Este artículo presenta un marco automatizado basado en procesos de decisión de Markov MDP para analizar ataques de selfish mining en blockchains. El enfoque formaliza estrategias mineras egoístas, permite ajustar parámetros de manera flexible y proporciona garantías de corrección formal que facilitan auditorías reproducibles y análisis riguroso.
El modelo ofrece una ventaja clara al derivar un límite inferior demostrable sobre los ingresos adversarios, lo que ayuda a cuantificar el peor escenario que puede alcanzar un atacante bajo las restricciones consideradas. Sin embargo, existen límites inherentes: el análisis se restringe a una subclase de ataques que implican forks acotados y disjuntos, lo que significa que no cubre estrategias más complejas o forks encadenados y superpuestos que algunos atacantes avanzados podrían emplear.
Desde la perspectiva de detección automatizada, estas restricciones implican que los sistemas basados exclusivamente en este marco podrían no identificar variantes no modeladas del selfish mining. Para superar estas limitaciones es necesario combinar el enfoque MDP con técnicas complementarias como aprendizaje automático supervisado y no supervisado, análisis de series temporales de la cadena y simulaciones a gran escala que consideren topologías de red y latencias reales.
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