Los algoritmos de consenso son componentes esenciales de los sistemas blockchain. Garantizan la tolerancia a fallos y la seguridad del blockchain. El algoritmo de consenso de Prueba de Trabajo (PoW) es uno de los algoritmos de consenso más ampliamente utilizados en los sistemas blockchain, utilizando rompecabezas computacionales para permitir que los grupos de minería compitan por recompensas de bloque. Sin embargo, esta competencia excesiva por el poder computacional traerá amenazas de seguridad a los sistemas blockchain. Un ataque de retención de bloque (BWH) es una de las amenazas de seguridad más críticas a las que se enfrentan los sistemas blockchain. Un ataque BWH obtiene la recompensa de extracción de bloque ilegal reemplazando la prueba completa con una prueba parcial de minería. Sin embargo, la investigación actual sobre el juego BWH podría ser más extensa, considerando el problema desde la perspectiva de un juego estático, y necesita una estrategia óptima que refleje dinámicamente el grupo de minería para múltiples juegos. Por lo tanto, para resolver los problemas anteriores, este documento utiliza el método del juego evolutivo para diseñar un modelo de juego dinámico variable en el tiempo a través del grado de supervisión y castigo del sistema. Basándose en el establecimiento del modelo de juego, utilizamos el método de ecuaciones dinámicas replicantes para analizar y encontrar la estrategia óptima para los beneficios del grupo de minería bajo diferentes ataques BWH. Los resultados experimentales demuestran que los grupos de minería elegirán la minería honesta para obtener el mejor beneficio con el tiempo bajo un castigo severo y una alta supervisión. Por el contrario, si el sistema blockchain es supervisado con una penalización baja, los grupos de minería eventualmente elegirán lanzar ataques BWH entre sí para obtener la recompensa óptima de minería. Estos resultados experimentales también demuestran la validez y corrección de nuestro modelo y solución.