بررسی و تحلیل شبکه های پیچیده و پویای بلاکچین: از تحلیل گراف تراکنش‌ها تا تشخیص آسیب‌پذیری زنجیره های بلوکی و پیش‌بینی نوسانات قیمت

پژوهش علم شبکه های پیچیده پویا

استاد راهنما:

دکتر صادق علی اکبری

نویسنده:

روزبه خمسه
ایمیل: R.Khamseh@mail.sbu.ac.ir

چکیده

در این مقاله به بررسی اهمیت استفاده از تحلیل گراف و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بهبود امنیت، عملکرد و تحلیل داده‌های بلاکچین پرداخته‌ایم. هدف اصلی این تحقیق، ارائه روش‌ها و نتایج حاصل از مطالعات مرتبط با بلاکچین، گراف‌های تراکنش، تشخیص آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند و پیش‌بینی نوسانات قیمت توکن‌های اتریوم است. روش‌های استفاده شده شامل تحلیل شبکه‌های پیچیده، هومولوژی پایدار، شبکه‌های عصبی گراف و چارچوب PSA می‌باشد. نتایج نشان می‌دهند که استفاده از این تکنیک‌ها می‌تواند به بهبود قابل توجهی در دقت و کارایی سیستم‌های بلاکچین منجر شود. همچنین، تحلیل‌های انجام شده نشان‌دهنده اهمیت بالای استفاده از گراف در تشخیص جوامع و پیش‌بینی نوسانات قیمت است. نتیجه‌گیری کلی این است که استفاده از تحلیل گراف و یادگیری ماشین در بلاکچین، می‌تواند به توسعه و بهبود عملکرد سیستم‌های بلاکچین کمک شایانی کند.

مقدمه

بلاکچین و فناوری‌های مرتبط با آن نظیر قراردادهای هوشمند و توکن‌ها، تحولات عظیمی در حوزه‌های مختلف از جمله مالی، امنیت سایبری و مدیریت هویت به وجود آورده‌اند. بلاکچین با ارائه سیستمی غیرمتمرکز، امن و شفاف، امکانات جدیدی را برای تحلیل داده‌ها و بهبود عملکرد سیستم‌های مختلف فراهم کرده است. در این مقاله به بررسی پنج مطالعه مهم در زمینه بلاکچین می‌پردازیم که هر کدام به نوعی به تحلیل گراف، یادگیری ماشین و ابزارهای تحلیل توپولوژیک پرداخته‌اند. هدف اصلی این مقاله، ارائه یک ادبیات موضوعی جامع در زمینه تحلیل بلاکچین و نتایج حاصل از این مطالعات است.

ادبیات موضوعی

برای فهم بهتر مطالب این پژوهش نیاز به دانستن یک سری از مفاهیم پایه است که در ادامه به توضیح آن ها پرداخته ام.

بلاکچین

تعریف و ساختار

بلاکچین یک دفتر کل دیجیتال و توزیع شده است که امکان ثبت تراکنش‌ها به صورت غیرقابل تغییر و شفاف را فراهم می‌کند. هر بلاک در بلاکچین شامل مجموعه‌ای از تراکنش‌ها است که با استفاده از روش‌های رمزنگاری به یکدیگر مرتبط می‌شوند. این بلاک‌ها به صورت زنجیره‌ای به هم متصل شده و هر بلاک جدید به بلاک قبلی ارجاع می‌دهد، که این ارجاعات از طریق هش بلاک قبلی انجام می‌شود (شکل 1).

📷

ویژگی‌ها

1. غیرمتمرکز بودن: هیچ نهاد مرکزی برای مدیریت و کنترل بلاکچین وجود ندارد. تمامی مشارکت‌کنندگان در شبکه به صورت همتا به همتا (P2P) با یکدیگر در تعامل هستند.
2. شفافیت: تمامی تراکنش‌ها در بلاکچین به صورت عمومی قابل مشاهده هستند.
3. غیرقابل تغییر بودن: پس از ثبت یک تراکنش در بلاکچین، امکان تغییر یا حذف آن وجود ندارد.
4. امنیت: استفاده از روش‌های رمزنگاری برای اطمینان از صحت و اعتبار تراکنش‌ها و جلوگیری از تقلب.

قراردادهای هوشمند

تعریف و کاربردها

قراردادهای هوشمند برنامه‌هایی هستند که بر روی بلاکچین اجرا می‌شوند و به صورت خودکار و بدون واسطه شروط قرارداد را اجرا می‌کنند. این قراردادها به زبان‌های برنامه‌نویسی خاصی مانند Solidity نوشته می‌شوند و بر روی پلتفرم‌هایی مانند اتریوم اجرا می‌شوند. کاربردهای قراردادهای هوشمند شامل موارد زیر است:

• مالی و بانکی: قراردادهای هوشمند می‌توانند تراکنش‌های مالی را به صورت خودکار اجرا کنند.
• مدیریت زنجیره تأمین: پیگیری و مدیریت حرکت کالاها در زنجیره تأمین.
• صنعت بیمه: اجرای خودکار شرایط بیمه‌نامه‌ها و پرداخت خسارت‌ها.

مثال: قرارداد هوشمند ساده در اتریوم

solidity
pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleContract {
    address public owner;
    uint public balance;

    constructor() {
        owner = msg.sender;
    }

    function deposit() public payable {
        balance += msg.value;
    }

    function withdraw(uint amount) public {
        require(msg.sender == owner, &quotOnly owner can withdraw&quot);
        require(amount <= balance, &quotInsufficient balance&quot);
        balance -= amount;
        payable(owner).transfer(amount);
    }
}

توکن‌ها

تعریف و انواع

توکن‌ها واحدهای دیجیتالی هستند که بر روی بلاکچین صادر می‌شوند و نمایانگر دارایی‌ها یا حقوق خاصی هستند. توکن‌ها به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند:

• توکن‌های ارزی: مانند بیت‌کوین و اتر که به عنوان ارز دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• توکن‌های کاربردی: مانند توکن‌های ERC-20 در اتریوم که برای ارائه خدمات و دسترسی به پلتفرم‌های خاص استفاده می‌شوند.

کاربردها

1. ارز دیجیتال: استفاده از توکن‌ها به عنوان وسیله‌ای برای انجام تراکنش‌های مالی.
2. مدیریت دارایی‌های دیجیتال: نمایندگی مالکیت دارایی‌های دیجیتال مانند املاک، آثار هنری و غیره.
3. پاداش‌دهی و انگیزه‌بخشی: استفاده از توکن‌ها برای پاداش‌دهی به کاربران در پلتفرم‌های مختلف.

شبکه‌های پیچیده پویا

تعریف و ویژگی‌ها

شبکه‌های پیچیده پویا به شبکه‌هایی اطلاق می‌شود که ساختار و ارتباطات آن‌ها به صورت مداوم در حال تغییر است. این شبکه‌ها شامل تعداد زیادی گره و یال هستند که به صورت پیچیده‌ای با یکدیگر در تعامل هستند. ویژگی‌های اصلی این شبکه‌ها عبارتند از:

• پویایی: تغییر مداوم ساختار شبکه به دلیل افزودن یا حذف گره‌ها و یال‌ها.
• مقیاس‌پذیری: قابلیت تغییر اندازه شبکه با حفظ ویژگی‌های ساختاری آن.
• تنوع: وجود انواع مختلفی از گره‌ها و یال‌ها با ویژگی‌ها و نقش‌های متفاوت.

متریک‌های شبکه‌های پیچیده پویا

1. درجه (Degree): تعداد یال‌های متصل به هر گره. درجه می‌تواند به صورت درجه ورودی و درجه خروجی تقسیم شود.
2. میانگین طول مسیر (Average Path Length): میانگین تعداد یال‌ها در کوتاه‌ترین مسیر بین هر دو گره.
3. خوشه‌بندی (Clustering Coefficient): میزان تمایل گره‌ها به تشکیل خوشه‌ها یا گروه‌های کوچک.
4. بینابینی (Betweenness Centrality): تعداد کوتاه‌ترین مسیرهایی که از یک گره عبور می‌کنند، که نشان‌دهنده اهمیت گره در شبکه است.
5. ضریب خوشه‌بندی (Clustering Coefficient): میانگین احتمال اینکه دو گره همسایه یک گره مشخص نیز همسایه باشند.
6. همبستگی (Assortativity): تمایل گره‌ها به اتصال به گره‌هایی با درجه مشابه.
7. کارایی (Efficiency): میزان بهره‌وری در انتقال اطلاعات در شبکه، که با مجموع وارون طول‌های مسیرهای کوتاه بین هر دو گره محاسبه می‌شود.
8. ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix): یک ماتریس که ارتباطات بین گره‌ها را نمایش می‌دهد. عنصر AijA_{ij}Aij​ نشان‌دهنده وجود یا عدم وجود یک یال بین گره‌های iii و jjj است.

کاربردها در بلاکچین

1. تحلیل تراکنش‌ها: بررسی و تحلیل تراکنش‌های انجام شده در شبکه بلاکچین.
2. کشف جامعه‌ها: شناسایی گروه‌ها و جامعه‌های موجود در شبکه‌های بلاکچین.
3. شناسایی الگوها: کشف الگوهای رفتاری کاربران و شناسایی فعالیت‌های مشکوک.

شبکه‌های عصبی گرافی (GNN)

تعریف و ساختار

شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) نوعی از شبکه‌های عصبی هستند که برای پردازش داده‌های گرافی طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری و استخراج ویژگی‌های گراف‌ها و اعمال آن‌ها برای انجام وظایف مختلف مانند طبقه‌بندی گره‌ها و پیش‌بینی لینک‌ها هستند.

مثال: استفاده از GNN برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های قراردادهای هوشمند

در یک تحقیق اخیر، از شبکه‌های عصبی گرافی برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های موجود در قراردادهای هوشمند استفاده شده است. این روش با استفاده از ویژگی‌های گرافی قراردادها، قادر به شناسایی نقاط ضعف و ارائه راهکارهای بهبود امنیت است.

کاربردها

1. شناسایی الگوها و ساختارها: استخراج الگوها و ساختارهای پنهان در گراف‌ها.
2. پیش‌بینی لینک‌ها: پیش‌بینی ارتباطات آینده بین گره‌ها در یک گراف.
3. طبقه‌بندی گره‌ها: دسته‌بندی گره‌ها بر اساس ویژگی‌ها و ارتباطات آن‌ها.

کارهای مرتبط

در این بخش به بررسی مقالات مرتبط می پردازیم.

1. چرا بلاکچین به گراف نیاز دارد: بررسی مطالعات، سناریوها و راه‌حل‌ها

مطالعه با جزئیات بیشتر در :

مقدمه

این مقاله به ضرورت ادغام داده‌ها و الگوریتم‌های گراف با فناوری بلاکچین می‌پردازد و بر سه حوزه اصلی تمرکز دارد: الگوریتم‌های گراف برای بلاکچین، داده‌های گراف در بلاکچین و کاربردهای گراف در بلاکچین. هدف اصلی این مطالعه، بهبود امنیت، عملکرد و ارزیابی بلاکچین از طریق استفاده از الگوریتم‌های گراف است.

الگوریتم‌های گراف برای بلاکچین

الگوریتم‌های گراف می‌توانند به بهبود امنیت، عملکرد و ارزیابی بلاکچین کمک کنند. این الگوریتم‌ها به دو دسته ساختار-محور و تحلیل-محور تقسیم می‌شوند. الگوریتم‌های ساختار-محور به معرفی ساختارهای گراف برای بهبود مدیریت هویت و حفاظت از حریم خصوصی می‌پردازند، در حالی که الگوریتم‌های تحلیل-محور از الگوریتم‌های تحلیل داده‌های گراف برای بهینه‌سازی عملکرد بلاکچین استفاده می‌کنند.

داده‌های گراف در بلاکچین

در این مقاله، هفت نوع داده گراف که در بلاکچین استفاده می‌شوند، شناسایی شده‌اند: گراف بلاکچین، گراف بلاک، گراف نود، گراف تراکنش، گراف قرارداد هوشمند، گراف توکن و گراف کانال. این گراف‌ها در کاربردهای مختلف نظیر پیش‌بینی قیمت بیت‌کوین، بهبود توان عملیاتی بلاکچین و تحلیل الگوهای تراکنش مفید هستند.

کاربردهای گراف در بلاکچین

کاربردهای گراف در بلاکچین می‌توانند علمی یا تجاری باشند. کاربردهای علمی شامل تحلیل شبکه، استخراج الگو، پیش‌بینی ویژگی‌ها، تحلیل معنای تراکنش و بهینه‌سازی هستند. کاربردهای تجاری شامل سناریوهایی مانند اشتراک داده، بازار داده، تصمیم‌گیری‌های اداری و نظارت بر بودجه هستند.

2. یادگیری نمایه ساختاری هویت برای متاورس مبتنی بر بلاکچین با استفاده از تحلیل شبکه‌های پیچیده

مطالعه با جزئیات بیشتر در :

مقدمه

این مقاله به بررسی روش‌های یادگیری نمایه ساختاری هویت در متاورس مبتنی بر بلاکچین می‌پردازد. هدف اصلی، شناسایی و نمایه‌سازی هویت کاربران در متاورس با استفاده از تکنیک‌های تحلیل شبکه‌های پیچیده است. این شبکه‌ها شامل گره‌ها (کاربران) و لبه‌ها (روابط بین کاربران) هستند.

تحلیل و بررسی شبکه‌های پیچیده

در این مطالعه، از تکنیک‌های تحلیل شبکه‌های پیچیده برای شناسایی و استخراج ویژگی‌های مهم ساختاری کاربران در متاورس استفاده می‌شود. این تکنیک‌ها شامل تحلیل جریان داده‌ها، تحلیل کنترل جریان و تحلیل ساختاری کد می‌باشند.

یادگیری نمایه ساختاری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استخراج و یادگیری نمایه‌های ساختاری هویت کاربران به کار گرفته شده‌اند. این الگوریتم‌ها به تحلیل و بررسی ساختارهای مختلف شبکه می‌پردازند و الگوهای پیچیده ارتباطات کاربران را شناسایی می‌کنند.

بکارگیری بلاکچین

بلاکچین به عنوان یک زیرساخت امن و غیرمتمرکز برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های هویتی کاربران در متاورس استفاده شده است. این تکنولوژی به تضمین امنیت و صحت داده‌ها کمک می‌کند.

3. تشخیص آسیب‌پذیری قرارداد هوشمند با استفاده از شبکه عصبی گراف

مطالعه با جزئیات بیشتر در :

مقدمه

این مقاله به بررسی روش‌های تشخیص آسیب‌پذیری‌های موجود در قراردادهای هوشمند با استفاده از شبکه عصبی گراف (GNN) می‌پردازد. قراردادهای هوشمند، کدهایی هستند که در بستر بلاکچین اجرا می‌شوند و به دلیل ماهیت غیرقابل تغییر و عمومی بودن آن‌ها، تشخیص آسیب‌پذیری‌ها قبل از انتشار بسیار حیاتی است.

جمع‌آوری داده‌ها و ساخت گراف

در این مطالعه، مجموعه‌ای از قراردادهای هوشمند از منابع مختلف جمع‌آوری شده و گراف‌هایی از کد این قراردادها با استفاده از تکنیک‌های تحلیل ایستا استخراج شده‌اند. این گراف‌ها شامل گره‌ها و لبه‌ها که نشان‌دهنده توابع و تعاملات بین آن‌ها هستند، می‌باشند.

پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌های جمع‌آوری شده پاکسازی و به فرمتی که برای مدل‌های GNN مناسب باشد، تبدیل شده‌اند. تکنیک‌های مختلف پیش‌پردازش مانند حذف نویزها و نرمال‌سازی داده‌ها به کار گرفته شده‌اند.

طراحی و آموزش مدل GNN

مدل شبکه عصبی گراف با لایه‌های مختلف برای یادگیری ویژگی‌های قراردادهای هوشمند طراحی و آموزش داده شده است. پارامترهای مدل تنظیم شده‌اند تا دقت تشخیص بهبود یابد.

ارزیابی و آزمایش مدل

عملکرد مدل با استفاده از معیارهای مختلف مانند دقت، صحت و یادآوری ارزیابی شده است. آزمایش‌های متعدد برای ارزیابی قابلیت مدل در تشخیص انواع مختلف آسیب‌پذیری‌ها انجام شده است.

4. تشخیص جامعه توزیع شده در شبکه‌های بلاکچین بر اساس آنتروپی ساختاری

مطالعه با جزئیات بیشتر در :

مقدمه

این مقاله به بررسی روش‌های تشخیص جامعه در شبکه‌های بلاکچین به صورت توزیع شده و بر اساس آنتروپی ساختاری می‌پردازد. بلاکچین به عنوان یک تکنولوژی انقلابی، مسائل را به صورت کاملاً غیرمتمرکز حل می‌کند و از شبکه‌های P2P به عنوان معماری زیربنایی خود استفاده می‌کند.

روش PSA برای تشخیص جامعه

در این مطالعه، چارچوب Propose-Select-Adjust (PSA) که به صورت ناهمگام اجرا می‌شود، پیشنهاد شده است. این چارچوب از مفهوم آنتروپی ساختاری به منظور تشخیص ساختار جامعه با آنتروپی کم استفاده می‌کند.

تست الگوریتم بر روی شبکه‌های مختلف

آزمایشات بر روی شبکه‌های بنچمارک و شبکه‌های اعتماد بیت‌کوین انجام شده و نتایج نشان می‌دهند که الگوریتم پیشنهادی توانسته است جوامعی با آنتروپی ساختاری کم را تشخیص دهد.

5. تحلیل بلاکچین اتریوم: چه چیزی از توپولوژی و هندسه گراف اتریوم یاد می‌گیریم؟

مطالعه با جزئیات بیشتر در :

مقدمه

این مقاله به بررسی توپولوژی و هندسه گراف تراکنش‌های اتریوم پرداخته و از این تحلیل‌ها برای پیش‌بینی تغییرات قیمت توکن‌های اتریوم استفاده می‌کند. بلاکچین اتریوم به دلیل امکان ایجاد قراردادهای هوشمند و انتشار توکن‌های جدید از طریق ICO، یکی از مهم‌ترین پلتفرم‌ها در دنیای بلاکچین است.

ایجاد گراف تراکنش‌های اتریوم

داده‌های تراکنش‌های اتریوم از جولای ۲۰۱۵ تا می ۲۰۱۸ جمع‌آوری شده و گراف تراکنش‌ها بر اساس این داده‌ها ساخته شده است. ابزار EthR برای استخراج بلوک‌ها از اتریوم و ایجاد گراف تراکنش‌ها استفاده شده است.

تحلیل توپولوژیک و هندسی گراف

ابزارهای تحلیل داده‌های توپولوژیک (TDA) برای تحلیل گراف تراکنش‌های اتریوم معرفی شده‌اند. از هومولوژی پایدار (Persistent Homology) برای استخراج خلاصه‌های توپولوژیک از گراف استفاده شده و مفهوم "بتتی پیوت" (Betti Pivot) برای شناسایی و تجزیه و تحلیل رفتارهای نرمال و غیرنرمال در گراف تراکنش‌ها معرفی شده است.

پیش‌بینی نوسانات قیمت

مدل‌های پیش‌بینی نوسانات قیمت توکن‌های اتریوم با استفاده از خلاصه‌های توپولوژیک و ویژگی‌های سنتی شبکه توسعه داده شده‌اند. از مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest) برای پیش‌بینی نوسانات قیمت استفاده شده و عملکرد مدل‌ها بر اساس مجموعه‌های آموزشی و تست ارزیابی شده است.

تحلیل و مقایسه روش‌ها

تحلیل گراف تراکنش‌ها

در همه این مقالات، گراف تراکنش‌ها به عنوان یکی از اصلی‌ترین منابع داده مورد استفاده قرار گرفته است. در مقاله "چرا بلاکچین به گراف نیاز دارد"، انواع مختلف داده‌های گراف در بلاکچین شناسایی و کاربردهای آن‌ها بررسی شده است. در مقاله "تحلیل بلاکچین اتریوم"، گراف تراکنش‌های اتریوم به منظور پیش‌بینی نوسانات قیمت توکن‌ها تحلیل شده است.

یادگیری ماشین و تحلیل شبکه‌های پیچیده

مقالات "یادگیری نمایه ساختاری هویت برای متاورس" و "تشخیص آسیب‌پذیری قرارداد هوشمند" هر دو از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل گراف و شناسایی الگوهای پیچیده استفاده کرده‌اند. این الگوریتم‌ها شامل شبکه‌های عصبی و تحلیل شبکه‌های پیچیده برای استخراج ویژگی‌ها و نمایه‌سازی هویت یا تشخیص آسیب‌پذیری‌ها هستند.

تشخیص جوامع

مقاله "تشخیص جامعه توزیع شده در شبکه‌های بلاکچین" از چارچوب PSA و آنتروپی ساختاری برای شناسایی جوامع در شبکه‌های بلاکچین استفاده کرده است. این روش به شناسایی جوامع با ساختار آنتروپی کم و بهبود کارایی سیستم‌های بلاکچین کمک کرده است.

پیش‌بینی نوسانات قیمت

در مقاله "تحلیل بلاکچین اتریوم"، از ابزارهای تحلیل توپولوژیک و عمق داده‌های تابعی برای پیش‌بینی نوسانات قیمت توکن‌ها استفاده شده است. مدل‌های جنگل تصادفی برای پیش‌بینی نوسانات قیمت بر اساس ویژگی‌های توپولوژیک و سنتی شبکه توسعه داده شده‌اند.

نتیجه‌گیری

این پنج مطالعه نشان می‌دهند که استفاده از تحلیل گراف، یادگیری ماشین و ابزارهای تحلیل توپولوژیک می‌تواند به بهبود امنیت، دقت و کارایی سیستم‌های بلاکچین کمک کند. تحلیل گراف تراکنش‌ها، شناسایی جوامع، تشخیص آسیب‌پذیری‌ها و پیش‌بینی نوسانات قیمت همگی نقش مهمی در توسعه و بهبود فناوری بلاکچین دارند. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، امکان استخراج اطلاعات پنهان و بهبود تصمیم‌گیری‌ها را فراهم می‌کند. این روش‌ها نه تنها به بهبود کارایی و امنیت سیستم‌های بلاکچین کمک می‌کنند، بلکه به توسعه برنامه‌های کاربردی جدید و بهبود فرآیندهای موجود نیز کمک می‌کنند.

منابع

در این بخش به منابع و مقالاتی که در این مطالعه مورد استفاده قرار گرفته‌اند اشاره می‌شود. این منابع شامل مقالات علمی می‌باشند.

1. Yitao Li, Umar Islambekov, Cuneyt Akcora, Ekaterina Smirnova, Yulia R. Gel, Murat Kantarcioglu. "Dissecting Ethereum Blockchain Analytics: What We Learn from Topology and Geometry of Ethereum Graph?" SIAM, 2020.
2. "Why blockchain needs graph: A survey on studies, scenarios, and solutions".
3. "Structural Identity Representation Learning for Blockchain-Enabled Metaverse Based on Complex Network Analysis".
4. "Smart Contract Vulnerability Detection using Graph Neural Network".
5. "Distributed Community Detection over Blockchain Networks Based on Structural Entropy".