التعلّم الآلي على بيانات البلوكشين: دراسة تحليلية منهجية

جدول المحتويات

1.1 المقدمة

أحدثت تقنية البلوكشين ثورة في شفافية البيانات وتوافرها، مما أدى إلى توليد مجموعات بيانات ضخمة تقدم فرصاً غير مسبوقة لتطبيقات التعلّم الآلي. تقدم هذه الدراسة المنهجية تحليلاً لـ159 بحثاً علمياً تغطي الفترة من 2008 إلى 2023، مقدمة نظرة شاملة حول كيفية تطبيق التعلّم الآلي على بيانات البلوكشين عبر مجالات مختلفة.

1.2 منهجية البحث

تتبع الدراسة منهجية رسم الخرائط المنهجية الصارمة كما حددها بيترسن وآخرون (2015) وكيتشنهام وتشارترز (2007). ينظم إطار التصنيف الدراسات عبر أربعة أبعاد رئيسية: حالة الاستخدام، ومنصة البلوكشين، وخصائص البيانات، ومهام التعلّم الآلي.

2. النتائج الرئيسية

2.1 توزيع حالات الاستخدام

يكشف التحليل أن كشف الشذوذ يهيمن على المشهد البحثي، حيث يمثل 49.7% من جميع الدراسات. وهذا يشمل كشف الاحتيال، وتحديد التهديدات الأمنية، والتعرف على الأنماط المشبوهة في معاملات البلوكشين.

2.2 تحليل منصات البلوكشين

لا تزال البيتكوين منصة البلوكشين الأكثر دراسة (47.2%)، تليها الإيثيريوم (28.9%) ومنصات أخرى. يعكس هذا التركيز نضج البيتكوين وتاريخ معاملاتها الواسع.

2.3 خصائص البيانات

استخدمت 31.4% من الدراسات مجموعات بيانات تتجاوز 1,000,000 نقطة بيانات، مما يظهر متطلبات قابلية التوسع لتطبيقات التعلّم الآلي على البلوكشين. تشمل أنواع البيانات الرسوم البيانية للمعاملات، والتسلسلات الزمنية، ومتجهات الخصائص المستخرجة من بيانات وصف البلوكشين.

2.4 نماذج ومهام التعلّم الآلي

تتصدر مهام التصنيف بنسبة 46.5%، تليها التجميع (22.6%) والانحدار (18.9%). تظهر منهجيات التعلّم العميق، وخاصة الشبكات العصبية البيانية (GNNs)، تبنيًا متزايدًا لتحليل الرسوم البيانية لمعاملات البلوكشين.

3. التنفيذ التقني

3.1 الأسس الرياضية

غالباً ما تستخدم تطبيقات التعلّم الآلي على البلوكشين خوارزميات التعلم القائمة على الرسوم البيانية. يمكن التعبير عن عملية الالتفاف البيانية الأساسية كالتالي:

$H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)})$

حيث $\tilde{A} = A + I$ هي مصفوفة المجاورة مع الاتصالات الذاتية، و$\tilde{D}$ هي مصفوفة الدرجة، و$H^{(l)}$ تحتوي على خصائص العقدة في الطبقة $l$، و$W^{(l)}$ هي مصفوفة الأوزان القابلة للتدريب.

3.2 التنفيذ البرمجي

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BlockchainGNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(BlockchainGNN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# مثال للاستخدام في كشف شذوذ المعاملات
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. النتائج التجريبية

تكشف الدراسة عن تباينات كبيرة في الأداء عبر منهجيات التعلّم الآلي المختلفة. حققت نماذج كشف الشذوذ متوسط درجات F1 يتراوح بين 0.78 و0.92، بينما أظهرت نماذج التنبؤ بالسعر خطأ النسبة المئوية المطلقة المتوسط (MAPE) يتراوح بين 8.3% و15.7%. يعتمد الأداء بشكل كبير على جودة البيانات، وهندسة الخصائص، واختيار بنية النموذج.

5. التحليل النقدي

6. الاتجاهات المستقبلية

تحدد الدراسة أربعة اتجاهات بحثية رئيسية: خوارزميات تعلّم آلي جديدة مصممة خصيصاً لخصائص بيانات البلوكشين، وأطر موحدة لمعالجة البيانات وتقييم النماذج، وحلول لمشاكل قابلية توسع البلوكشين في سياقات التعلّم الآلي، وتحليل التفاعل عبر السلاسل. تشمل المجالات الناشئة التعلّم الموحد لبيانات البلوكشين الخاصة والتعلم المعزز لتطبيقات التمويل اللامركزي.

7. المراجع

1. Palaiokrassas, G., Bouraga, S., & Tassiulas, L. (2024). Machine Learning on Blockchain Data: A Systematic Mapping Study. arXiv:2403.17081
2. Petersen, K., Vakkalanka, S., & Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering. Information and Software Technology, 64, 1-18.
3. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
4. Kipf, T. N., & Welling, M. (2016). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. arXiv:1609.02907
5. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.