机构名称：
¥ 3.0
Lightning Network（LN）是解决比特币转移的可伸缩性问题的第二层系统。在当前的LN实施中，渠道容量（即，在渠道中持有的单个余额之和）是公共信息，而个人余额则保密。攻击者可以通过通过渠道发送多个假付款来发现渠道的特定平衡。但是，由于其高成本和明显的入侵，这种攻击几乎不会威胁LN系统的安全性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的非侵入平衡断层扫描攻击，该攻击通过在两个预先创建的LN节点之间进行法律交易来默默地弥补渠道。为了最大程度地降低攻击的成本，我们提出了一种算法来计算每次交易的最佳付款金额，并使用强化学习来设计一种路径构建方法，以探索进行交易的最有用的途径。最后，我们提出了两种方法（NIBT-RL和NIBT-RL-β），以使用这些交易的结果准确有效地推断所有单个平衡。使用模拟帐户的实验对实际的LN拓扑结构表明，我们的方法可以准确地推断出LN中所有余额的94％的94％，约为12美元。
使用闪电网络中的增强学习
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