شناسایی و بهینه سازی ارزش استخراجی ماینر(MEV)با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین(ML).

ارزش استخراجی ماینر (MEV) به عنوان یکی از چالش های کلیدی در اکوسیستم بلاکچین و به ویژه شبکه هایی مانند اتریوم شناخته می شود. این مفهوم به توانایی ماینرها برای تغییر ترتیب تراکنش ها جهت به حداکثر رساندن سود شخصی اشاره دارد که این موضوع می تواند نه تنها هزینه های کاربران را افزایش دهد بلکه منجر به کاهش اعتماد در سطح شبکه نیز شود. این مقاله رویکردهای یادگیری ماشین را به منظور شناسایی و کاهش اثرات MEV مورد بررسی قرار می دهد. از مدل های مختلف یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی و رگرسیون خطی و لجستیک، برای تحلیل داده های تاریخی اتریوم و پیش بینی رفتارهای مخرب مرتبط با MEV استفاده شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهند که مدل شبکه عصبی در شناسایی و پیش بینی دقیق MEV عملکرد قابل توجهی دارد و الگوهای زمانی مشخصی در تغییرات MEV وجود دارد که می تواند به تحلیل عوامل تاثیرگذار کمک کند. این یافته ها می توانند به توسعه ابزارهایی برای بهبود امنیت و کاهش اثرات منفی MEV کمک کنند و زمینه ای برای تحقیقات بیشتر فراهم آورند.

کلیدواژه ها:

ارزش استخراجی ماینر (MEV) ، امنیت بلاکچین ، تحلیل اتریوم ، مدل های یادگیری ماشین ، هزینه های تراکنش.