Analysis of Information Propagation in Ethereum Network Using Combined Graph Attention Network and Reinforcement Learning to Optimize Network Efficiency and Scalability

要約

ブロックチェーン技術は、分散型ネットワーク内で情報が伝播される方法に革命をもたらしました。
イーサリアムは、スマート コントラクトと分散型アプリケーションを促進する上で極めて重要な役割を果たします。
イーサリアムにおける情報伝播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、スケーラビリティを確保するために重要です。
この研究では、グラフ畳み込みネットワーク (GCN) を利用してイーサリアム ネットワーク内の情報伝播パターンを分析する革新的なアプローチを提案します。
私たちの研究の最初のフェーズには、ブロック、トランザクション、ノード度から構成されるイーサリアム ブロックチェーンからのデータ収集が含まれます。
隣接行列を使用してトランザクション グラフ表現を構築し、ノードの埋め込みをキャプチャします。
一方、私たちの主な貢献は、ネットワークの効率とスケーラビリティを最適化するために、グラフ アテンション ネットワーク (GAT) と強化学習 (RL) を組み合わせたモデルを開発することです。
さまざまなネットワーク状態で実行すべき最適なアクションを学習し、最終的にネットワーク効率、スループットの向上、ブロック処理のガス制限の最適化につながります。
実験的評価では、大規模なイーサリアム データセット上でモデルのパフォーマンスを分析します。
トランザクション パターンの予測を目的として、グラフ構造をキャプチャし、GCN を使用してノードの埋め込みを更新する隣接ノードからの情報を効果的に集約し、さまざまなネットワーク負荷とブロック数を考慮する方法を調査します。
ガス制限最適化モデルを設計してアルゴリズムを提供するだけでなく、スケーラビリティに対処するために、GraphConv、GraphSAGE、GAT でのスパース行列の使用と実装を実証します。
この結果は、私たちが設計した GAT-RL モデルが他の GCN モデルと比較してパフォーマンスの点で優れた結果を達成していることを示しています。
ネットワーク全体に情報を効果的に伝播し、ブロック処理のガス制限を最適化し、ネットワーク効率を向上させます。

要約(オリジナル)

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.

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