Decentralized security and data integrity of blockchain using deep learning techniques

Blockchain teknolojisi, uzun süredir Derin Öğrenme ile bağlantılıdır. Çok var derin öğrenme uygulamalarının büyük ölçekte uygulanmasını engelleyen sorunlar. anketler ve birden fazla kaynaktan yapılan araştırmalar, güvenlik tehditlerinin ve veri gizliliğinin hala birincil düzeyde olduğunu ortaya koyuyor. endişeler. Bu problemler iyi bilinmektedir ve bilişim sektöründe bu problemler için çözümler mevcuttur. Ancak, geleneksel BT güvenlik çözümleri, çeşitli nedenlerle Derin öğrenmeye uygulanamaz. cihaz türlerinden çok sayıda cihaza kadar. Ne yazık ki, diğerlerinde olduğu gibi endüstride güvenlik, derin öğrenme alanında da genellikle göz ardı edilir ve çoğu kaynaklar, uygulama geliştirme ve cihaz donanımına tahsis edilir. Yani, bir gümüş arayışı Bu engelleyicileri aşmak için bir süredir mermi sürüyor. Bitcoin öne çıktıktan sonra, insanlar altta yatan dağıtılmış defter (blockchain) teknolojisinin potansiyelini fark etmeye başladı ve bunu gerçek bir yenilik olarak kabul etti. Eşler arası dijital ödemeyi kolaylaştırmak yerine Bir kripto para birimini içeren sistem, blok zinciri teknolojisi bir mekanizma olarak görülüyor. cihaz kimliği, güvenli veri aktarımı ve değişmez veri depolama sağlar. Tüm bu özellikler, merkezi bir otorite olmadan ve tamamen şeffaf bir sistemle uygulanabilecektir. denetlenebilir kriptografik kanıtlar. Bu araştırma tezi ile amacımız derin bir seviyeye ulaşmaktır. ÖZ MERKEZİ GÜVENLİK VE VERİ BÜTÜNLÜĞÜ DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİNİ KULLANAN BLOCKCHAIN AL-KHAFAJI, Ali Khaleel Ibrahim, Yüksek Lisans, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği, Altınbaş Üniversitesi, Süpervizör. Yrd. Prof. Dr. Abdullahi Abdu İBRAHİM Tarih: 8 / 2022 Sayfalar: 65 viii Blockchain teknolojisini anlamak ve yaygın olarak kullanılan bazı blockchainleri incelemek Ethereum, Bitcoin ve Litecoin dahil olmak üzere çerçeveler. Ayrıcalıklı olanı daha fazla inceleyeceğiz bu çerçevelerin her biri tarafından sunulan özellikler ve hedef kullanım durumlarını tanımlar. araştırma yaparken Her çerçeve hakkında, yerel ağda, yani özel blok zincirinde bir blok zinciri dağıtmayı planlıyoruz. ve üzerinde çeşitli işletim sistemlerinde çalışan farklı cihazlardan çalışır. Her dağıtımda, farklı çalıştırmak için işlevsel sorunları ve karşılaştırmalı sistem gereksinimlerini gözlemleyeceğiz. düğüm türleri. Ayrıca, her çerçevede yer alan farklı algoritmaları inceleyeceğiz, karşılaştıracağız. bunları birbirleriyle ve Derin öğrenmeye uygunluklarını türetir. Sonuçta amacımız Derin öğrenme ekosistemi için en uygun blok zinciri mimarisini belirleyin. üst düzey Araştırılan mimarilerin karşılaştırılması sağlanacak, böylece yöneticiler ve geliştiriciler uygulamalarına veya kullanım durumlarına bağlı olarak uygun bir çerçeveye hızlı bir şekilde karar verin. Gereksinimler. Her mimari için bir dizi örnek kullanım durumu ve devam eden araştırmalar bu mimarinin gerçek dünyada kullanımı hakkında bir fikir edinmek için tartışıldı.