محرك الذكاء الاصطناعي
تدمج QoreChain قدرات الذكاء الاصطناعي على مستويات متعددة من مكدس البروتوكول عبر وحدة x/ai. توفر الطبقة على السلسلة (on-chain) تحليلاً قائماً على الاستدلال الحتمي مناسباً للعمليات الحرجة للإجماع، بينما يوسّع رفيق جانبي (sidecar) خارج السلسلة (off-chain) القدرات بنماذج تعلم عميق لأغراض الإرشاد وأدوات المطورين.
معمارية الطبقات الثلاث
يعمل محرك QCAI (ذكاء QoreChain الاصطناعي) عبر ثلاث طبقات:
| الطبقة | النطاق | التنفيذ | حتمي |
|---|---|---|---|
| مستوى الإجماع | إنتاج الكتل، ضبط المعاملات | على السلسلة (x/rlconsensus) | نعم |
| مستوى الشبكة | توجيه المعاملات، كشف الاحتيال، تحسين الرسوم | على السلسلة (x/ai) | نعم |
| مستوى التطبيق | توليد العقود، التدقيق، التحليل العميق | خارج السلسلة (sidecar) | لا |
يوثَّق مستوى الإجماع بشكل منفصل في محرك إجماع PRISM. تغطي هذه الصفحة مستويي الشبكة والتطبيق.
موجّه المعاملات
يختار الموجّه المعزز بالذكاء الاصطناعي المدققين والمسارات المثلى لكل معاملة باستخدام تسجيل متعدد العوامل موزون.
صيغة التحسين
OptimalRoute = argmin_r( alpha * Latency(r) + beta * Cost(r) + gamma * Security(r)^-1 )
| الوزن | الرمز | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
| زمن الاستجابة | alpha | 0.4 | زمن الاستجابة المُطبَّع (0=الأفضل، 1=الأسوأ). 0ms يُحوَّل إلى 0.0، و1000ms إلى 1.0. |
| التكلفة | beta | 0.3 | النسبة المئوية للحمل الحالي كمؤشر بديل للتكلفة. |
| الأمان | gamma | 0.3 | معكوس درجة السمعة. السمعة الأعلى تنتج درجة أدنى (أفضل). |
يحتفظ الموجّه بـ ذاكرة مؤقتة للمقاييس (مدة البقاء الافتراضية: 30 ثانية) تتضمن بيانات أداء لكل مدقق، بما في ذلك متوسط زمن الاستجابة، ونسبة وقت التشغيل، ونسبة الحمل، ودرجة السمعة. عند عدم توفر المقاييس المخزنة مؤقتاً، يعود النظام إلى الموجّه الاستدلالي.
ثقة التوجيه
تتناسب الثقة مع عدد المدققين الذين تتوفر لهم مقاييس:
| المدققون ذوو المقاييس | الثقة |
|---|---|
| >= 10 | 0.95 |
| >= 5 | 0.85 |
| >= 2 | 0.75 |
| 1 | 0.60 |
كشف الاحتيال
ينفّذ كاشف الاحتيال خط أنابيب كشف من ست طبقات يحلل كل معاملة مقارنةً بالسجل الأخير باستخدام طرق إحصائية.
طبقات الكشف
| الطبقة | الكاشف | الطريقة | عتبة التفعيل |
|---|---|---|---|
| 1 | Isolation Forest | درجة Z إحصائية عبر سمات المبلغ والغاز وتكرار المرسِل | درجة الشذوذ > 0.7 |
| 2 | محلل التسلسل | يكشف أنماط الإرسال/الاستلام المتناوبة (التداول الصوري) | > 3 تحويلات متناوبة بين الزوج نفسه |
| 3 | كاشف Sybil | يتتبع العناوين الفريدة الجديدة؛ يرفع علامة عند ارتفاع المرسِلين الجدد فجأة | > 30% من المعاملات الأخيرة من عناوين جديدة |
| 4 | كاشف DDoS | يراقب تكرار المعاملات لكل مرسِل | > 100 معاملة في الدقيقة من مرسِل واحد |
| 5 | كاشف القروض الفورية (Flash Loan) | يحدد أنماط الاقتراض-التلاعب-السداد ضمن كتلة واحدة | >= 3 معاملات في الكتلة نفسها بتباين في المبلغ > 10x |
| 6 | كاشف الاستغلال | يرفع علامة على استهلاك الغاز غير الطبيعي في استدعاءات العقود | > 5x من متوسط الغاز لنوع المعاملة نفسه |
تصنيف التهديدات
| نطاق الثقة | مستوى التهديد |
|---|---|
| >= 0.9 | حرج |
| >= 0.7 | مرتفع |
| >= 0.5 | متوسط |
| >= 0.3 | منخفض |
| < 0.3 | لا يوجد |
إجراءات الاستجابة
| مستوى التهديد | الثقة | الإجراء |
|---|---|---|
| حرج | > 0.8 | circuit_break — إيقاف تنفيذ عقود محددة مؤقتاً |
| حرج | <= 0.8 | rate_limit — تقليل قبول المعاملات من المصدر مؤقتاً |
| مرتفع | > 0.7 | rate_limit |
| مرتفع | <= 0.7 | alert — إصدار حدث للمدققين والمشغلين |
| متوسط | أي قيمة | alert |
| منخفض / لا يوجد | أي قيمة | allow |
عند تفعيل أي إجراء غير allow، يُنشأ سجل تحقيق في الاحتيال بمعرّف فريد (الصيغة: INV-{timestamp}-{txhash_prefix}).
محسِّن الرسوم
يتنبأ محسِّن الرسوم بازدحام الشبكة ويقترح رسوماً مثلى لأوقات التأكيد المطلوبة باستخدام تتبع الازدحام بالمتوسط المتحرك الأسي (EMA).
التنبؤ بالازدحام
- عامل التنعيم لـ EMA (alpha): 0.2
- نافذة السجل: 100 كتلة
- تحليل الاتجاه: يقارن أحدث 5 كتل بالكتل الـ 5 السابقة لكشف اتجاهات الازدحام، ثم يتوقع للأمام مع تخميد 50%.
مستويات الإلحاح
| الإلحاح | المضاعف الأساسي | التأكيد المقدَّر |
|---|---|---|
fast | 2.0x | 1-2 كتلة |
normal | 1.0x | 3-5 كتل |
slow | 0.5x | 6-10 كتل |
تتضمن الرسوم النهائية مضاعف ازدحام (1.0x عند ازدحام 0%، حتى 5.0x عند ازدحام 100%) وعلاوة اتجاه عندما يتجاوز الازدحام المتوقع الازدحام الحالي. الحد الأدنى للرسوم هو 500 uqor (0.0005 QOR).
محسِّن الشبكة
يراقب محسِّن الشبكة مقاييس الأداء باستمرار ويولّد توصيات بمعاملات الحوكمة باستخدام دالة مكافأة متعددة الأهداف.
دالة المكافأة
R(s, a, s') = alpha * DeltaPerformance + beta * DeltaLatency + gamma * DeltaEnergy - delta * StabilityPenalty
| الوزن | القيمة | الهدف |
|---|---|---|
| alpha | 0.35 | تحسين الأداء |
| beta | 0.30 | تقليل زمن الاستجابة |
| gamma | 0.15 | توفير الطاقة/الموارد |
| delta | 0.20 | الحفاظ على الاستقرار |
أنواع التوصيات
يولّد المحسِّن توصيات بشأن:
- حد غاز الكتلة: زيادته عند استخدام > 80%، وتقليله عند < 20%
- الحد الأدنى لمعدل العمولة: خفضه عندما يكون عدد المدققين أقل من 5
- الحد الأقصى للمدققين: زيادته عندما تكون أوقات الكتل سليمة و>= 10 مدققين نشطين
- هدف زمن الكتلة: التنبيه عندما يتجاوز متوسط زمن الكتلة 8 ثوانٍ
تتضمن كل توصية القيمة الحالية، والقيمة المقترحة، والأثر المتوقع، ودرجة الثقة، والمبرر.
رفيق الذكاء الاصطناعي الجانبي (Sidecar)
يوسّع رفيق QCAI الجانبي الذكاء الاصطناعي على السلسلة بنماذج تعلم عميق خارج السلسلة مدعومة بواجهة QCAI الخلفية. الرفيق الجانبي اختياري وغير حرج للإجماع، ويُوصَل إليه عبر واجهة gRPC داخلية.
القدرات
| القدرة | الوصف |
|---|---|
| توليد العقود | يولّد عقوداً ذكية من مواصفات بلغة طبيعية عبر 17 منصة |
| تدقيق العقود | تحليل أمني عميق لشيفرة العقود الذكية |
| تحليل احتيال عميق | تحقيق موسّع في الاحتيال باستخدام نماذج مدرَّبة (يكمّل الاستدلالات على السلسلة) |
| نصائح الشبكة | توصيات متقدمة لتحسين المعاملات |
النماذج
| اسم النموذج | حالة الاستخدام |
|---|---|
| QCAI Fast | استجابات منخفضة الزمن لتقدير الرسوم والتوجيه |
| QCAI Balanced | تحليل أعمق للتدقيق والتحقيق في الاحتيال |
يعمل الرفيق الجانبي كخدمة مستقلة خارج السلسلة بحيث لا تعيق أحمال التعلم العميق التنفيذ الحرج للإجماع أو تؤثر عليه أبداً.
المُجمَّعات المسبقة لـ EVM (Precompiles)
يعرض عقدان مُجمَّعان مسبقاً قدرات الذكاء الاصطناعي على السلسلة لعقود EVM الذكية:
| المُجمَّع المسبق | العنوان | الوصف |
|---|---|---|
aiRiskScore | 0x0B01 | يعيد درجة مخاطر (0-100) لعنوان معطى أو تجزئة معاملة |
aiAnomalyCheck | 0x0B02 | يعيد علامة شذوذ منطقية ودرجة ثقة لمعاملة |
مهم: تستخدم مُجمَّعات EVM المسبقة محرك الاستدلال الحتمي فقط. لا تستدعي الرفيق الجانبي أبداً، مما يضمن بقاء كل تنفيذ EVM حتمياً وقابلاً لإعادة الإنتاج بالكامل.
إثبات TEE (Attestation)
تعرّف وحدة الذكاء الاصطناعي واجهات لإثبات بيئة التنفيذ الموثوقة (Trusted Execution Environment)، مما يتيح مستقبلاً تنفيذاً قابلاً للتحقق لنماذج الذكاء الاصطناعي داخل حاويات معزولة (enclaves) في عتاد آمن.
المنصات المدعومة
| المنصة | المعرّف | الوصف |
|---|---|---|
| Intel SGX | sgx | Software Guard Extensions |
| Intel TDX | tdx | Trust Domain Extensions |
| AMD SEV-SNP | sev-snp | Secure Encrypted Virtualization - Secure Nested Paging |
| ARM CCA | arm-cca | Confidential Compute Architecture |
تدفق الإثبات
- تحميل أوزان النموذج — يحمّل الرفيق الجانبي أوزان نموذج الذكاء الاصطناعي إلى حاوية TEE معزولة.
- تشغيل الاستدلال داخل الحاوية المعزولة — يعمل الاستدلال داخل الذاكرة المحمية للحاوية المعزولة.
- إنتاج تقرير الإثبات — تنتج الحاوية المعزولة تقرير إثبات يربط تجزئة النموذج وتجزئة المدخل وتجزئة المخرج.
- التحقق من الإثبات على السلسلة — يتحقق المدققون من الإثبات على السلسلة قبل قبول نتائج الاستدلال.
إثبات TEE حالياً في مرحلة مواصفات الواجهة. ومن المخطط تنفيذه في إصدار مستقبلي.
التعلم الموحَّد (Federated Learning)
تعرّف وحدة الذكاء الاصطناعي واجهات لتنسيق التعلم الموحَّد على السلسلة، حيث تدرّب عقد المدققين نماذج محلية وتقدّم تحديثات تدرّج (gradient) تُجمَّع في نموذج عالمي دون مشاركة بيانات التدريب الخام.
طرق التجميع
| الطريقة | الوصف |
|---|---|
fedavg | المتوسط الموحَّد — متوسط موزون للتدرّجات حسب عدد العينات |
fedprox | الموحَّد القريب — يضيف حداً قريباً (proximal) للتعامل مع البيانات غير المتجانسة |
scaffold | SCAFFOLD — يستخدم متغيرات تحكم لتصحيح انحراف العملاء |
دورة حياة الجولة
Pending --> Training --> Aggregating --> Complete
\-> Failed (timeout or insufficient participants)
تُهيَّأ كل جولة بحد أدنى/أقصى للمشاركين، ومهلة زمنية، ومعدل تعلم، ومعيار اقتصاص للتدرّج، ومضاعف تشويش اختياري للخصوصية التفاضلية. تُوقَّع جميع عمليات تقديم التدرّج بتواقيع PQC (Dilithium-5).
التعلم الموحَّد حالياً في مرحلة مواصفات الواجهة. ومن المخطط تنفيذه في إصدار مستقبلي.
نقاط نهاية REST
| نقطة النهاية | الوصف |
|---|---|
/ai/v1/fee-estimate | تعيد تقديرات الرسوم لمستويات الإلحاح السريع والعادي والبطيء |
/ai/v1/fraud/investigations | تسرد تحقيقات الاحتيال النشطة والمحلولة |
/ai/v1/network/recommendations | تعيد التوصيات الحالية لتحسين معاملات الشبكة |
/ai/v1/circuit-breakers | تسرد حالات قواطع الدائرة النشطة للعقود |
ذات صلة
- محرك إجماع PRISM — طبقة الذكاء الاصطناعي التي تقود تحسين الإجماع.
- منشئ العقود الذكية — توليد العقود بمساعدة الذكاء الاصطناعي في لوحة التحكم.
- مدقق العقود — مراجعة أمان العقود بمساعدة الذكاء الاصطناعي.