)據(jù)記錄平臺(tái)。如今，區(qū)塊鏈作為分布式公共數(shù)據(jù)記錄平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)，醫(yī)療保健和保險(xiǎn)等領(lǐng)域。針對區(qū)塊鏈這樣一個(gè)多用戶交互的分布式平臺(tái)，博弈論被廣泛應(yīng)用于對其的性能以及安全性等問題的分析中。本綜述旨在對區(qū)塊鏈相關(guān)問題中所使用的博弈理論方法的進(jìn)行系統(tǒng)性的調(diào)研。區(qū)塊鏈概述區(qū)塊鏈最初是作為比特幣中分布式防篡改交易記錄平臺(tái)。這一平臺(tái)記錄了一組有序的交易序列。交易序列通過節(jié)點(diǎn)之間的分布式共識(shí)機(jī)制進(jìn)行驗(yàn)證。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)勢包括分布式網(wǎng)絡(luò)、防篡改記錄、交易透明和無需信任的安全交易?；诓┺恼摰膮^(qū)塊鏈安全性分析自私挖礦自私挖礦(selfishmining)是基于Proofofwork區(qū)塊鏈系統(tǒng)中的一種攻擊策略。攻擊者，即惡意礦工或礦池(miningpool)，在挖到新的區(qū)塊時(shí)可能不會(huì)立刻廣播這一區(qū)塊，而是選擇在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候廣播塊。在這種情況下，其他礦工會(huì)浪費(fèi)他們的計(jì)算能力來尋找惡意礦工已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的區(qū)塊，惡意礦工可以提前開始下一輪的挖礦從而增加他們找到下一個(gè)區(qū)塊的可能性。文獻(xiàn)[1]中的作者將這種攻擊推廣到了礦池的情況，采用非合作博弈的模型來分析礦池之間的相互影響。論文中考慮了兩個(gè)礦池作為博弈的參與者。每個(gè)參與者的策略是確定對另一方礦池進(jìn)行自私挖礦的算力。因此，每個(gè)礦池不僅可以從自己礦池中的誠實(shí)礦工中獲得收益，而且還可以通過在對方礦池中進(jìn)行自私挖礦獲得收益。每個(gè)礦池的目標(biāo)是優(yōu)化其用于自私挖礦的算力，從而最大化收益。分析表明，在納什均衡點(diǎn)，每個(gè)礦池自私挖礦的算力總是大于零。但是，在相互攻擊情況下每個(gè)礦池的收益小于沒有攻擊時(shí)的收益。也就是說，這是一個(gè)囚徒困境。51%攻擊區(qū)塊鏈的安全性是通過分布式共識(shí)機(jī)制來實(shí)現(xiàn)的。只有在單個(gè)礦工擁有小于50％的總算力的情況下，這種共識(shí)機(jī)制才是可靠的。然而更大的算力意味著更高的利潤，因而礦工有動(dòng)力在計(jì)算能力上投入更多，直至擁有超過50％的總算力。在這種情況下，礦工可以通過分叉(fork)挖礦實(shí)現(xiàn)停止付款，逆轉(zhuǎn)交易，防止新交易被確認(rèn)，以及雙花(DoubleSpending)。這種攻擊被稱為51％攻擊。在文獻(xiàn)[2]中研究了一種一般化的51%攻擊，礦工不僅可以選擇在哪些分叉上進(jìn)行挖礦，而且還可以決定何時(shí)廣播新挖到的區(qū)塊。于是可以將礦工們的行為建模為不完全信息博弈。礦工的預(yù)期收益取決于礦工的算力分配以及即當(dāng)前區(qū)塊鏈的樹形結(jié)構(gòu)。根據(jù)文中的分析，當(dāng)總算力超過42%時(shí)，礦工進(jìn)行一般化的51%攻擊就能獲得更高的收益。圖片圖片來源于網(wǎng)絡(luò)基于博弈論的挖礦管理算力投資比特幣挖礦是礦工通過投資算力的競爭贏得獎(jiǎng)勵(lì)的比賽。為了最大化收益，每個(gè)礦工在給定其他礦工的策略的情況下確定其計(jì)算能力的分配，即是否投資新的算力。文獻(xiàn)[3]應(yīng)用非合作博弈來分析礦工之間的相互影響。礦工的收益是算力，采礦獎(jiǎng)勵(lì)和邊際成本的函數(shù)。邊際成本為礦工投資于算力的單位平均成本。分析指出，投資算力是每個(gè)礦工的最佳策略，在納什均衡點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)投資與否的決策不受采礦獎(jiǎng)勵(lì)價(jià)值的影響。此外，每個(gè)礦工都可以對其他礦工帶來非負(fù)的收益，從而避免了單一礦工的壟斷。開機(jī)策略當(dāng)交易費(fèi)用遠(yuǎn)超采礦獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，礦工可以根據(jù)其他礦工的策略，調(diào)整礦機(jī)的運(yùn)行時(shí)間來調(diào)整其計(jì)算能力分配。原因是除非交易費(fèi)用的總和超過一定的門檻，否則礦工沒有動(dòng)力進(jìn)行挖礦。因此，可以利用非合作博弈分析礦工之間的相互影響。每個(gè)礦工的收益取決于開始時(shí)間，操作時(shí)間，處于運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的礦機(jī)比例以及挖礦成功的時(shí)間概率函數(shù)。文章利用數(shù)值分析的方法找到了博弈的納什均衡。仿真結(jié)果表明，擁有相同數(shù)量采礦機(jī)的礦工最終會(huì)收斂到相同的起始時(shí)間。區(qū)塊大小分析在比特幣網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行采礦時(shí)，礦工可以通過在其區(qū)塊中包含更多交易來獲得更多交易費(fèi)用。然而，區(qū)塊過大會(huì)達(dá)到共識(shí)的傳播時(shí)間過長，因此它會(huì)降低了礦工獲得采礦獎(jiǎng)勵(lì)的可能性。文獻(xiàn)[5]將兩礦工的情況建模為非合作博弈?；谄渌V工的策略，每個(gè)礦工需要確定自己的區(qū)塊大小，即要包括在塊中的交易數(shù)量，以最大化收益?？梢詫蓚€(gè)礦工的情況建模為非合作博弈。礦工的收益函數(shù)的自變量包括計(jì)算能力，塊大小和達(dá)到共識(shí)的時(shí)間。由于當(dāng)采礦獎(jiǎng)勵(lì)遠(yuǎn)大于單位交易費(fèi)時(shí)，所有礦工在其區(qū)塊中不包含任何交易是唯一的納什均衡。但是，如果交易費(fèi)用或采礦獎(jiǎng)勵(lì)發(fā)生變化，納什均衡會(huì)轉(zhuǎn)向所有礦工在其區(qū)塊中包含多個(gè)交易的策略。未來方向吞吐量提升區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的吞吐量，即單位時(shí)間內(nèi)所能處理交易的數(shù)量，限制了區(qū)塊鏈應(yīng)用的范圍。吞吐量過低的主要原因是區(qū)塊創(chuàng)建時(shí)間較長和區(qū)塊大小的限制。但是，直接更改區(qū)塊創(chuàng)建時(shí)間和區(qū)塊大小會(huì)影響系統(tǒng)的安全性。即使對區(qū)塊的大小不加以任何限制，區(qū)塊鏈仍然存在等待交易被錄入?yún)^(qū)塊以及區(qū)塊廣播的延遲。因此，為了提高吞吐量，需要進(jìn)一步開發(fā)關(guān)于恰當(dāng)?shù)膮^(qū)塊創(chuàng)建方法和區(qū)塊大小的共識(shí)協(xié)議，并且博弈論可以是用于分析、改進(jìn)共識(shí)協(xié)議的強(qiáng)有力的工具。區(qū)塊鏈與其他技術(shù)的融合作為一種底層技術(shù)，區(qū)塊鏈可以應(yīng)用到其他新興網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用場景中。例如，文獻(xiàn)[6]中引入了基于區(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算范例，其中移動(dòng)用戶將其計(jì)算任務(wù)卸載到計(jì)算服務(wù)提供商并支付相應(yīng)的費(fèi)用。該方法解決了資源有限的移動(dòng)服務(wù)上區(qū)塊鏈應(yīng)用程序的實(shí)現(xiàn)問題?；趨^(qū)塊鏈的邊緣計(jì)算則涉及到了云資源管理問題。例如，如何激勵(lì)服務(wù)提供商提供他們的計(jì)算資源用于區(qū)塊鏈應(yīng)用。博弈論可以有效地用于設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)。例如，可以采用拍賣方案來提高服務(wù)提供商的效用或收入?？梢灶A(yù)見，通過利用博弈論來分析和設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制，區(qū)塊鏈技術(shù)可以被廣泛地整合到加密貨幣之外的多代理場景中，例如移動(dòng)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，信息共享場景和能源交易市場?？偨Y(jié)本文綜述了博弈論在區(qū)塊鏈中的應(yīng)用。首先，我們概簡要介紹了區(qū)塊鏈。之后，我們使用博弈論分析了有關(guān)安全性和采礦管理方面的問題。最后，我們概述了未來潛在的研究方向。論文信息Liu,etal."ASurveyonApplicationsofGameTheoryinBlockchain."?arXivpreprintarXiv:1902.10865?(2019)./pdf/1902.10865.pdf原論文鏈接（點(diǎn)擊下方閱讀原文）：參考文獻(xiàn)[1]I.Eyal,“Theminer’sdilemma,”inSecurityandPrivacy(SP),2015IEEESymposiumon.IEEE,2015,pp.89–103.[2]A.Kiayias,E.Koutsoupias,M.Kyropoulou,andY.Tselekounis,“Blockchainmininggames,”inProceedingsofthe2016ACMConferenceonEconomicsandComputation.ACM,2016,pp.365–382.[3]N.Dimitri,“Bitcoinminingasacontest,”Ledger,vol.2,pp.31–37,2017.[4]I.TsabaryandI.Eyal,“Thegapgame,”arXivpreprintarXiv:1805.05288,2018.[5]N.Houy,“Thebitcoinmininggame,”2014.[6]Z.Xiong,S.Feng,D.Niyato,P.Wang,andZ.Ha