ब्लॉकचेन इंटेलिजेंस: ब्लॉकचेन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अभिसरण

1. परिचय

ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी ने सुरक्षित और विकेंद्रीकृत डेटा साझाकरण में क्रांति ला दी है, जो ट्रेसबिलिटी, अपरिवर्तनीयता और गैर-अस्वीकृति प्रदान करती है। हालांकि, इसे खराब स्केलेबिलिटी, परिचालन रखरखाव की कठिनाइयों, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट में कमजोरियों और इसके ऐतिहासिक डेटा के भीतर दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों की पहचान सहित महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। यह पेपर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और ब्लॉकचेन के अभिसरण का पता लगाता है—जिसे ब्लॉकचेन इंटेलिजेंस कहा जाता है—इन सीमाओं के समाधान के रूप में। एआई को ब्लॉकचेन से सुरक्षित करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले अधिकांश अध्ययनों के विपरीत, यह कार्य मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग जैसी एआई तकनीकों का उपयोग करके ब्लॉकचेन सिस्टम को बढ़ाने पर जोर देता है।

2. ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों का अवलोकन

ब्लॉकचेन एक श्रृंखला-जैसा, वितरित लेजर है जो नेटवर्क सहमति द्वारा सत्यापित लेनदेन को रिकॉर्ड करता है। इसकी प्रमुख विशेषताएं विकेंद्रीकरण, पारदर्शिता और क्रिप्टोग्राफिक सुरक्षा हैं।

3. एआई और ब्लॉकचेन का अभिसरण

4. केस स्टडी: व्यवहार्यता प्रदर्शन

पेपर एक केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो इथेरियम स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स में कमजोर कोड पैटर्न का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग का प्रदर्शन करता है। सुरक्षा कमजोरियों (जैसे, रीएंट्रेंसी, इंटीजर ओवरफ्लो) के साथ लेबल किए गए ऐतिहासिक कॉन्ट्रैक्ट डेटा पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके, सिस्टम तैनाती से पहले उच्च-जोखिम वाले कोड को सक्रिय रूप से चिह्नित कर सकता है। यह हमले की सतह को कम करता है और विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों (डीएपी) की समग्र सुरक्षा को बढ़ाता है।

5. तकनीकी विवरण और गणितीय ढांचा

एक मुख्य तकनीकी दृष्टिकोण में विसंगति पहचान के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग शामिल है। लेनदेन या स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑपकोड को फीचर वेक्टर के रूप में दर्शाया जा सकता है। एक मॉडल, जैसे कि सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) या न्यूरल नेटवर्क, उन्हें सामान्य या दुर्भावनापूर्ण के रूप में वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

गणितीय सूत्रीकरण (सरलीकृत):

मान लें कि एक लेनदेन फीचर वेक्टर $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ है। लक्ष्य एक फ़ंक्शन $f(\mathbf{x})$ सीखना है जो एक लेबल $y \in \{0, 1\}$ की भविष्यवाणी करता है, जहां $1$ दुर्भावनापूर्ण इरादे को इंगित करता है। एक रैखिक एसवीएम के लिए, उद्देश्य इष्टतम हाइपरप्लेन ढूंढना है:

$$\min_{\mathbf{w}, b} \frac{1}{2} \|\mathbf{w}\|^2 + C \sum_{i=1}^{m} \max(0, 1 - y_i (\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b))$$

जहां $\mathbf{w}$ वजन वेक्टर है, $b$ पूर्वाग्रह है, $C$ एक नियमितीकरण पैरामीटर है, और $m$ प्रशिक्षण नमूनों की संख्या है।

6. विश्लेषण ढांचा और उदाहरण

ढांचा: एआई-संचालित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिटर

उद्देश्य: ज्ञात कमजोरता पैटर्न के लिए सोलिडिटी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कोड को स्वचालित रूप से स्कैन करना।

प्रक्रिया:

1. डेटा अंतर्ग्रहण: एथरस्कैन जैसे प्लेटफार्मों पर सत्यापित कॉन्ट्रैक्ट्स से स्रोत कोड एकत्र करें।
2. फीचर निष्कर्षण: कोड को संख्यात्मक फीचर्स में परिवर्तित करें (जैसे, एब्सट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री (एएसटी) पार्सिंग का उपयोग करके नियंत्रण प्रवाह और डेटा प्रवाह पैटर्न निकालना)।
3. मॉडल अनुमान: फीचर्स को पूर्व-प्रशिक्षित वर्गीकरण मॉडल (जैसे, रैंडम फॉरेस्ट या ग्राफ न्यूरल नेटवर्क) के माध्यम से पास करें।
4. जोखिम स्कोरिंग और रिपोर्टिंग: एक जोखिम स्कोर और एक विस्तृत रिपोर्ट उत्पन्न करें जो कमजोर कोड सेगमेंट को उजागर करे और सुधार सुझाए।

उदाहरण आउटपुट (संकल्पनात्मक): एक संभावित रीएंट्रेंसी बग वाले कॉन्ट्रैक्ट के लिए, सिस्टम फ़ंक्शन को चिह्नित करेगा, कमजोर `call.value()` स्टेटमेंट को इंगित करेगा, और प्रासंगिक कॉमन वीकनेस एन्यूमरेशन (सीडब्ल्यूई) आईडी, जैसे सीडब्ल्यूई-841 का संदर्भ देगा।

7. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएं

• स्वायत्त नेटवर्क प्रबंधन: एआई एजेंट जो वास्तविक समय नेटवर्क भीड़ के आधार पर सहमति पैरामीटर (जैसे, गैस शुल्क, ब्लॉक आकार) को गतिशील रूप से समायोजित करते हैं।
• भविष्य कहनेवाला अनुपालन: एमएल मॉडल जो लेनदेन ग्राफ का विश्लेषण करते हैं ताकि मनी लॉन्ड्रिंग जैसे नियामक उल्लंघनों की भविष्यवाणी और रोकथाम की जा सके।
• क्रॉस-चेन इंटेलिजेंस: एआई ओरेकल जो जटिल डीफाई और आईओटी अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा को सुरक्षित रूप से सत्यापित और एकीकृत करते हैं, सरल मूल्य फीड से परे जाते हैं।
• कॉन्ट्रैक्ट निर्माण के लिए जेनरेटिव एआई: जीपीटी जैसे मॉडल का उपयोग करके स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट कोड का मसौदा तैयार करने, ऑडिट करने और औपचारिक रूप से सत्यापित करने में सहायता करना, मानवीय त्रुटि को कम करना।
• अनुसंधान दिशा: गोपनीयता से समझौता किए बिना विकेंद्रीकृत डेटा पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ब्लॉकचेन पर फेडरेटेड लर्निंग का अन्वेषण करना, एक अवधारणा जो एमआईटी मीडिया लैब के ओपन एल्गोरिदम (ओपीएएल) प्रोजेक्ट जैसी पहलों के अनुरूप है।

8. संदर्भ

1. Zheng, Z., Xie, S., Dai, H. N., Chen, X., & Wang, H. (2018). Blockchain challenges and opportunities: A survey. International Journal of Web and Grid Services, 14(4), 352-375.
2. Buterin, V. (2014). A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum White Paper.
3. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27. (उन्नत एआई/एमएल तकनीकों के लिए संदर्भ)।
4. MIT Media Lab. (n.d.). OPAL (Open Algorithms). Retrieved from https://www.media.mit.edu/projects/opal-open-algorithms/overview/
5. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (डेटा परिवर्तन कार्यों के लिए प्रासंगिक एक परिष्कृत एआई मॉडल आर्किटेक्चर का उदाहरण)।