簡単まとめ

LewenbergのBitcoinマイニングプールにおける協力ゲーム理論分析論文を読んでみる17

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本稿について

Bitcoinマイニングプールのインセンティブ設計について協力ゲーム理論の観点から分析したLewenbergらの論文を見ていきます。本稿では「9. Related Works」を見ます。

原文はこちらになります。

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今回のまとめ

  • 次のような研究が関連している。
    • Bitcoinの最初の設計のセキュリティ分析の改善:Rosenfeld
    • トランザクション伝搬とインセンティブ:Babaioff
    • 計算パワー以上の報酬を得る攻撃手法:EyalとSirer
    • プライバシーの側面:その他
    • アカウントのエンティティ分類:RonとShamir
    • ブロック生成速度とセキュリティロスのトレードオフを回避するプロトコル修正案:SompolinskyとZohar
    • データ構造の有向巡回グラフに変更する提案:Lewenberg
    • クラウドプロバイダの協力ゲームモデルによる分析:Niyato・Vasilakos・Kun
    • 組合せ最適化問題を解かなければならない利己的なエージェントの協力:SandholmとLesser
    • エージェントの協力形成によるタスク割り当て:ShehoryとKraus
    • 重み付き投票ゲームにおける安定性に関する解概念の計算困難性:Elkind
    • 少数プレイヤーの協力ゲームにおける最適な提携構造を発見するアルゴリズム:AzizとDe Keijzer
    • 提携構造を持つ協力ゲーム:AumannとDreze
    • 提携が非メンバーに依存しないもの:多数
    • 提携が提携構造に依存するもの:RayとVohra

※以下、今回まとめた範囲の論文和訳になりますので詳細をご覧になりたい方は読み進めてください。

9. 関連研究

2009年のラウンチ依頼、Bitcoinは研究コミュニティの注目を集めてきた。Rosenfeld[37]はBitcoinのホワイトペーパー[30]で行われたオリジナルのセキュリティ分析を改善した。Babaioffら[5]はトランザクション伝搬に関するインセンティブの問題を見た。EyalとSirer[24]は大きなプールが"公正"な報酬分配よりさらに多く手に入れる攻撃を明らかにした。他の研究[1, 34]ではBitcoinのプライバシーの側面にも焦点が当てられている。RonとShamir[35]はトランザクショングラフを分析してどのアカウントが同じエンティティに属しているのかを特定しようとした。SompolinskyとZohar[35]はブロックチェーンの成長率に対するネットワークディレイの影響を分析し、高いブロックレートと二重支払い攻撃に対するセキュリティの喪失のトレードオフを迂回するプロトコル修正案を提示した。Lewenbergら[26]は有向巡回グラフの形式でBitcoinのデータ構造を変更することを提案し、この提案のゲーム理論の側面を分析した。

本論文と性質的に最も近いものにNiyato・Vasilakos・Kun[31]の研究が挙げられる。彼らは協力が可能なクラウドプロバイダを協力ゲームとしてモデル化した。私たちのモデルではコアが空であるのに対し、彼らはコアの解を線形計画法で発見できることを示した。

エージェント間の協力は人工知能の文献で広く研究されている。比較的初期の研究では、例えばSandholmとLesser[38]が効率的に運営するために組合せ最適化問題を解く必要のある利己的なエージェント間の協力について分析しているし、ShehoryとKraus[42]はエージェントの協力形成を通じたタスク割り当てについて考察している。私たちはBitcoinのマイニングプールを分析するのに協力ゲームのモデルを提案した。協力ゲームのモデルは例えば投票[22, 23, 10, 46, 47, 15, 41]、オークション[6]、交渉[8]、チーム形成[42, 4, 13, 11]、ネットワーク分析[28, 7 ,14, 12]、クラウドサービスの値付け[18]など多くのアプリケーションで用いられている。

協力ゲームの計算面は他の研究が焦点を当てている。例えばElkindらの研究[22]は重み付き投票ゲームにおける安定性に関連する解概念の多くが計算困難であることを示しているし、AzizとDe Keijzer[4]の研究はプレイヤー数が少ないゲームの最適な提携構造を発見するアルゴリズムを提案している。

提携構造を持つ協力ゲームはAumannとDreze[3]によって導入された。提携構造を持つ協力ゲーム、いわゆる特性関数型ゲームの一般常識では各提携の当た値は非メンバーのふるまいから独立としている[39, 32, 21 ,27, 9]。しかし私たちのモデルは提携の値が提携構造に依存するRayとVohra[33]のモデルに似ている。

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