Содержание
Проанализировано 159 статей
Комплексный обзор литературы за 2008-2023 годы
49,7% Обнаружение аномалий
Преобладающий вариант использования в блокчейн-ML приложениях
47,2% Фокус на Bitcoin
Основная изучаемая блокчейн-платформа
46,5% Задачи классификации
Наиболее распространенный подход в машинном обучении
1.1 Введение
Технология блокчейн произвела революцию в прозрачности и доступности данных, создавая огромные наборы данных, которые открывают беспрецедентные возможности для приложений машинного обучения. Данное систематическое картографическое исследование анализирует 159 научных работ за период 2008-2023 годов, предоставляя комплексный обзор применения ML к данным блокчейна в различных областях.
1.2 Методология исследования
Исследование следует строгой методологии систематического картирования, изложенной Петерсеном и др. (2015) и Китченхэмом и Чартерсом (2007). Классификационная система организует исследования по четырем ключевым измерениям: Вариант использования, Блокчейн-платформа, Характеристики данных и Задачи машинного обучения.
2. Ключевые выводы
2.1 Распределение вариантов использования
Анализ показывает, что обнаружение аномалий доминирует в исследовательской сфере, составляя 49,7% всех исследований. Это включает обнаружение мошенничества, идентификацию угроз безопасности и распознавание подозрительных паттернов в блокчейн-транзакциях.
2.2 Анализ блокчейн-платформ
Bitcoin остается наиболее изучаемой блокчейн-платформой (47,2%), за которой следуют Ethereum (28,9%) и другие платформы. Эта концентрация отражает зрелость Bitcoin и его обширную историю транзакций.
2.3 Характеристики данных
31,4% исследований использовали наборы данных, превышающие 1 000 000 точек данных, что демонстрирует требования к масштабируемости для блокчейн-ML приложений. Типы данных включают графы транзакций, временные последовательности и векторы признаков, извлеченные из метаданных блокчейна.
2.4 Модели и задачи машинного обучения
Задачи классификации лидируют с показателем 46,5%, за ними следуют кластеризация (22,6%) и регрессия (18,9%). Глубокое обучение, в частности графовые нейронные сети (GNN), демонстрирует растущее применение для анализа графов блокчейн-транзакций.
3. Техническая реализация
3.1 Математические основы
Блокчейн-ML приложения часто используют алгоритмы обучения на графах. Основная операция свертки на графе может быть выражена как:
$H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)})$
где $\tilde{A} = A + I$ — матрица смежности с самоподключениями, $\tilde{D}$ — матрица степеней, $H^{(l)}$ содержит признаки узлов на слое $l$, а $W^{(l)}$ — обучаемая матрица весов.
3.2 Программная реализация
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)
# Пример использования для обнаружения аномалий транзакций
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)4. Экспериментальные результаты
Исследование выявляет значительные вариации производительности различных подходов ML. Модели обнаружения аномалий достигли средних F1-метрик 0,78-0,92, в то время как модели прогнозирования цен показали MAPE (среднюю абсолютную процентную ошибку) в диапазоне от 8,3% до 15,7%. Производительность сильно зависит от качества данных, проектирования признаков и выбора архитектуры модели.
5. Критический анализ
Краткое резюме:
Данное картографическое исследование раскрывает область, в которой доминирует обнаружение аномалий на основе Bitcoin, выявляя как зрелость определенных приложений, так и значительные пробелы в межцепочной совместимости и разработке новых алгоритмов.
Логическая цепочка:
Исследование следует четкой причинно-следственной цепочке: прозрачность блокчейна → массивные публичные наборы данных → возможности ML → текущая концентрация на «низко висящих фруктах» (обнаружение аномалий) → возникающая потребность в сложных межцепочных и новых ML-подходах.
Сильные стороны и проблемные моменты:
Сильные стороны: Комплексный охват 159 статей, четкая методологическая строгость, выявление доминирования Bitcoin (47,2%) и фокуса на обнаружении аномалий (49,7%).
Проблемные моменты: Избыточная зависимость от данных Bitcoin, отсутствие стандартизированных фреймворков, ограниченное исследование новых ML-архитектур, таких как трансформеры для временных данных, и минимальный межцепочный анализ.
Практические рекомендации:
Исследователям следует переориентироваться на Ethereum и новые цепи, разрабатывать межцепочные ML-фреймворки и исследовать новые архитектуры. Практикам следует использовать проверенные модели обнаружения аномалий, одновременно продвигая стандартизацию.
6. Перспективные направления
Исследование определяет четыре ключевых направления для будущих исследований: новые алгоритмы машинного обучения, специально разработанные для характеристик блокчейн-данных; стандартизированные фреймворки для обработки данных и оценки моделей; решения проблем масштабируемости блокчейна в контексте ML; и анализ межцепочного взаимодействия. К emerging областям относятся федеративное обучение для приватных блокчейн-данных и обучение с подкреплением для приложений децентрализованных финансов.
7. Список литературы
- Palaiokrassas, G., Bouraga, S., & Tassiulas, L. (2024). Machine Learning on Blockchain Data: A Systematic Mapping Study. arXiv:2403.17081
- Petersen, K., Vakkalanka, S., & Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering. Information and Software Technology, 64, 1-18.
- 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.
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2016). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. arXiv:1609.02907
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.