Notice bibliographique
Résumé
Bitcoin is the first cryptocurrency based on blockchain technology emerged in 2008 to provide a peer-to-peer (P2P) electronic cash system without a financial third party. Much research has been done to analyze different aspects of blockchain-based networks and improve their performance. This dissertation presents an innovative approach to evaluating the churning process (the dynamic participation of nodes in the P2P network) in the Bitcoin network. We propose an analytical model based on the Continuous Time Markov Chain (CTMC) and queuing model to evaluate node churn impact on Bitcoin network performance and calculate the synchronization time needed for nodes when rejoining the net- work. This dissertation also proposes an analytical model for the Bitcoin network’s churning process with relay nodes that is the first to the best of our knowledge. Relay nodes only distribute blocks in the network and have a higher number of connections. We introduce two different CTMCs for ordinary and relay nodes to model each type of node’s behavior separately. We analyze the transaction and block propagation in the network and calculate synchronization time. We show that the churn of relay nodes has a higher impact on traffic performance than ordinary nodes. Moreover, we introduce an analytical model to evaluate the impact of node churn in the Bitcoin network when compact block protocol is in use. Compact block protocol aims to reduce bandwidth usage and probably latency by propagating a smaller version of blocks in the network. We model the node’s behavior with CTMC and calculate synchronization time including transaction deficit recovery. Finally, we propose an analytical model to evaluate the impact of selfish behavior on Bitcoin network performance. We evaluate the Bitcoin network’s performance metrics, including network connectivity, block arrival rate, delivery time, and block response time in the presence of selfish miners. We also calculate the probability of intentional forking caused by selfish behavior compared to unintentional forking caused by network delay and show that intentional forking probability is higher than unintentional forking, which may result in ledger inconsistency.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».