Basen för blockchain-relaterade data, lagrade i distribuerade liggare, är digitalt signerade transaktioner. Data kan lagras på blockchain liggaren först efter en digital signering process utförs av en användare med en blockchain-baserad digital identitet. Denna process är dock tidskrävande och inte användarvänlig, vilket är en av anledningarna till att blockchain-tekniken inte är fullt accepterad. I detta dokument föreslår vi en maskininlärning-baserad metod, som introducerar automatisk signering av blockchain transaktioner, samtidigt som även en personlig identifiering av onormala transaktioner. För att utvärdera den föreslagna metoden utfördes ett experiment och en analys av data från Ethereums offentliga huvudnätverk. Analysen visar lovande resultat och banar väg för en eventuell framtida integration av en sådan metod i dedikerad digital signering programvara för blockchain transaktioner.
Blaz m.fl. REF föreslog en maskininlärning baserad metod för att fästa transaktionen signeringsprocessen samtidigt som även en personlig identifiering av onormala transaktioner.
A Machine Learning-Based Method for Automated Blockchain Transaction Signing Including Personalized Anomaly Detection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}