Payment channel networks (PCN) enable scalable blockchain transactions without fundamentally changing the underlying distributed ledger algorithm. However, routing a payment via multiple channels in a PCN requires locking collateral for potentially long periods of time. Adversaries can abuse this mechanism to conduct denial-of-service attacks. Previous work focused on source routing, which is unlikely to remain a viable routing approach as these networks grow. In this work, we examine the effectiveness of attacks in PCNs that use routing algorithms based on local knowledge, where compromised intermediate nodes can delay or drop transactions to create denial-of-service. We focus on SpeedyMurmurs as a representative of such protocols. We identify two attacker node selection strategies; one based on the position in the routing tree, and the other on betweenness centrality. Our simulation-driven study shows that while they are both effective, the centrality-based attack approaches near-optimal effectiveness. We also show that the attacks are ineffective in less centralized networks and discuss incentives for the participants in PCNs to create less centralized topologies through the payment channels they establish among themselves.


翻译:支付渠道网络(PCN)在不从根本上改变基本的分布分类账算法的情况下,使可扩展的链条交易得以扩展。然而,通过多渠道在多氯化萘中进行支付需要长期锁定抵押品。对口者可以滥用这一机制进行拒绝服务袭击。以前的工作重点是源路径,随着这些网络的成长,这种路径不太可能继续成为可行的路径路径方法。在这项工作中,我们审查了使用基于当地知识的路径算法的多氯化萘袭击的有效性,在这些路径算法中,受损的中间节点可以延迟或减少交易,从而造成服务中断。我们注重SpeedyMurmurs作为这种协议的代表。我们确定了两个攻击者节点选择战略;我们确定了两个攻击者节点选择战略;一个基于在路边树上的位置,另一个基于中间中心。我们的模拟驱动研究表明,虽然这些攻击方法都有效,但以中心点为基础的攻击方法接近最佳效果。我们还表明,攻击在较不集中的网络中是无效的,我们讨论鼓励PCN参与者通过它们自己建立的付款渠道创造较集中的表层。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
【斯坦福大学】矩阵对策的协调方法,89页pdf
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月18日
【IJCAJ 2020】多通道神经网络 Multi-Channel Graph Neural Networks
专知会员服务
25+阅读 · 2020年7月19日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
必读的7篇IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文-Part2
专知会员服务
60+阅读 · 2020年1月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
32+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月20日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks教程
全球人工智能
10+阅读 · 2017年11月24日
Arxiv
2+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Deflecting Adversarial Attacks
Arxiv
8+阅读 · 2020年2月18日
Hyperbolic Graph Attention Network
Arxiv
6+阅读 · 2019年12月6日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
【斯坦福大学】矩阵对策的协调方法,89页pdf
专知会员服务
25+阅读 · 2020年9月18日
【IJCAJ 2020】多通道神经网络 Multi-Channel Graph Neural Networks
专知会员服务
25+阅读 · 2020年7月19日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
必读的7篇IJCAI 2019【图神经网络(GNN)】相关论文-Part2
专知会员服务
60+阅读 · 2020年1月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
32+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年11月20日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
Capsule Networks教程
全球人工智能
10+阅读 · 2017年11月24日
相关论文
Arxiv
2+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Deflecting Adversarial Attacks
Arxiv
8+阅读 · 2020年2月18日
Hyperbolic Graph Attention Network
Arxiv
6+阅读 · 2019年12月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员