Combinatorial solutions for consensus algorithms and blockchain sharding
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Matematik A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MARWAN SALEH JAMEEL JAMEEL
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): İsmet Yurduşen
Eş Danışman: Oğuz Yayla
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Blokzinciri teknolojisindeki en büyük zorluklardan biri ölçeklenebilirlik sorunudur. Ölçeklenebilirlik probleminin pratik çözümü için kritik öneme sahiptir. Ölçeklenebilirliği artırmak için, blokzinciri uygulamalarına katılan uzmanlar, teknolojinin sınırlamalarını belirtebilir. Byzantine Fault Tolerance (BFT) tabanlı yöntemler en yaygın olarak genel blokzincir ağlarına dayalı olarak uygulanmıştır. Ölçeklendirme için iki olası durum çalışılır. Konsensüs komitesini oluşturmak için sıklıkla kullanılan Proof of (Work, stake,...) yöntemleri yerine, BFT tabanlı yöntemlerin kullanımına izin vererek yeni bir model değerlendirmesi önerilmiştir. Bu model, particle swarm optimizasyonunu (PSO) kullanarak lider komiteye katılmak isteyen düğümler için itibar değerini hesaplar. Bu, belirli bir kalite metriğine göre bir aday çözümü geliştirerek bir sorunu optimize etmeye yönelik bir hesaplama yöntemidir. Arama uzayını parçacık denilen olası çözümlerle doldurarak ve bu parçacıkları parçacığın konumu ve hızı üzerinde basit bir matematiksel formüle göre hareket ettirerek çözer. Güven Lideri Komitesindeki düğümlerin zararlı olma olasılığını azaltmak için, komite için yüksek itibar değerlerine sahip uzlaşma düğümleri seçilir. Bu çalışma fikir birliği komitesi oluşturmaya odaklandığından, önerilen modeli daha etkin bir şekilde test etmek için python'da simülasyon kullanılmıştır. Test sonuçları, önerilen modelin, kötü niyetli düğümün varlığında fikir birliği komitesnin yüksek güven ile düğümleri başarıyla seçtiğini göstermektedir. Güncellenmiş güvenilir bir komite seçip, komiteyi güncelleme ve ardından blokzinciri ağının güvenliğini korumak için tüm ağ kullanıcılarının herhangi bir zamandaki katılımına izin vermek hedeflerini karşılamak genel olarak yetersizdir. Şüpheli düğümlerden ne pahasına olursa olsun kaçınılmalıdır. Liderlik komitesinin odağını saldıran düğümlerden saptırmak için biyo-dinamik sistemlerden ilham alan basit bir strateji kullanıyoruz. Yıkıcı düğümleri tespit etmek için elde edilen yöntemden kötü uyarlanmış düğümleri kaldırmak, dürüst düğümlerin veya katılımcıların seçimini de artırır. Grey Wolf Optimizasyonu (GWO) tekniği uygulayarak mevcut sorunu çözmek için denetimsiz bir makine öğrenimi öneriyoruz.\Ayrıca, blokzinciri çalışmaları son zamanlarda parçalamaya odaklanan ölçeklenebilirlik sorununu ele almak için blokzincirini bölüyor.\ Sharding, blokzinciri teknolojisindeki fikir birliği, Bizans hata toleransı ve kendi kendini dengeleme gibi temel hesaplama zorluklarını araştırmak için yararlı bir tekniktir. Parçalama yöntemi, küçük, bölümlere ayrılmış bir blokzinciri ağı oluşturur. Daha kapsamlı bir ağ oluşturmak yerine, daha az düğümlü ağlar kurulur. Ek olarak, başarılı bir parçalama çeşitli alanlara uygulanabilir ve bu da önemli ölçüde daha hızlı işlemlerle sonuçlanır. Ölçeklenebilirlik çözümümüz, denetimsiz bir makine öğrenimi tekniği yardımıyla Topological Data Analysis (TDA) kullanarak sistemi analiz ederek ve parça boyutunu bu süreç için uygun hale getirerek blokzinciri bileşenlerinin güvenli ve güvenilir kullanımına katkıda bulunacaktır. Doğrusal Programlama Problemi (LPP), en iyi parça boyutunu belirlemek için Dual-Simplex yaklaşımı kullanılarak oluşturulur ve çözülür. Ek olarak, sistemimizi kullanarak blokzinciri ağını bölümlere ayırdık. Test bulguları, itibar değerlerinin eklenmesinin parçaların güvenilirliğini artırdığını göstermektedir. Daha sonra herhangi bir parçanın çökme ve tüm blokzincirine zarar verme olasılığı azalır.