Pembelajaran Mesin pada Data Rantaian Blok: Analisis Kajian Pemetaan Sistematik

Kandungan

1.1 Pengenalan

Teknologi rantaian blok telah merevolusikan ketelusan dan ketersediaan data, menghasilkan set data besar yang membentangkan peluang belum pernah berlaku sebelumnya untuk aplikasi pembelajaran mesin. Kajian pemetaan sistematik ini menganalisis 159 kertas penyelidikan merangkumi 2008-2023, menyediakan gambaran komprehensif tentang bagaimana pembelajaran mesin diaplikasikan pada data rantaian blok merentasi pelbagai domain.

1.2 Metodologi Penyelidikan

Kajian ini mengikuti metodologi pemetaan sistematik yang ketat seperti yang digariskan oleh Petersen et al. (2015) dan Kitchenham & Charters (2007). Kerangka klasifikasi menyusun kajian merentasi empat dimensi utama: Kes Penggunaan, Platform Rantaian Blok, Ciri-ciri Data, dan Tugas Pembelajaran Mesin.

2. Penemuan Utama

2.1 Taburan Kes Penggunaan

Analisis mendedahkan bahawa pengesanan anomali mendominasi landskap penyelidikan, menyumbang 49.7% daripada semua kajian. Ini termasuk pengesanan penipuan, pengenalpastian ancaman keselamatan, dan pengecaman corak mencurigakan dalam transaksi rantaian blok.

2.2 Analisis Platform Rantaian Blok

Bitcoin kekal sebagai platform rantaian blok paling banyak dikaji (47.2%), diikuti oleh Ethereum (28.9%) dan platform lain. Tumpuan ini mencerminkan kematangan Bitcoin dan sejarah transaksi yang luas.

2.3 Ciri-ciri Data

31.4% kajian menggunakan set data melebihi 1,000,000 titik data, menunjukkan keperluan skalabiliti untuk aplikasi pembelajaran mesin rantaian blok. Jenis data termasuk graf transaksi, jujukan temporal, dan vektor ciri yang diekstrak daripada metadata rantaian blok.

2.4 Model dan Tugas Pembelajaran Mesin

Tugas klasifikasi mendahului pada 46.5%, dengan pengelompokan (22.6%) dan regresi (18.9%) menyusul. Pendekatan pembelajaran mendalam, terutamanya Rangkaian Neural Graf (GNN), menunjukkan peningkatan penggunaan untuk menganalisis graf transaksi rantaian blok.

3. Pelaksanaan Teknikal

3.1 Asas Matematik

Aplikasi pembelajaran mesin rantaian blok sering menggunakan algoritma pembelajaran berasaskan graf. Operasi konvolusi graf asas boleh dinyatakan sebagai:

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

di mana $\tilde{A} = A + I$ ialah matriks kejiranan dengan sambungan kendiri, $\tilde{D}$ ialah matriks darjah, $H^{(l)}$ mengandungi ciri nod pada lapisan $l$, dan $W^{(l)}$ ialah matriks pemberat yang boleh dilatih.

3.2 Pelaksanaan Kod

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)

# Contoh penggunaan untuk pengesanan anomali transaksi
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. Keputusan Eksperimen

Kajian mendedahkan variasi prestasi signifikan merentasi pendekatan pembelajaran mesin berbeza. Model pengesanan anomali mencapai skor-F purata 0.78-0.92, manakala model ramalan harga menunjukkan MAPE (Ralat Peratusan Mutlak Purata) antara 8.3% hingga 15.7%. Prestasi sangat bergantung pada kualiti data, kejuruteraan ciri, dan pemilihan seni bina model.

5. Analisis Kritikal

6. Hala Tuju Masa Depan

Kajian mengenal pasti empat hala tuju penyelidikan utama: algoritma pembelajaran mesin novel direka khusus untuk ciri data rantaian blok, rangka kerja pemiawaian untuk pemprosesan data dan penilaian model, penyelesaian untuk isu skalabiliti rantaian blok dalam konteks pembelajaran mesin, dan analisis interaksi rantai silang. Bidang baru termasuk pembelajaran teragih untuk data rantaian blok persendirian dan pembelajaran pengukuhan untuk aplikasi kewangan terpencar.

7. Rujukan

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.