Maschinelles Lernen auf Blockchain-Daten: Systematische Kartierungsstudie

Inhaltsverzeichnis

1.1 Einleitung

Die Blockchain-Technologie hat die Datentransparenz und -verfügbarkeit revolutioniert und massive Datensätze generiert, die beispiellose Möglichkeiten für maschinelles Lernen bieten. Diese systematische Kartierungsstudie analysiert 159 Forschungsarbeiten aus den Jahren 2008-2023 und bietet einen umfassenden Überblick darüber, wie ML auf Blockchain-Daten in verschiedenen Domänen angewendet wird.

1.2 Forschungsmethodik

Die Studie folgt der rigorosen systematischen Kartierungsmethodik nach Petersen et al. (2015) und Kitchenham & Charters (2007). Der Klassifizierungsrahmen organisiert Studien über vier Schlüsseldimensionen: Anwendungsfall, Blockchain-Plattform, Datencharakteristiken und Machine-Learning-Aufgaben.

2. Wichtigste Erkenntnisse

2.1 Verteilung der Anwendungsfälle

Die Analyse zeigt, dass die Anomalieerkennung die Forschung dominiert und 49,7 % aller Studien ausmacht. Dies umfasst Betrugserkennung, Identifikation von Sicherheitsbedrohungen und Erkennung verdächtiger Muster in Blockchain-Transaktionen.

2.2 Analyse der Blockchain-Plattformen

Bitcoin bleibt die am häufigsten untersuchte Blockchain-Plattform (47,2 %), gefolgt von Ethereum (28,9 %) und anderen Plattformen. Diese Konzentration spiegelt die Reife und umfangreiche Transaktionshistorie von Bitcoin wider.

2.3 Datencharakteristiken

31,4 % der Studien verwendeten Datensätze mit über 1.000.000 Datenpunkten, was die Skalierbarkeitsanforderungen für Blockchain-ML-Anwendungen demonstriert. Datentypen umfassen Transaktionsgraphen, zeitliche Sequenzen und Merkmalsvektoren, die aus Blockchain-Metadaten extrahiert wurden.

2.4 ML-Modelle und Aufgaben

Klassifikationsaufgaben führen mit 46,5 %, gefolgt von Clustering (22,6 %) und Regression (18,9 %). Deep-Learning-Ansätze, insbesondere Graph Neural Networks (GNNs), zeigen zunehmende Verbreitung für die Analyse von Blockchain-Transaktionsgraphen.

3. Technische Implementierung

3.1 Mathematische Grundlagen

Blockchain-ML-Anwendungen verwenden häufig graphenbasierte Lernalgorithmen. Die grundlegende Graphfaltungsoperation kann ausgedrückt werden als:

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

wobei $\tilde{A} = A + I$ die Adjazenzmatrix mit Selbstverbindungen ist, $\tilde{D}$ die Gradmatrix, $H^{(l)}$ die Knotenmerkmale in Schicht $l$ enthält und $W^{(l)}$ die trainierbare Gewichtsmatrix ist.

3.2 Code-Implementierung

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)

# Beispielverwendung für Transaktions-Anomalieerkennung
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. Experimentelle Ergebnisse

Die Studie zeigt signifikante Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen ML-Ansätzen. Anomalieerkennungsmodelle erreichten durchschnittliche F1-Scores von 0,78-0,92, während Preisprädiktionsmodelle MAPE-Werte (Mean Absolute Percentage Error) von 8,3 % bis 15,7 % aufwiesen. Die Leistung hängt stark von Datenqualität, Merkmalsentwicklung und Modellarchitekturauswahl ab.

5. Kritische Analyse

6. Zukünftige Richtungen

Die Studie identifiziert vier zentrale Forschungsrichtungen: neuartige Machine-Learning-Algorithmen, die speziell für Blockchain-Datencharakteristiken entwickelt wurden, Standardisierungsrahmen für Datenverarbeitung und Modellbewertung, Lösungen für Blockchain-Skalierbarkeitsprobleme in ML-Kontexten und Cross-Chain-Interaktionsanalyse. Aufkommende Bereiche umfassen Federated Learning für private Blockchain-Daten und Reinforcement Learning für Dezentralisierte-Finance-Anwendungen.

7. Referenzen

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.