除了使用BFT取證技術，還可以採用多種方法來有效檢測和驅逐作惡節點，進一步降低Mercury的延遲。首先，可以引入基於行為的監控系統，通過分析節點的行為模式來識別潛在的作惡節點。例如，通過監控節點的響應時間、請求處理的成功率以及與其他節點的通信頻率，可以及早發現異常行為，並對可疑節點進行隔離或驅逐。
其次，利用機器學習技術來預測和識別作惡節點也是一種有效的方法。通過訓練模型來分析歷史數據，系統可以學習到正常節點和作惡節點之間的區別，從而在實時運行中自動檢測出作惡行為。此外，實施多重簽名和多重驗證機制也能增強系統的安全性，確保只有經過驗證的節點才能參與共識過程，從而降低作惡節點對系統的影響。