یادگیری ماشین بر روی داده‌های بلاک‌چین: تحلیل مطالعه نقشه‌برداری نظام‌مند

فهرست مطالب

1.1 مقدمه

فناوری بلاک‌چین، شفافیت و در دسترس بودن داده را متحول کرده و مجموعه‌داده‌های عظیمی ایجاد کرده که فرصت‌های بی‌سابقه‌ای برای کاربردهای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این مطالعه نقشه‌برداری نظام‌مند، ۱۵۹ مقاله پژوهشی از سال ۲۰۰۸ تا ۲۰۲۳ را تحلیل کرده و نمای جامعی از چگونگی اعمال یادگیری ماشین بر داده‌های بلاک‌چین در حوزه‌های مختلف ارائه می‌دهد.

1.2 روش‌شناسی پژوهش

این مطالعه از روش‌شناسی نظام‌مند نقشه‌برداری پیروی می‌کند که توسط پیترسن و همکاران (۲۰۱۵) و کیتچنهام و چارترز (۲۰۰۷) ارائه شده است. چارچوب طبقه‌بندی، مطالعات را در چهار بعد کلیدی سازماندهی می‌کند: مورد استفاده، پلتفرم بلاک‌چین، ویژگی‌های داده و وظایف یادگیری ماشین.

2. یافته‌های کلیدی

2.1 توزیع موارد استفاده

تحلیل نشان می‌دهد که شناسایی ناهنجاری بر چشم‌انداز پژوهش غالب است و ۴۹.۷٪ از تمام مطالعات را شامل می‌شود. این شامل شناسایی تقلب، شناسایی تهدیدات امنیتی و تشخیص الگوهای مشکوک در تراکنش‌های بلاک‌چین است.

2.2 تحلیل پلتفرم‌های بلاک‌چین

بیت‌کوین همچنان پر مطالعه‌ترین پلتفرم بلاک‌چین (۴۷.۲٪) باقی مانده و پس از آن اتریوم (۲۸.۹٪) و سایر پلتفرم‌ها قرار دارند. این تمرکز نشان‌دهنده بلوغ و سابقه تراکنش گسترده بیت‌کوین است.

2.3 ویژگی‌های داده

۳۱.۴٪ از مطالعات از مجموعه‌داده‌های بیش از ۱,۰۰۰,۰۰۰ نقطه داده استفاده کرده‌اند که نشان‌دهنده الزامات مقیاس‌پذیری برای کاربردهای یادگیری ماشین بلاک‌چین است. انواع داده شامل گراف‌های تراکنش، دنباله‌های زمانی و بردارهای ویژگی استخراج شده از فراداده‌های بلاک‌چین است.

2.4 مدل‌ها و وظایف یادگیری ماشین

وظایف طبقه‌بندی با ۴۶.۵٪ پیشتاز هستند و پس از آن خوشه‌بندی (۲۲.۶٪) و رگرسیون (۱۸.۹٪) قرار دارند. رویکردهای یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)، برای تحلیل گراف‌های تراکنش بلاک‌چین، پذیرش فزاینده‌ای نشان می‌دهند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 مبانی ریاضی

کاربردهای یادگیری ماشین بلاک‌چین اغلب از الگوریتم‌های یادگیری مبتنی بر گراف استفاده می‌کنند. عمل کانولوشن گراف اساسی را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:

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

که در آن $\tilde{A} = A + I$ ماتریس مجاورت با اتصالات خودی است، $\tilde{D}$ ماتریس درجه است، $H^{(l)}$ شامل ویژگی‌های گره در لایه $l$ است و $W^{(l)}$ ماتریس وزن قابل آموزش است.

3.2 پیاده‌سازی کد

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 استفاده برای شناسایی ناهنجاری تراکنش
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. نتایج تجربی

این مطالعه تغییرات عملکرد قابل توجهی در رویکردهای مختلف یادگیری ماشین نشان می‌دهد. مدل‌های شناسایی ناهنجاری به میانگین نمرات F1 از ۰.۷۸ تا ۰.۹۲ دست یافتند، در حالی که مدل‌های پیش‌بینی قیمت، خطای درصد مطلق میانگین (MAPE) از ۸.۳٪ تا ۱۵.۷٪ نشان دادند. عملکرد به شدت به کیفیت داده، مهندسی ویژگی و انتخاب معماری مدل بستگی دارد.

5. تحلیل انتقادی

6. جهت‌های آینده

این مطالعه چهار جهت پژوهشی کلیدی را شناسایی می‌کند: الگوریتم‌های نوین یادگیری ماشین که به طور خاص برای ویژگی‌های داده بلاک‌چین طراحی شده‌اند، چارچوب‌های استانداردسازی برای پردازش داده و ارزیابی مدل، راه‌حل‌هایی برای مسائل مقیاس‌پذیری بلاک‌چین در زمینه‌های یادگیری ماشین و تحلیل تعامل بین زنجیره‌ای. حوزه‌های نوظهور شامل یادگیری فدرال برای داده‌های بلاک‌چین خصوصی و یادگیری تقویتی برای کاربردهای مالی غیرمتمرکز است.

7. مراجع

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.