Este estudio presenta una nueva estrategia de minado egoísta diseñada para protocolos de blockchain impredecibles, modelada mediante procesos de decisión de Markov MDPs. La propuesta ofrece un método totalmente automatizado para calcular cotas inferiores e-tight sobre la rentabilidad adversaria, permitiendo cuantificar cuánto podría ganar un atacante que optimiza su comportamiento frente a la aleatoriedad del protocolo. Además, el trabajo identifica direcciones de investigación futuras relevantes, entre ellas el análisis de cotas superiores para acotar la ventaja del atacante y la relajación de supuestos de modelado para que los resultados sean aplicables a entornos más realistas.
Las implicaciones prácticas son claras: disponer de una herramienta que genere cotas e-tight automatizadas ayuda a desarrolladores y auditores de blockchain a evaluar la robustez de sus protocolos frente a estrategias estratégicas de minado. El modelado con MDPs permite explorar políticas dinámicas que adaptan la conducta del atacante según el estado del sistema, lo que facilita diseñar contramedidas efectivas y políticas de incentivos que reduzcan la rentabilidad del comportamiento egoísta. También abre la puerta a análisis comparativos entre diferentes mecanismos de consenso y a métricas cuantitativas sobre riesgos para redes públicas y privadas.
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