区块打印准确度研究
密码学与安全
2024-09-25 v1
摘要
Blockprint 是一种用于评估以太坊信标链上客户端多样性的工具，对分析去中心化具有重要意义。本文详细介绍了 MigaLabs 实施的实验，以提高 Blockprint 的准确性，评估了各种 K 近邻（KNN）分类器的配置，并探索了多层感知器（MLP）分类器作为备选方案的可能性。研究结果表明，MLP 分类器通常在较小的训练数据集上实现更高的准确率。该研究发现，运行不同模式的客户端，尤其是订阅所有子网的客户端，会以不同方式影响包含情况，这导致提出缓解模型准确率下降的方法。因此，建议采用由默认模式和订阅所有子网客户端配置的插槽组合数据集训练的 MLP 模型。
引用
@article{arxiv.2409.15808,
title = {Blockprint Accuracy Study},
author = {Santiago Somoza and Tarun Mohandas-Daryanani and Leonardo Bautista-Gomez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15808},
year = {2024}
}
备注
2 pages