Cobalt: Optimizing Mining Rewards in Proof-of-Work Network Games

要約

プルーフ・オブ・ワーク・ブロックチェーンでのマイニングは、莫大な電力コストをかけて毎秒数メガハッシュを実行できる特殊なハードウェアを必要とする高価な作業となっています。
マイナーは最長チェーン内のブロックをマイニングするたびに報酬を獲得し、マイニングコストを相殺するのに役立ちます。
したがって、マイナーにとっては、ブロックチェーン内のマイニングされたブロックの数を最大化し、収益を増やすことが重要です。
獲得したマイニング報酬に影響を与える重要な要素は、ピアツーピア ネットワークにおけるマイナー間の接続です。
報酬を最大化するには、マイナーはネットワーク接続を慎重に選択し、他のマイナー間のパスと比較して平均して待ち時間が短い他のマイナーへのパスの存在を確保する必要があります。
マイナーが誰に接続するかを決定する問題を、組み合わせバンディット問題として定式化します。
各ノードは戦略的に近隣ノードを選択し、他のノードからの 90 パーセンタイル遅延と比較して、ネットワークのハッシュ パワーの 90\% に達するまでの遅延を最小限に抑えます。
私たちの研究の主な貢献は、バンディット アルゴリズム内のネットワーク構造を学習するためのネットワーク座標ベースのモデルの使用です。
実験的に、提案したアルゴリズムがさまざまなネットワーク設定でベースラインを上回ったり、ベースラインに一致したりすることを示します。

要約(オリジナル)

Mining in proof-of-work blockchains has become an expensive affair requiring specialized hardware capable of executing several megahashes per second at huge electricity costs. Miners earn a reward each time they mine a block within the longest chain, which helps offset their mining costs. It is therefore of interest to miners to maximize the number of mined blocks in the blockchain and increase revenue. A key factor affecting mining rewards earned is the connectivity between miners in the peer-to-peer network. To maximize rewards a miner must choose its network connections carefully, ensuring existence of paths to other miners that are on average of a lower latency compared to paths between other miners. We formulate the problem of deciding whom to connect to for miners as a combinatorial bandit problem. Each node picks its neighbors strategically to minimize the latency to reach 90\% of the hash power of the network relative to the 90-th percentile latency from other nodes. A key contribution of our work is the use of a network coordinates based model for learning the network structure within the bandit algorithm. Experimentally we show our proposed algorithm outperforming or matching baselines on diverse network settings.

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