МЕТОД КЛАСИФІКАЦІЇ ТРАНЗАКЦІЙ І ОКРЕМИХ ТРАНЗАКЦІЙНИХ ПАТЕРНІВ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИМИ ЗАСОБАМИ ЗА РІВНЕМ БЕЗПЕЧНОСТІ У СИСТЕМАХ БЛОКЧЕЙН

Анотація

У роботі розроблено апаратно-програмний метод класифікації транзакцій і окремих транзакційних патернів нейромережевими засобами за рівнем безпечності у системах блокчейн, орієнтований на керування допуском і режимами передконсенсусної обробки без модифікації базових механізмів консенсусу. Метод функціонує у виділеному позаланцюговому довіреному контурі оцінювання ризику та формує транзакційний профіль як узгоджене подання структурних, часових і контекстних ознак, придатне до подальшої криптографічної фіксації. Нейромережевий модуль трансформерного типу обчислює ризик-оцінку транзакції, а стабільність прогнозу оцінюється методом Monte Carlo Dropout, що забезпечує кероване врахування невизначеності як параметра протокольної політики. На основі ризик-оцінки та невизначеності виконується інженерне зонування транзакцій на зони «White», «Gray» і «Black» з формуванням протокольної директиви стандартної обробки, посиленої верифікації або карантинного режиму з відкладеним включенням. Окремо підтримується аналіз транзакційних патернів як повторюваних топологічно-часових мотивів у графі переказів із агрегацією їх характеристик у часовому вікні та формуванням патерн-орієнтованих керувальних сигналів. Для забезпечення доказовості й відтворюваності результатів реалізовано журналювання рішень у вигляді підписаних записів із криптографічними зобов’язаннями на ознаки та криптографічним зв’язуванням записів у ланцюг. Експериментальну перевірку проведено на «Elliptic Data Set» (Bitcoin) з використанням розміченої підвибірки 46 564 транзакцій та розширеного профілю 188 ознак. Отримано тестові значення ROC-AUC 0.9207 та AUPRC 0.7588; політика зонування забезпечує ескалацію 0.8596 ризикових транзакцій на підвищені режими контролю при навантаженні 0.3155, а мікробенчмарк накладних витрат підтверджує зниження середньої вартості передконсенсусної обробки на 57.98% відносно суцільної посиленої верифікації. Практична цінність полягає у реалізації ризик-орієнтованого керування ресурсами верифікації та аудиту рішень у блокчейн-вузлі.