Bitcoin Under Stress: Measuring Infrastructure Resilience 2014-2025
本論文は、2014 年から 2025 年までの 11 年間のデータを用いて、Bitcoin の物理層インフラ(海底ケーブル)に対する耐性を初めて縦断的に分析し、ランダム故障には極めて高い耐性を持つ一方、標的攻撃には脆弱であることを示しつつ、TOR の採用が現在のリレー地理的分布においてネットワークの耐性をわずかに向上させていることを明らかにしました。
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本論文は、2014 年から 2025 年までの 11 年間のデータを用いて、Bitcoin の物理層インフラ(海底ケーブル)に対する耐性を初めて縦断的に分析し、ランダム故障には極めて高い耐性を持つ一方、標的攻撃には脆弱であることを示しつつ、TOR の採用が現在のリレー地理的分布においてネットワークの耐性をわずかに向上させていることを明らかにしました。
本論文は、エッジデバイス上の自律エージェントが能力や行動を共有する「アジェンティック P2P ネットワーク」の実現に向け、署名付き能力記述子と評判・検証・証拠パッケージに基づく多段階検証アーキテクチャを提案し、その有効性をシミュレーションで実証するものである。
本論文は、無線ネットワークの制御において、オフライン強化学習アルゴリズムを評価し、保守的 Q 学習(CQL)が様々な確率的ダイナミクスに対して最も堅牢な方策を提供することを示し、O-RAN や将来の 6G 制御におけるアルゴリズム選定の指針を提示しています。
この論文は、厳格なパケット遅延要件を満たしつつリソース割り当てコストを最小化するため、制約付き深層強化学習(CDRL)を用いたネットワーク制御アプローチを提案し、既存手法よりも高い信頼性と低コストを実現することを示しています。
本論文は、ベイズ最適化と遺伝的アルゴリズムを用いてグローバル量子ネットワーク向け衛星コンステレーションの軌道パラメータを最適化し、地上局配置を考慮した設計が従来の単純な配置手法よりも大幅に高いエンタングルメント生成率を実現することを示しています。
本論文は、現実的なハードウェア仮定の下で全光量子スイッチとメモリ搭載量子スイッチのレート - 忠実度トレードオフを定式化し、ハードウェアパラメータに応じて各アーキテクチャが優位となる運用領域を特定する統合フレームワークを提示する。
本論文は、ns-3 上で構築されたモジュール式かつ拡張可能な量子ネットワークシミュレータ Q2NS を提案し、古典的および量子通信の密接な共シミュレーション機能と多様な量子状態表現のサポートを通じて、既存の最先端ツールを上回る計算効率を実証している。