論文の概要: Review of blockchain application with Graph Neural Networks, Graph Convolutional Networks and Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00875v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 17:11:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 00:19:53.413531
- Title: Review of blockchain application with Graph Neural Networks, Graph Convolutional Networks and Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワーク,グラフ畳み込みネットワーク,畳み込みニューラルネットワークを用いたブロックチェーンアプリケーションのレビュー
- Authors: Amy Ancelotti, Claudia Liason,
- Abstract要約: 本稿では、ブロックチェーン技術におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)、および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の適用についてレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper reviews the applications of Graph Neural Networks (GNNs), Graph Convolutional Networks (GCNs), and Convolutional Neural Networks (CNNs) in blockchain technology. As the complexity and adoption of blockchain networks continue to grow, traditional analytical methods are proving inadequate in capturing the intricate relationships and dynamic behaviors of decentralized systems. To address these limitations, deep learning models such as GNNs, GCNs, and CNNs offer robust solutions by leveraging the unique graph-based and temporal structures inherent in blockchain architectures. GNNs and GCNs, in particular, excel in modeling the relational data of blockchain nodes and transactions, making them ideal for applications such as fraud detection, transaction verification, and smart contract analysis. Meanwhile, CNNs can be adapted to analyze blockchain data when represented as structured matrices, revealing hidden temporal and spatial patterns in transaction flows. This paper explores how these models enhance the efficiency, security, and scalability of both linear blockchains and Directed Acyclic Graph (DAG)-based systems, providing a comprehensive overview of their strengths and future research directions. By integrating advanced neural network techniques, we aim to demonstrate the potential of these models in revolutionizing blockchain analytics, paving the way for more sophisticated decentralized applications and improved network performance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ブロックチェーン技術におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)、および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の適用についてレビューする。
ブロックチェーンネットワークの複雑さと採用が拡大するにつれ、従来の分析手法では、分散システムの複雑な関係や動的な振る舞いを捉えるのに不十分であることが証明されている。
これらの制限に対処するため、GNN、GCN、CNNといったディープラーニングモデルは、ブロックチェーンアーキテクチャに固有の独自のグラフベースおよび時間構造を活用することで、堅牢なソリューションを提供する。
特にGNNとGCNは、ブロックチェーンノードとトランザクションのリレーショナルデータのモデリングに優れており、不正検出、トランザクション検証、スマートコントラクト分析などのアプリケーションに最適である。
一方、CNNは構造化行列として表現されたブロックチェーンデータを解析するために適応することができ、トランザクションフローに隠された時間的パターンと空間的パターンを明らかにする。
本稿では,これらのモデルが線形ブロックチェーンとDAG(Directed Acyclic Graph)ベースのシステムの両方の効率性,セキュリティ,スケーラビリティを向上させる方法について検討し,その長所と今後の研究方向性を概観する。
高度なニューラルネットワーク技術を統合することで、ブロックチェーン分析の革新、より高度な分散アプリケーションへの道のり、ネットワークパフォーマンスの向上といった、これらのモデルの可能性を実証することを目指している。
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