論文の概要: Secure Energy Transactions Using Blockchain Leveraging AI for Fraud Detection and Energy Market Stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19870v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 21:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.451751
• Title: Secure Energy Transactions Using Blockchain Leveraging AI for Fraud Detection and Energy Market Stability
• Title（参考訳）: ブロックチェーンレバレッジAIを用いたフラッド検出とエネルギー市場安定のためのセキュアエネルギー取引
• Authors: Md Asif Ul Hoq Khan, MD Zahedul Islam, Istiaq Ahmed, Md Masud Karim Rabbi, Farhana Rahman Anonna, MD Abdul Fahim Zeeshan, Mehedi Hasan Ridoy, Bivash Ranjan Chowdhury, Md Nazmul Shakir Rabbi, GM Alamin Sadnan,
• Abstract要約: 本研究の目的は、米国の分散型エネルギー市場のための安全でインテリジェントで効率的なエネルギー取引システムを開発し、構築することである。 このデータセットは、シミュレーションされたピアツーピア(P2P)エネルギー交換ネットワークから120万以上の匿名化されたエネルギー取引記録で構成されている。 提案されたシステムアーキテクチャには、ブロックチェーン層と人工知能(AI)層という、2つのレイヤの統合が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Peer-to-peer trading and the move to decentralized grids have reshaped the energy markets in the United States. Notwithstanding, such developments lead to new challenges, mainly regarding the safety and authenticity of energy trade. This study aimed to develop and build a secure, intelligent, and efficient energy transaction system for the decentralized US energy market. This research interlinks the technological prowess of blockchain and artificial intelligence (AI) in a novel way to solve long-standing challenges in the distributed energy market, specifically those of security, fraudulent behavior detection, and market reliability. The dataset for this research is comprised of more than 1.2 million anonymized energy transaction records from a simulated peer-to-peer (P2P) energy exchange network emulating real-life blockchain-based American microgrids, including those tested by LO3 Energy and Grid+ Labs. Each record contains detailed fields of transaction identifier, timestamp, energy volume (kWh), transaction type (buy/sell), unit price, prosumer/consumer identifier (hashed for privacy), smart meter readings, geolocation regions, and settlement confirmation status. The dataset also includes system-calculated behavior metrics of transaction rate, variability of energy production, and historical pricing patterns. The system architecture proposed involves the integration of two layers, namely a blockchain layer and artificial intelligence (AI) layer, each playing a unique but complementary function in energy transaction securing and market intelligence improvement. The machine learning models used in this research were specifically chosen for their established high performance in classification tasks, specifically in the identification of energy transaction fraud in decentralized markets.
• Abstract（参考訳）: ピアツーピア取引と分散グリッドへの移行は、米国のエネルギー市場を変革させた。 にもかかわらず、こうした発展はエネルギー取引の安全性と信頼性に関する新しい課題に繋がる。 本研究の目的は、米国の分散型エネルギー市場のための安全でインテリジェントで効率的なエネルギー取引システムを開発し、構築することであった。 この研究は、ブロックチェーンと人工知能(AI)の技術的長所を、分散エネルギー市場における長年の課題、特にセキュリティ、不正な行動検出、市場の信頼性を解決するための、新たな方法で相互接続する。 この研究のデータセットは、LO3 EnergyとGrid+ Labsによるテストを含む、実生活のブロックチェーンベースのアメリカのマイクログリッドをエミュレートしたシミュレーションされたピアツーピア(P2P)エネルギー交換ネットワークから、120万以上の匿名化されたエネルギートランザクションレコードで構成されている。 それぞれのレコードには、トランザクション識別子、タイムスタンプ、エネルギーボリューム(kWh)、トランザクションタイプ(購入/販売)、ユニット価格、コンシューマ/コンシューマ識別子(プライバシのためにハッシュ化された)、スマートメーター読み取り、ロケーションリージョン、決済確認ステータスの詳細なフィールドが含まれている。 データセットには、トランザクションレート、エネルギー生産の多様性、過去の価格パターンのシステム計算された振る舞いメトリクスも含まれている。 提案されたシステムアーキテクチャには、ブロックチェーン層と人工知能(AI)層という2つのレイヤの統合が含まれる。 この研究で使用される機械学習モデルは、特に、分類タスクにおける確立されたハイパフォーマンス、特に分散市場におけるエネルギー取引不正の特定のために選択された。

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