Покращений метод виявлення та ідентифікації вузлів блокчейн-мережі RootStock

Abstract

У роботі запропоновано метод покращення виявлення та ідентифікації вузлів блокчейн–мережі Rootstock. Запропоновано адаптивний алгоритм обходу графа мережі на основі пріоритетної функції, що враховує ступінь вузла та часові характеристики його активності. Використано поведінкову модель ідентифікації вузлів на основі машинного навчання, що дозволяє зменшити кількість хибних класифікацій. Запропоновано підхід до розподіленої обробки даних із кластеризацією вузлів, що покращує масштабованість і швидкість аналізу мережі. Отримані результати сприяють ефективнішому та точнішому виявленню вузлів у реальному часі