Bu seminerde, Yousef K. Sanjalawe ve Salam R. Al-E’mari tarafından yazılan “Abnormal Transactions Detection in the Ethereum Network Using Semi-Supervised Generative Adversarial Networks” başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, Ethereum ağında anormal işlemleri tespit etmek için yarı gözetimli üretici çekişmeli ağlar (Semi-Supervised Generative Adversarial Networks – SGAN) kullanan yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır.
Önerilen ATD-SGAN modeli, mevcut Saldırı Tespit Sistemlerinin (IDS) performansını artırarak anormal işlemlerin daha yüksek doğrulukla tespit edilmesini ve yanlış alarm oranının azaltılmasını sağlamaktadır. Çalışmada, çoklu yönlü grafik teorisi kullanılarak işlem verilerinden önemli özellikler çıkarılmış, ardından biyolojik esinli optimizasyon algoritmaları (MRFO ve PSO) ile en etkili özellikler seçilmiştir. Model, gerçek Ethereum verileri üzerinde test edilmiş ve %95.06 doğruluk oranı, %8.05 yanlış alarm oranı ve %95.11 F1 skoru ile mevcut yöntemlere kıyasla üstün performans göstermiştir.
Bu çalışma, Ethereum ve diğer blok zinciri ağlarında güvenliği artırmak amacıyla anormal işlemleri daha verimli tespit etmek için geliştirilen yeni bir yaklaşımdır.
Sunan: Öğr. Gör. Mehmet Batuhan ÖZDAŞ