論文の概要: Analysis of Information Propagation in Ethereum Network Using Combined Graph Attention Network and Reinforcement Learning to Optimize Network Efficiency and Scalability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01406v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 17:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 12:36:28.580124
• Title: Analysis of Information Propagation in Ethereum Network Using Combined Graph Attention Network and Reinforcement Learning to Optimize Network Efficiency and Scalability
• Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークと強化学習を組み合わせたEthereumネットワークの情報伝達解析によるネットワーク効率とスケーラビリティの最適化
• Authors: Stefan Kambiz Behfar and Jon Crowcroft
• Abstract要約: ネットワーク効率とスケーラビリティを最適化するグラフ注意ネットワーク(GAT)と強化学習(RL)モデルを開発した。 実験評価では,大規模データセットを用いたモデルの性能解析を行った。 その結果,設計したGAT-RLモデルは,他のGCNモデルと比較して性能的に優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.795656498870966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blockchain technology has revolutionized the way information is propagated in decentralized networks. Ethereum plays a pivotal role in facilitating smart contracts and decentralized applications. Understanding information propagation dynamics in Ethereum is crucial for ensuring network efficiency, security, and scalability. In this study, we propose an innovative approach that utilizes Graph Convolutional Networks (GCNs) to analyze the information propagation patterns in the Ethereum network. The first phase of our research involves data collection from the Ethereum blockchain, consisting of blocks, transactions, and node degrees. We construct a transaction graph representation using adjacency matrices to capture the node embeddings; while our major contribution is to develop a combined Graph Attention Network (GAT) and Reinforcement Learning (RL) model to optimize the network efficiency and scalability. It learns the best actions to take in various network states, ultimately leading to improved network efficiency, throughput, and optimize gas limits for block processing. In the experimental evaluation, we analyze the performance of our model on a large-scale Ethereum dataset. We investigate effectively aggregating information from neighboring nodes capturing graph structure and updating node embeddings using GCN with the objective of transaction pattern prediction, accounting for varying network loads and number of blocks. Not only we design a gas limit optimization model and provide the algorithm, but also to address scalability, we demonstrate the use and implementation of sparse matrices in GraphConv, GraphSAGE, and GAT. The results indicate that our designed GAT-RL model achieves superior results compared to other GCN models in terms of performance. It effectively propagates information across the network, optimizing gas limits for block processing and improving network efficiency.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術は、情報が分散ネットワークに伝播する方法に革命をもたらした。 ethereumはスマートコントラクトと分散アプリケーションを促進する上で重要な役割を果たす。 ethereumにおける情報伝達のダイナミクスを理解することは、ネットワークの効率、セキュリティ、スケーラビリティの確保に不可欠である。 本研究では,Graph Convolutional Networks (GCNs) を用いてEthereumネットワークにおける情報伝達パターンを解析する革新的な手法を提案する。 私たちの研究の第1フェーズは、ブロック、トランザクション、ノード次数で構成されるEthereumブロックチェーンからのデータ収集です。 我々は,隣接行列を用いてノードの埋め込みをキャプチャするトランザクショングラフ表現を構築し,グラフ注意ネットワーク(GAT)と強化学習(RL)を併用してネットワーク効率とスケーラビリティを最適化する手法を開発した。 様々なネットワーク状態において最善の行動を学び、最終的にネットワーク効率、スループットを改善し、ブロック処理のガス制限を最適化する。 実験評価では,大規模ethereumデータセット上でのモデルの性能を解析した。 グラフ構造をキャプチャした隣接ノードからの情報を効果的に集約し,gcnを用いたノード埋め込みの更新を行い,トランザクションパターン予測,ネットワーク負荷の変動とブロック数を算出した。 ガス限界最適化モデルを設計し,そのアルゴリズムを提供するだけでなく,拡張性に対処するため,graphconv,graphsage,gatにおけるスパース行列の利用と実装を実証した。 その結果,設計したGAT-RLモデルは,他のGCNモデルと比較して性能的に優れていることがわかった。 効果的にネットワーク全体に情報を伝達し、ブロック処理のためのガス制限を最適化し、ネットワーク効率を向上させる。

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