基于随机博弈增强学习的比特币矿池攻击策略学习方法

摘要

本发明公开了一种基于随机博弈增强学习的比特币矿池攻击策略学习方法，采取最大化未来期望收益的方法，让矿池在学习过程中自适应地动态调整攻击行为，根据学习结果获取不同比特币网络环境中的近似最佳攻击策略，来最大程度削弱对手矿池，并使得本矿池收益最大化。通过分析分布式拒绝服务攻击对于比特币矿池动态发展的影响，解决比特币矿池在动态环境下自适应选择可以最大化长期收益的最佳攻击策略的问题，将比特币矿池之间的竞争攻击建模为常和随机博弈，用增强学习算法获得最佳攻击策略。