Documents associés à Bitcoin et sujets connexes en droit  : Partie III

Lisez la partie 1, la partie 2 et la partie 4.

org/10.1038/s42254-018-0002-6

La recherche présentée par Cimini et al. documente la physique statistique et l’analyse algorithmique de la modélisation et de l’analyse des réseaux telles qu’elles ont été développées, au cours des deux dernières décennies, en association avec des réseaux complexes et des phénomènes connexes. L’objectif principal de l’article est associé à une combinaison de théorie de l’information et de physique statistique. Ces méthodes peuvent être appliquées pour analyser des réseaux complexes du monde réel, y compris des systèmes basés sur la blockchain. La contribution la plus faible que les auteurs présentent est l’approche qui permet de créer des modèles nuls de réseaux complexes et donc la capacité d’analyser et d’étudier les réseaux par l’expérimentation. De tels modèles nuls peuvent aider à analyser les réseaux existants et fournir des cadres qui aident à expliquer les systèmes de réseau complexes.

Les approches basées sur la mécanique statistique ont été présentées d’une manière qui s’étend à l’analyse des réseaux multicouches et peut modéliser des systèmes complexes. Plus important encore, les structures et les algorithmes peuvent s’étendre à l’analyse continue des données et aux structures dynamiques de grande dimension. De tels modèles sont importants lorsqu’il s’agit d’analyser un ensemble de nœuds changeant dynamiquement dans un réseau blockchain. et en modélisant un tel système à travers un environnement changeant et dynamique, les auteurs présentent une méthodologie pour analyser les systèmes où les membres apparaissent et partent dynamiquement.

org/10.1016/j.physrep.2022.04.002

Les auteurs ont exploré et développé le concept de résilience lié aux réseaux informatiques. Bien que le système puisse également s’appliquer à d’autres systèmes basés sur le réseau, l’objectif du projet de recherche actuel est aligné sur la mesure de l’effet des nœuds sur un réseau blockchain et, en tant que tel, le plus pertinent lorsqu’il est appliqué aux réseaux informatiques. Les chercheurs se sont concentrés sur l’analyse des fonctions de résilience et ont exploré l’utilisation de systèmes d’alerte pour signaler une défaillance potentielle aux composants connectés. Une telle approche peut conduire au développement de systèmes d’alerte précoce qui peuvent être appliqués dans des réseaux distribués et fournir un moyen de détecter des attaques ou d’augmenter la stabilité et la robustesse des systèmes connectés à travers de tels systèmes.

Les auteurs fournissent également des définitions détaillées des termes de la science des réseaux qui sont souvent utilisés de manière ambiguë. En documentant la robustesse et la résilience et en les décrivant dans un processus mathématiquement rigoureux, les auteurs ont créé une terminologie et des moyens pour mesurer la résilience dans plusieurs systèmes. Le document fournit une série de définitions et d’approches qui aideront à décrire les types de connectivité entre les systèmes basés sur la blockchain. Grâce à une telle approche, l’utilisation d’un langage et d’une terminologie normalisés simplifiera bon nombre des complications existantes qui existent dans la description des réseaux et la terminologie perfide associée (Walch, 2017).

Shi, Y. (2022). Avancées dans l’analyse des mégadonnées  : théorie, algorithmes et pratiques. Springer Nature.

Ce livre résume et capture de nombreuses nouvelles avancées dans l’analyse de données volumineuses. Bien qu’il commence par résumer les développements des mégadonnées en Chine et dans d’autres domaines de la communauté universitaire, le livre se développe rapidement dans une analyse algorithmique plus complexe et le développement de nouveaux moteurs de classification. La section sur la classification et l’optimisation détaille des méthodologies complètes impliquant la correction d’erreurs et la programmation linéaire. L’accent est mis principalement sur les méthodes basées sur des règles, mais intègre des machines à vecteurs de support et s’étend à de nouvelles méthodologies et algorithmes de décomposition. La section d’analyse des sentiments basée sur les mots et d’analyse des liens est intéressante, mais manque de pertinence par rapport à la recherche actuelle. Pourtant, la section sur l’analyse de l’apprentissage et le concept d’apprentissage cognitif pourrait être étendue pour fournir des méthodes automatisées pour classer les types de systèmes, y compris l’analyse des nœuds dans l’ensemble de données proposé dans la présente étude.

La section du travail qui est la plus intéressante et la plus pertinente concerne l’analyse fonctionnelle et la sélection des caractéristiques. La section examine la sélection basée sur la distance, y compris les méthodologies en deux phases axées sur le domaine. De telles méthodologies pourraient étendre l’automatisation de l’analyse des nœuds dans un réseau blockchain. Le processus de régularisation développé dans le chapitre offre des possibilités de développer des schémas de classification pour démontrer la sélection des nœuds et l’impact pertinent qu’ils ont sur un réseau tel qu’un réseau blockchain. Grâce à cela, il serait possible de définir des processus discriminatoires qui isolent l’effet relatif d’un nœud sur le réseau.

Autres références

org/10.1145/3211933.3211947

org/10.1038/srep09082

Cet article a été légèrement modifié à des fins de clarté.

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