Аріткулова, Ю. Р.2024-08-112024-08-112024Аріткулова Ю. Р. Кластеризація sybil-адрес на блокчейні методами машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Ю. Р. Аріткулова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 53 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/27730Об’єкт дослідження – методи машинного навчання для розпізнавання кластерів. Предмет дослідження – sybil-clusters (кластери сибілів), тобто множина адрес на блокчейні, створена однією чи групою осіб з цілями отримати переваги від цих множинних ідентичностей. Мета роботи – дослідити явище sybils та sybil-attacks (сибіл-атак), особливо зосереджуючись на появі та динаміці так званих кластерів адрес у мережах блокчейну. Методи дослідження – теоретичний, емпіричний. В результаті були проведені дослідження для вирішення задачи розпізнавання кластерів сибілів за допомогою методів машинного навчання. В якості мови програмування було обрано Python. Дане дослідження може бути корисне в подальшому для розробки систем, що будуть стійкі до атак чи зловживання з боку множинних ідентичностей.ukблокчейнкластермножинні ідентичностісибілтранзакціяOther