$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

기계학습 기반 비트코인 채굴 난이도 예측 연구
Machine Learning Based Prediction of Bitcoin Mining Difficulty 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.29 no.1, 2019년, pp.225 - 234  

이준원 (연세대학교 정보보호연구실) ,  권태경 (연세대학교 정보보호연구실)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 "작업증명"이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도 변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에 취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우 기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Bitcoin is a cryptocurrency with characteristics such as de-centralization and distributed ledger, and these features are maintained through a mining system called "proof of work". In the mining system, mining difficulty is adjusted to keep the block generation time constant. However, Bitcoin's curr...

주제어

#Bitcoin   #Mining difficulty   #Time-series analysis   #Predictive model   #Machine learning  

표/그림 (10)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
비트코인의 정의는? 비트코인[1]은 2008년 S.Nakamoto에 의해 개발된 암호화폐로서**†신뢰할 수 있는 중계자의 개입 없이 개인 간에 화폐를 안전하게 주고받을 수 있는 시스템이다. 비트코인 시스템을 이용하면 정부나 은행의 개입 없이도 안전한 금융거래가 가능하다.
코인 호핑 공격의 문제점은? 이 방법을 이용하면 정직하게 채굴하는 것보다 더 많은 수익을 올릴 수 있게 된다.[3][6] 더 큰 문제는 정직한 채굴자들의 수익이 감소하면서 채굴 의지를 낮춰 채굴 시스템이 붕괴될 수도 있다는 점이다.
블록은 어떤 과정을 통해서만 생성이 되는가? 각 블록은 다수의 금융거래 정보를 지니게 되며 이 블록이 순조롭게 생성되어야만 비트코인을 이용한 거래를 완료시킬 수 있다. 이러한 블록 생성은 채굴 과정을 통해서만 가능하기 때문에 채굴을 위해 투입되는 해시파워는 블록생성 시간에 영향을 주게 된다. 비트코인에서는 10분에 한 개 씩 블록을 생성하도록 설계되어 있으며 해시파워의 변동성에 대처하기 위해 채굴 난이도란 개념을 사용한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (18)

  1. S. Nakamoto, "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System," Oct. 2008. 

  2. Back, A, "A partial hash collision bas ed postage scheme," http://www.hashcash.org/papers/announce.txt, last accessed 2018/10/27. 

  3. Kiraly, Tamas, and Lilla Lomoschitz. "Profitability of the coin-hopping strategy," EGRES quick proof, no. 2018-03, Mar. 2018. 

  4. D. Kraft, "Difficulty control for blockchain-based consensus systems," Peer-to-Peer Networking and Applications, vol. 9, no. 2, pp.397-413, Mar. 2016. 

    상세보기 crossref

  5. BIP 34 : Consensus (soft fork), https://github.com/bitcoin/bips/blob/master/bip-0034.mediawiki, last accessed 2018/10/27. 

  6. Meshkov, Dmitry, Alexander Chepurnoy, and Marc Jansen. "Short paper: revisiting difficulty control for blockchain systems," Data Privacy Management, Cryptocurrencies and Blockchain Technology. Springer, Cham, vol. 10436, pp. 429-436, Sep. 2017. 

  7. Kalodner, Harry, et al. "BlockSci: Design and applications of a blockchain analysis platform," arXiv preprint arXiv:1709.02489, Sep. 2017. 

  8. Bitcoin Wiki : Difficulty, https://en.bitcoin.it/wiki/Difficulty, last accessed 2018/10/27. 

  9. Bitcoin Wiki : Block timestamp, https://en.bitcoin.it/wiki/Block_timestamp, last accessed 2018/10/27. 

  10. Akita, Ryo, et al. "Deep learning for stock prediction using numerical and textual information," Computer and Information Science (ICIS), 2016 IEEE/ACIS 15th International Conference on. IEEE, pp. 1-6, Jun. 2016. 

  11. McNally, Sean, Jason Roche, and Simon Caton. "Predicting the price of Bitcoin using Machine Learning," Parallel, Distributed and Networkbased Processing (PDP), 2018 26th Euromicro International Conference on. IEEE, pp.339-343, Mar. 2018. 

  12. Bitcoin cash : Difficulty Adjustment Algorithm Update, https://www.bitcoinabc.org/2017-11-01-DAA/, last accessed 2018/10/27. 

  13. https://github.com/zawy12/difficulty-algorithms/issues, last accessed 2018/10/27. 

  14. Madan, Isaac, Shaurya Saluja, and Aojia Zhao. "Automated bitcoin trading via machine learning algorithms," Dept. Comput. Sci., Stanford Univ., Stanford, CA, USA, Tech Rep, https://pdfs.semanticscholar.org/e065/3631b4a476abf5276a264f6bbff40b132061.pdf, last accessed 2018/10/27. 

  15. Jang, Huisu, and Jaewook Lee. "An empirical study on modeling and prediction of bitcoin prices with bayesian neural networks based on blockchain information," IEEE Access, vol. 6, pp. 5427-5437. Dec. 2017. 

  16. Rosenfeld, Meni. "Analysis of hashrate-based double spending," arXiv preprint arXiv:1402.2009, Feb. 2014. 

  17. Ittay Eyal and Emin Gun Sirer, "Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable," Financial Cryptography and Data Security. vol. 8437, pp. 436-454, Mar. 2014. 

  18. Bahack, Lear. "Theoretical Bitcoin Attacks with less than Half of the Computational Power (draft)," arXiv preprint arXiv:1312.7013, Dec. 2013. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로