AI はどのようにしてイーサリアムに革命を起こすことができるのでしょうか? 「AI+ブロックチェーン」を別の角度から見る

著者: Mirror Tang | Salus; Yixin Ren | 紅山首都; Lingzhi Shi | Salus; Jiangyue Wang | Salus

過去 1 年間、生成 AI が繰り返し大衆の期待を上回り、AI 生産性革命の波が仮想通貨界にも押し寄せました。多くの AI コンセプト プロジェクトが流通市場に富創造神話の波をもたらしているのを私たちは見てきましたが、同時に、ますます多くの開発者が独自の「AI+暗号」プロジェクトを開発し始めています。

しかし、詳しく見てみると、これらのプロジェクトの均質性は非常に深刻であり、ほとんどのプロジェクトは、分散型ネットワークを介したコンピューティング能力の組織化や「分散型ハグフェイス」の作成など、「生産関係」の改善のみに焦点を当てていることがわかります。基盤となるテクノロジーから真の統合と革新を試みるプロジェクトはほとんどありません。この現象の原因は、AI分野とブロックチェーン分野の間に「ドメインバイアス」があるためだと考えています。両者は広範囲に交差しているにもかかわらず、両方の分野を深く理解している人はほとんどいません。たとえば、AI 開発者にとってイーサリアムの技術的な実装や過去のインフラストラクチャの状況を理解することは困難であり、詳細な最適化ソリューションを提案することはさらに困難です。

AI の最も基本的な分野である機械学習 (ML) を例に挙げると、明示的なプログラミング命令なしで機械がデータに基づいて意思決定を行えるようにするテクノロジーです。機械学習はデータ分析とパターン認識において大きな可能性を示しており、Web2 では一般的になっています。しかし、イーサリアムのようなブロックチェーン技術革新の最前線であっても、誕生した時代の限界により、そのアーキテクチャ、ネットワーク、ガバナンスメカニズムは、複雑な問題を解決するための効果的なツールとして機械学習をまだ使用していません。

「優れたイノベーションは、多くの場合、分野を超えて生まれます。」 この記事を書いた私たちの当初の目的は、AI 開発者がブロックチェーンの世界をより深く理解できるようにすること、またイーサリアム コミュニティの開発者に新しいアイデアを提供することです。この記事では、最初にイーサリアムの技術的な実装を紹介し、次に基本的な AI アルゴリズムである機械学習をイーサリアム ネットワークに適用してセキュリティ、効率、スケーラビリティを向上させるソリューションを提案しました。私たちはこの事例を出発点として、市場のものとは異なるいくつかの視点を提示し、開発者エコシステムにおける「AI + ブロックチェーン」のより革新的な相互組み合わせを刺激したいと考えています。

イーサリアムの技術的実装

  1. 基本的なデータ構造 ブロックチェーンの本質はブロックとブロックを繋ぐチェーンであり、チェーンを区別する鍵となるのはチェーンの構成であり、これもブロックチェーンを構築する上で欠かせない要素です。 Ethereum の場合、チェーン構成は、Ethereum 内のさまざまなチェーンを区別し、いくつかの重要なアップグレード プロトコルとフラグ イベントを識別するために使用されます。たとえば、DAOForkBlock はイーサリアムが DAO 攻撃を受けたハード フォークの高さを示し、ConstantinopleBlock はコンスタンティノープルがアップグレードされたブロックの高さを示します。多くの改善提案を含む大規模なアップグレードの場合は、対応するブロックの高さを識別するための特別なフィールドが設定されます。また、イーサリアムにはさまざまなテスト ネットワークとメイン ネットワークが含まれており、対応するネットワーク エコロジーは ChainID を通じて一意に識別されます。

ジェネシス ブロックはブロックチェーン全体の 0 番目のブロックであり、他のブロックはジェネシス ブロックを直接または間接的に参照します。したがって、ノードの起動時に正しいジェネシス ブロック情報をロードする必要があり、任意に変更してはなりません。ジェネシスブロックの構成情報には、前述のチェーン構成が含まれており、関連するマイニング報酬、タイムスタンプ、難易度、ガス制限などのフィールドも追加されています。イーサリアムのコンセンサスメカニズムはプルーフ・オブ・ワーク・マイニングから進化したものであることに注意してください。 . このメカニズムはプルーフ・オブ・ステークに変換されます。

イーサリアムアカウントは外部アカウントとコントラクトアカウントに分かれており、外部アカウントは秘密鍵で一意に管理されているのに対し、コントラクトアカウントは秘密鍵管理がなく、外部アカウントからコントラクトを呼び出してコントラクトコードを実行することでしか操作できません。それらにはすべて一意のアドレスが含まれています。イーサリアムの世界状態はイーサリアムのアカウントツリーであり、各アカウントはリーフノードに相当し、アカウントの状態(各種アカウント情報やコード情報)が格納されます。

トランザクション: 分散型プラットフォームとしてのイーサリアムの本質は、トランザクションと契約です。イーサリアムのブロックは、パッケージ化されたトランザクションと追加の関連情報です。特定のブロックは 2 つの部分、すなわちブロック ヘッダーと領域に分かれています。ブロック、ブロックヘッダーデータには、すべてのブロックをチェーンに接続する証拠が含まれており、以前のブロックハッシュ、状態ルート、トランザクションルート、受信ルート、およびイーサリアム世界全体の状態の証明として理解できます。難易度、ノンス数、その他の追加データを示します。ブロック本体には、トランザクション リストとアンクル ブロック ヘッダーのリストが保存されます (イーサリアムがプルーフ オブ ステークに変換されたため、アンクル ブロック参照は存在しません)。

トランザクション受領書は、トランザクション自体を確認するだけでは直接取得できない、トランザクション実行後の結果と追加情報を提供します。具体的には、そこに含まれる情報は、コンセンサスコンテンツ、トランザクション情報、ブロック情報に分けられ、トランザクション処理が成功したかどうかの情報や、トランザクションログやガスなどの消費情報が含まれます。スマート コントラクト コードをデバッグし、領収書の情報を分析することでガス消費量を最適化します。トランザクションがネットワークによって処理されたことを確認する形式を提供し、トランザクションの結果と影響を確認できます。

イーサリアムにおけるガス料金は、簡単に言えば手数料として理解できますが、トークンの送信、契約の締結、イーサリアムの送金、またはこのブロック上でのさまざまな操作を実行する際、これらのトランザクションの操作にはガス料金がかかります。は計算を実行してネットワーク リソースを消費する必要があるため、コンピュータを動作させるにはガス料金を支払う必要があります。最終的な燃料料金は手数料としてマイナーに支払われますが、具体的な料金の計算式は、料金=使用ガス*ガス価格、実際の使用量に消費単価を乗じたものと理解できます。価格はトランザクションの開始者によって設定され、その金額は多くの場合、トランザクションがチェーンにアップロードされる速度を決定します。設定値が低すぎると取引が成立しない可能性があると同時に、契約ミスによる予測不能なガス消費量を避けるためにガスリミット消費量の上限を設定する必要もあります。 2. トレーディングプール イーサリアムではトランザクション数が非常に多く、集中型システムに比べて分散型システムの1秒あたりのトランザクション処理数は明らかに厳しいです。ノードには多数のトランザクションが入力されるため、ノードはこれらのトランザクションを適切に管理するためにトランザクション プールを維持する必要があります。トランザクションのブロードキャストは、p2p を通じて実行されます。具体的には、ノードが実行可能なトランザクションを隣接ノードにブロードキャストし、隣接ノードがそのトランザクションをそのノードの隣接ノードにブロードキャストします。このようにして、トランザクションは複数のノードに分散されます。 6 秒以内にイーサリアム ネットワーク全体を攻撃します。

トランザクション プール内のトランザクションは、実行可能なトランザクションと実行不可能なトランザクションに分けられ、実行可能なトランザクションの優先度が高く、実行されてブロックにパッケージ化されますが、トランザクション プールに入ったばかりのトランザクションはすべて実行不可能なトランザクションになります。その後、実行可能になります。実行可能なトランザクションは保留コンテナに記録され、実行不可能なトランザクションはキューコンテナに記録されます。

さらに、トランザクション プールはローカル トランザクション リストも維持します。ローカル トランザクションには、優先度が高く、トランザクション量の制限の影響を受けず、ノードの再起動時にすぐにトランザクション プールに再ロードできるなど、多くの利点があります。ローカル トランザクションのローカル永続ストレージはジャーナル (ノード再起動時のリロード) によって実装されており、その目的は未完了のローカル トランザクションを失わず、定期的に更新されることです。

トランザクションの合法性は、キューに入る前にチェックされます。これには、DOS 攻撃対策、ネガティブ トランザクション対策、トランザクション ガス制限などのさまざまな種類のチェックが含まれます。トランザクションプールの簡単な構成は、キュー+ペンディング(この2つですべてのトランザクションを構成します)に分けることができ、合法性テストが完了すると、トランザクションキューが上限に達しているかどうかなどのチェックが行われ、リモート トランザクション (リモート トランザクションは非ローカル トランザクション) であると判断し、トレーディング プール内の最低価格のトランザクションをトレーディング プール内の最低価格のトランザクションと置き換えます。約定可能トランザクションの置き換えについては、デフォルトでは、手数料が 10% 増加するトランザクションのみがすでに約定待ちのトランザクションと置き換えることができ、置き換え後は非約定トランザクションとして保管されます。また、トランザクションプールのメンテナンス時に、無効なトランザクションや制限を超えたトランザクションは削除され、条件を満たすトランザクションは置き換えられます。 3. コンセンサスメカニズム イーサリアムの初期のコンセンサス理論は依然として難易度値ハッシュ計算法に基づいており、つまり、ブロックが合法である前に、目標難易度値の条件を満たすようにブロックのハッシュ値を計算する必要があります。現在のイーサリアムのコンセンサスアルゴリズムはPOWからPOSに変更されているため、マイニングに関する理論については詳しく説明しません。ここでは、POS アルゴリズムについて簡単に説明します。イーサリアムは2022年9月にビーコンチェーンの統合を完了し、POSアルゴリズムを実装しました.具体的には、POSベースのイーサリアムの場合、各ブロックのブロック時間は12秒で安定しており、ユーザーは自分のイーサリアムコインを誓約して、ビーコンになる権利を取得しますその後、ステーキングに参加するユーザーがランダムに選択され、バリデーターのバッチが取得されます。各ラウンドでは、32 個のスロットのそれぞれからバリデーターが選択され、そのうちの 1 人が検証のために選択されます。提案者は次の役割を果たします。提案者と提案者がブロック生成を実装し、スロットに対応する残りのバリデーターが委員会として提案者のブロックの合法性を検証し、前のサイクルでのブロックの合法性を判断します。 POS アルゴリズムは、コンピューティング リソースの無駄を大幅に回避しながら、ブロック生成の速度を大幅に安定化および向上させます。 4. 署名アルゴリズム イーサリアムはビットコインの署名アルゴリズム標準に従い、secp256k1 曲線も使用します。その特定の署名アルゴリズムは ECDSA を使用します。これは、計算された署名が元のメッセージのハッシュに基づいて計算されることを意味します。署名全体の構成はシンプルです。それが R+S です。 +V.各計算ではそれに応じて乱数が導入されます。R+S は ECDSA の元の出力です。最後のフィールド V は回復フィールドと呼ばれ、R 値に基づく要件を満たす楕円曲線内に複数の座標点が存在する可能性があるため、コンテンツと署名から公開キーを正常に回復するために必要な検索の回数を示します。

プロセス全体は次のように簡単に要約できます。トランザクション データと署名者関連情報は、RLP エンコード後にハッシュされ、ECDSA を介して秘密鍵で署名されて、最終署名が取得されます。ECDSA で使用される曲線は secp256k1 楕円曲線です。最後に、署名データとトランザクション データを組み合わせることで、署名付きトランザクション データを取得し、ブロードキャストできます。

イーサリアムのデータ構造は、従来のブロックチェーン技術に依存するだけでなく、大量のデータの効率的な保存と検証のために、マークル圧縮プレフィックス ツリーとしても知られるマークル パトリシア ツリーも導入されています。 MPT は、マークル ツリーの暗号化ハッシュ機能とパトリシア ツリーのキー パス圧縮特性を組み合わせて、データの整合性を保証し、高速検索をサポートするソリューションを提供します。 5.マークル圧縮プレフィックスツリー Ethereum では、MPT を使用してすべての状態データとトランザクション データを保存し、データの変更がツリーのルート ハッシュに確実に反映されるようにします。これは、ルート ハッシュを検証することで、データベース全体をチェックしなくてもデータの整合性と正確性を証明できることを意味します。 MPT はリーフ ノード、拡張ノード、ブランチ ノード、空ノードの 4 種類のノードで構成されており、これらのノードが集まって動的なデータ変更に対応できるツリーを形成します。データが更新されるたびに、MPT はノードを追加、削除、または変更することでこれらの変更を反映し、同時にツリーのルート ハッシュを更新します。各ノードはハッシュ関数によって暗号化されるため、データへの小さな変更がルート ハッシュの大きな変更につながり、データのセキュリティと一貫性が確保されます。さらに、MPT は「ライト クライアント」検証をサポートするように設計されており、ノードはツリーのルート ハッシュと必要なパス ノードを保存するだけで特定の情報の存在またはステータスを検証できるため、データの保存と処理の必要性が大幅に軽減されます。

MPT を通じて、イーサリアムはデータへの効率的な管理と迅速なアクセスを実現するだけでなく、ネットワークのセキュリティと分散化を確保し、イーサリアム ネットワーク全体の運用と開発をサポートします。 6. ステートマシン イーサリアムのコア アーキテクチャにはステート マシンの概念が組み込まれており、イーサリアム仮想マシン (EVM) はすべてのスマート コントラクト コードを実行するためのランタイム環境であり、イーサリアム自体は世界的に共有される状態遷移システムとみなすことができます。各ブロックの実行は、グローバルに共有される 1 つの状態から別の状態に移行する状態遷移プロセスとみなすことができます。この設計により、イーサリアム ネットワークの一貫性と分散化が保証されるだけでなく、スマート コントラクトの実行結果が予測可能かつ改ざん不可能になります。

イーサリアムでは、ステータスとは、各アカウントの残高、ストレージ データ、スマート コントラクト コードを含む、すべてのアカウントの現在の情報を指します。トランザクションが発生するたびに、EVMはトランザクションの内容に基づいて状態を計算および変換し、このプロセスはMPTを通じて効率的かつ安全に記録されます。各状態遷移はアカウント データを変更するだけでなく、MPT の更新も引き起こします。これはツリーのルート ハッシュの変更に反映されます。

MPT はイーサリアムの状態遷移に対するデータの整合性を保証するため、EVM と MPT の関係は非常に重要です。 EVM がトランザクションを実行してアカウントのステータスを変更すると、関連する MPT ノードが更新され、これらの変更が反映されます。 MPT の各ノードはハッシュによってリンクされているため、状態を変更するとルート ハッシュも変更され、この新しいルート ハッシュは新しいブロックに含まれ、イーサリアム状態全体の安定性が確保されます。 。次に、EVM 仮想マシンを紹介します。 7. EVM

EVM 仮想マシンは、イーサリアム全体がスマート コントラクトを構築し、状態遷移を実行するための基盤であり、EVM のおかげで、イーサリアムは本当の意味で世界のコンピューターとして想像できるようになります。 EVM 仮想マシンはチューリング完全であり、これはイーサリアム上のスマート コントラクトがあらゆる複雑な論理計算を実行できることを意味し、ガス メカニズムの導入によりコントラクト内の無限ループが防止され、ネットワークの安定性とセキュリティが確保されます。より技術的なレベルでは、EVM はイーサリアム固有のバイトコードを使用してスマート コントラクトを実行するスタックベースの仮想マシンです。開発者は通常、Solidity などの高級言語を使用してスマート コントラクトを作成し、それを EVM による実行呼び出し用に EVM が理解できるバイトコードにコンパイルします。 EVM はイーサリアム ブロックチェーンの革新機能の鍵であり、スマート コントラクトの運用をサポートするだけでなく、分散型アプリケーション開発のための強固な基盤も提供します。 EVM を通じて、イーサリアムは分散型で安全かつオープンなデジタルの未来を形成しています。

イーサリアムの歴史のレビュー

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図1 イーサリアムの歴史的振り返り

イーサリアムのセキュリティが直面する課題

スマート コントラクトは、イーサリアム ブロックチェーン上で実行されるコンピューター プログラムです。これらにより、開発者は、融資アプリケーション、分散型取引所、保険、二次金融、ソーシャル ネットワーク、NFT などを含むがこれらに限定されない、さまざまなアプリケーションを作成および公開できます。スマート コントラクトのセキュリティは、これらのアプリケーションにとって非常に重要です。これらのアプリケーションは暗号通貨の処理と制御を直接担当しており、スマート コントラクトの抜け穴や悪意のある攻撃は資金の安全性を直接脅かし、さらには巨額の経済的損失につながる可能性があります。たとえば、2024 年 2 月 26 日、DeFi 融資プロトコルである Blueberry Protocol がスマート コントラクトの論理上の欠陥により攻撃され、約 140 万米ドルの損失が発生しました。

スマートコントラクトの脆弱性は、不合理なビジネスロジック(ビジネスロジック)、不適切なアクセス制御、不十分なデータ検証、リエントランシー攻撃、DOS(Denial of Service)攻撃など多岐にわたります。これらの脆弱性は、コントラクトの実行に問題を引き起こし、スマートコントラクトの効果的な運用に影響を与える可能性があります。 DOS攻撃を例に挙げると、攻撃者が大量のトランザクションを送信してネットワークリソースを消費する攻撃手法で、一般ユーザーが開始したトランザクションが適時に処理されなくなり、ユーザーエクスペリエンスの低下につながります。 。さらに、これは取引ガス料金の増加にもつながります。ネットワーク リソースが不足している場合、ユーザーはトランザクションを優先させるためにより高い料金を支払う必要がある場合があるためです。

さらに、イーサリアムのユーザーも投資リスクに直面し、資金の安全性が脅かされることになります。たとえば、スパムコインは、価値がほとんどないか、長期的な成長の可能性がないと考えられる暗号通貨を表すために使用されます。スパムコインは、詐欺やポンプアンドダンプ戦略における価格操作のツールとしてよく使用されます。ジャンクコインへの投資は非常にリスクが高く、重大な経済的損失を招く可能性があります。価格が低く、時価総額が低いため、操作やボラティリティの影響を非常に受けやすくなります。このコインは、偽のプロジェクトが投資家を誘惑し、資金を盗むために使用されるポンプアンドダンプスキームやハニーポット詐欺でよく使用されます。スパムコインのもう 1 つの一般的なリスクは、作成者がプロジェクトからすべての流動性を突然削除し、トークンの価値が急落するラグ プルです。これらの詐欺は偽のパートナーシップや裏書を使って販売されることが多く、トークンの価格が上昇すると、詐欺師はトークンを売って利益を得て姿を消し、投資家には価値のないトークンが残ります。同時に、シットコインへの投資は、実際の用途と成長の可能性を備えた正規の暗号通貨から注意とリソースをそらします。ジャンクコインに加えて、エアコインやMLMコインも手っ取り早く利益を得る方法です。専門知識や経験のないユーザーにとって、それらを正規の暗号通貨と区別することは特に困難です。

### 効率

イーサリアムの効率を評価するための 2 つの非常に直接的な指標は、トランザクション速度とガス料金です。トランザクション速度とは、イーサリアム ネットワークが単位時間あたりに処理できるトランザクションの数を指します。この指標はイーサリアム ネットワークの処理能力を直接反映しており、速度が速いほど効率が高くなります。イーサリアムでのすべてのトランザクションには、トランザクション検証を実行するマイナーを補償するために一定のガス料金が必要です。ガスコストが低いほど、イーサリアムの効率は高くなります。

トランザクション速度の低下はガス料金の増加につながります。一般に、トランザクションの処理速度が低下すると、ブロック領域が限られているため、次のブロックに入るために競合するトランザクションが増加する可能性があります。マイナーは取引を検証する際にガス料金が高い取引を優先する傾向があるため、競争相手から目立つために、トレーダーはガス料金を引き上げることがよくあります。そうなると、ガス料金が高くなるとユーザーエクスペリエンスが低下します。

トランザクションはイーサリアムの基本的なアクティビティにすぎません。このエコシステムでは、ユーザーは融資、質入れ、投資、保険などのさまざまなアクティビティを実行することもできます。これらはすべて、特定の DApp を通じて実現できます。しかし、DAppsの種類が豊富であり、従来の業界のようなパーソナライズされたレコメンデーションサービスがないため、ユーザーは自分に合ったアプリケーションや製品を選択する際に混乱を感じるでしょう。この状況はユーザー満足度の低下につながり、イーサリアムエコシステム全体の効率に影響を及ぼします。

融資を例に考えてみましょう。独自のプラットフォームのセキュリティと安定性を維持するために、一部の DeFi 融資プラットフォームは超過担保メカニズムを使用します。これは、借り手が担保としてより多くの資産を差し出す必要があり、借り手はこれらの資産を借入期間中に他の活動に使用できないことを意味します。これは借り手の資本利用率の低下につながり、市場の流動性が低下します。

イーサリアムにおける機械学習の応用

RMF モデル、敵対的生成ネットワーク (GAN)、デシジョン ツリー モデル、K 最近傍アルゴリズム (KNN)、DBSCAN クラスタリング アルゴリズムなどの機械学習モデルは、イーサリアムで重要な役割を果たしています。イーサリアムにおけるこれらの機械学習モデルの適用は、トランザクション処理効率の最適化、スマート コントラクトのセキュリティの向上、よりパーソナライズされたサービスを提供するためのユーザーの階層化の実現、およびネットワークの安定した運用の維持に役立ちます。

アルゴリズムの概要

機械学習アルゴリズムは、データを解析し、データ内のパターンを学習し、それらの学習に基づいて予測や決定を行うための一連の命令またはルールです。人間による明示的なプログラミング指示を必要とせず、提供されたデータから自動的に学習し、改善します。 RMF モデル、敵対的生成ネットワーク (GAN)、デシジョン ツリー モデル、K 最近傍アルゴリズム (KNN)、DBSCAN クラスタリング アルゴリズムなどの機械学習モデルは、イーサリアムで重要な役割を果たしています。イーサリアムにおけるこれらの機械学習モデルの適用は、トランザクション処理効率の最適化、スマート コントラクトのセキュリティの向上、よりパーソナライズされたサービスを提供するためのユーザーの階層化の実現、およびネットワークの安定した運用の維持に役立ちます。

  • ベイジアン分類器

ベイジアン分類器は、さまざまな統計的分類方法の中で、特定のコスト枠組みの下で分類エラーの確率を最小化する、または平均リスクを最小化することを目的とした効率的な分類器です。その設計哲学はベイズの定理に深く根ざしており、特定の特性が与えられたオブジェクトが特定のクラスに属する確率を考慮して、オブジェクトの事後確率を計算することで意思決定を行うことができます。具体的には、ベイジアン分類器はまずオブジェクトの事前確率を考慮し、次にベイジアン公式を適用して観測データを包括的に考慮し、オブジェクト分類に関する信念を更新します。ベイジアン分類器は、考えられるすべての分類の中で、オブジェクトをこのカテゴリに分類する事後確率が最も大きい分類器を選択します。このアプローチの主な利点は、不確実性と不完全な情報を自然に処理できることであり、幅広いアプリケーション シナリオに適した強力で柔軟なツールになります。

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図 2 ベイズ分類器

図 2 に示すように、教師あり機械学習では、データとベイズの定理に基づく確率モデルを使用して分類を決定します。ベイジアン分類器は、カテゴリと特徴の尤度と事前確率を使用して、データ ポイントが各カテゴリに属する事後確率を計算し、事後確率が最も大きいカテゴリにデータ ポイントを割り当てます。右側の散布図では、分類器は異なる色の点を最もよく分離する曲線を見つけようとします。これにより、分類誤差が最小限に抑えられます。

  • ディシジョン ツリー

決定木アルゴリズムは、分類や回帰タスクでよく使用されます。階層的判断の考え方を採用しています。既知のデータに基づいて、情報利得率の高い特徴を選択し、それらを分割することで決定木を学習します。木。簡単に言うと、アルゴリズム全体がデータに基づいて変数の値を判断するための意思決定ルールを自己学習することができ、実装面では、複雑な意思決定プロセスをいくつかの単純なサブ意思決定プロセスに分解できます。このような派生手法により、親の判断基準からそれぞれのより単純な判断判断が導き出され、ツリー構造が形成されます。

図 3 からわかるように、各ノードは決定を表し、特定の属性に対する判断基準を設定します。枝は決定の結果を表します。各リーフ ノードは、最終的な予測結果とカテゴリを表します。アルゴリズム構成の観点から見ると、決定木モデルは比較的直感的で理解しやすく、解釈可能性が高くなります。

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図 3 デシジョン ツリー モデル

  • DBSCAN アルゴリズム

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) は、ノイズを含む密度ベースの空間クラスタリング アルゴリズムで、接続されていないデータ セットに対して特にうまく機能するようです。このアルゴリズムは、クラスターの数を事前に指定しなくても、任意の形状のクラスターを検出でき、データセット内の外れ値に対する堅牢性が優れています。このアルゴリズムは、ノイズの多いデータ セット内の外れ値を効果的に識別することもできます。ノイズまたは外れ値は、図 4 に示すように、低密度領域の点として定義されます。

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図 4 DBSCAN アルゴリズムによるノイズの特定

  • KNN アルゴリズム

KNN (K 最近傍法) アルゴリズムは、分類と回帰の両方に使用できます。分類問題では、分類する項目のカテゴリを決定するために投票メカニズムが使用されます。回帰問題では、k 個の最近傍サンプルの平均または加重平均が予測のために計算されます。

図 5 に示すように、分類における KNN アルゴリズムの動作原理は、新しいデータ ポイントに最も近い K 個の近傍を見つけ、これらの近傍のカテゴリに基づいて新しいデータ ポイントのカテゴリを予測することです。 K=1 の場合、新しいデータ ポイントは単に最も近いデータ ポイントに割り当てられます。

隣人カテゴリー。 K > 1 の場合、通常、投票方法を使用して新しいデータ ポイントのクラスが決定されます。つまり、新しいデータ ポイントは、最も近傍のデータ ポイントが属するクラスに割り当てられます。 KNN アルゴリズムが回帰問題に使用される場合、基本的な考え方は同じであり、結果は最近傍の K 個のサンプル出力値の平均になります。

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図 5 分類に使用される KNN アルゴリズム

  • 生成型人工知能

生成人工知能は、要求入力に基づいて新しいコンテンツ (テキスト、画像、音楽など) を生成できる AI テクノロジーです。その背景には、機械学習と深層学習、特に自然言語処理や画像認識などの分野での応用の進歩が基盤となっています。生成 AI は、大量のデータからパターンと関連性を学習し、この学習した情報に基づいて新しい出力コンテンツを生成します。生成人工知能の鍵はモデルのトレーニングにあり、学習とトレーニングには優れたデータが必要です。このプロセスでは、モデルはデータセット内の構造、パターン、関係を分析して理解することで、新しいコンテンツを生成する能力を徐々に向上させます。

  1. トランス Transformer は、生成型人工知能の基礎として、概要を把握しながら重要なポイントに情報処理を集中させるアテンション メカニズムの導入を先駆けて行い、このユニークな機能により、Transformer はテキスト生成の分野で威力を発揮します。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) などの最新の自然言語処理言語モデルを利用して、自然言語で表現されたユーザーのアプリケーション要件を理解し、実行可能なコードに自動的に変換することで、開発の難易度が軽減され、効率が大幅に向上します。

図6に示すように、マルチヘッドアテンションメカニズムとセルフアテンションメカニズムの導入、残余接続および完全接続ニューラルネットワークとの組み合わせ、および以前の単語埋め込み技術の助けにより、自然言語に関連する生成モデルのパフォーマンスが向上しました。処理が大幅に改善され、地球はアセンションします。

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図6 変圧器モデル

  1. RFM モデルの紹介**:**

RFMモデルは、ユーザーの購買行動に基づいた分析モデルであり、ユーザーの取引行動を分析することで、異なる価値観を持つユーザーグループを識別することができます。このモデルは、最新の消費時間 (R)、消費頻度 (F)、および消費量 (M) に基づいてユーザーを階層化します。

図 7 に示すように。これら 3 つの指標は合わせて RFM モデルの中核を形成します。このモデルは、これら 3 つの側面に基づいてユーザーをスコアリングし、スコアに従ってユーザーを並べ替えて、最も価値のあるユーザー グループを特定します。さらに、このモデルは、顧客を効果的に異なるグループに分割して、ユーザー階層化の機能を実現できます。

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図 7 RFM 階層化モデル

考えられる用途

機械学習テクノロジーを適用してイーサリアムのセキュリティ課題に対処する際、私たちは 4 つの主要な側面から調査を実施しました。

  1. ベイズ分類器に基づいて悪意のあるトランザクションを特定し、フィルタリングします。 ベイジアン分類器を構築することにより、DOS 攻撃につながる大規模、頻繁、および小規模のトランザクションを含むがこれらに限定されない、スパムの可能性のあるトランザクションが特定され、フィルタリングされます。この方法は、ガス価格、トランザクション頻度などのトランザクション特性を分析することで、ネットワークの健全性を効果的に維持し、イーサリアム ネットワークの安定した動作を保証します。
  2. 安全で特定の要件を満たすスマート コントラクト コードを生成する Generative Adversarial Networks (GAN) と Transformer ベースの生成ネットワークの両方を使用して、特定の要件を満たすスマート コントラクト コードを生成し、コードのセキュリティを可能な限り確保することができます。ただし、両者にはモデルのトレーニングに使用するデータの種類に違いがあり、前者のトレーニング プロセスは主に安全でないコード サンプルに依存しますが、後者のトレーニング プロセスはその逆です。

既存のセキュリティ コントラクト パターンを学習するように GAN をトレーニングすることで、安全でない可能性のあるコードを生成するための自己対決モデルを構築し、モデル学習を通じてこれらの安全性を特定する方法を学習し、最終的には高品質でより安全なスマート コントラクト コードを自動的に生成する機能を実現します。 。変圧器ベースの生成ネットワーク モデルを利用し、多数のセキュリティ コントラクトの例を学習して、特定のニーズを満たし、ガス消費を最適化するコントラクト コードを生成することで、スマート コントラクト開発の効率とセキュリティがさらに向上することは間違いありません。 3. デシジョンツリーに基づくスマートコントラクトのリスク分析 デシジョン ツリーを使用して、関数呼び出しの頻度、トランザクション値、ソース コードの複雑さなどのスマート コントラクトの特性を分析すると、コントラクトの潜在的なリスク レベルを効果的に特定できます。契約の動作モードとコード構造を分析することで、潜在的な脆弱性とリスク ポイントを予測できるため、開発者とユーザーにセキュリティ評価が提供されます。このアプローチにより、イーサリアムエコシステムにおけるスマートコントラクトのセキュリティが大幅に向上し、それによって脆弱性や悪意のあるコードによる損失が軽減されることが期待されています。 4. 投資リスクを軽減する仮想通貨の評価モデルの構築

機械学習アルゴリズムを使用して仮想通貨の取引データ、ソーシャルメディア活動、市場パフォーマンスなどの多次元情報を分析し、スパムコインの可能性を予測できる評価モデルを構築します。このモデルは、投資家に投資リスクを回避するための貴重な参考情報を提供し、それによって仮想通貨市場の健全な発展を促進します。

さらに、機械学習の使用により、イーサリアムの効率がさらに向上する可能性もあります。次の 3 つの主要な側面をさらに詳しく調べることができます。

  1. トランザクション プール キューイング モデルを最適化するためのデシジョン ツリー アプリケーション デシジョン ツリーに基づいて、イーサリアム トランザクション プールのキュー メカニズムを効果的に最適化できます。ガス価格やトランザクションのサイズなどのトランザクションの特性を分析することで、デシジョン ツリーはトランザクションの選択とキューの順序を最適化できます。この方法により、トランザクション処理効率が大幅に向上し、ネットワークの混雑が効果的に軽減され、ユーザーのトランザクション待ち時間が短縮されます。
  2. ユーザーを階層化し、パーソナライズされたサービスを提供する RFM モデル (Recency、Monetary value、Frequency) は、顧客関係管理で広く使用されている分析ツールで、ユーザーの最終取引時間 (Recency)、取引頻度 (Frequency)、および取引金額 (Monetary value) を評価できます。階層化。 Ethereum プラットフォームに RFM モデルを適用すると、価値の高いユーザー グループの特定、リソース割り当ての最適化、よりパーソナライズされたサービスの提供が可能になり、ユーザーの満足度とプラットフォームの全体的な効率が向上します。

DBSCAN アルゴリズムは、ユーザーの取引行動を分析し、イーサリアム上のさまざまなユーザー グループを識別するのに役立ち、さらにさまざまなユーザーにさらにカスタマイズされた金融サービスを提供することもできます。このユーザー階層化戦略により、マーケティング戦略を最適化し、顧客満足度とサービス効率を向上させることができます。 3. KNN に基づく信用スコアリング

K-最近傍アルゴリズム(KNN)は、イーサリアムユーザーの取引履歴や行動パターンを分析することでユーザーの信用をスコアリングすることができ、融資などの金融活動において非常に重要な役割を果たします。信用スコアは、金融機関や融資プラットフォームが借り手の返済能力と信用リスクを評価し、より正確な融資決定を行うのに役立ちます。これにより、過剰借入が回避され、市場の流動性が向上します。

### 今後の方向性

マクロ資金配分の観点から見ると、世界最大の分散コンピュータであるイーサリアムはインフラ層にあまり多くの投資をすることができず、共同構築に参加するためにより多くの背景を持つ開発者を引き付ける必要がある。この記事では、イーサリアムが直面する技術的な実装と問題点を整理することにより、機械学習の一連の比較的直感的な応用例を想像しましたが、これらのビジョンを真の価値を持って提供できるコミュニティの AI 開発者を大いに期待しています。着陸しました。

チェーン上のコンピューティング能力が徐々に向上するにつれて、イーサリアム ネットワークの効率とセキュリティを向上させるために、ネットワーク管理、トランザクション監視、セキュリティ監査などの側面に対して、より複雑なモデルが開発されることが予測できます。

さらに進むと、人工知能/エージェント主導のガバナンス メカニズムも、イーサリアム エコシステムの主要な革新ポイントになる可能性があります。このメカニズムによってもたらされる、より効率的で、より透明性があり、より自動化された意思決定プロセスにより、イーサリアム プラットフォームにより柔軟で信頼性の高いガバナンス構造がもたらされます。これらの将来の開発の方向性は、イーサリアムテクノロジーの革新を促進するだけでなく、ユーザーにより良いオンチェーンエクスペリエンスを提供します。

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