Ana içeriğe geç

Yapay Zeka Motoru

QoreChain, x/ai modülü aracılığıyla protokol yığınının birden çok seviyesinde yapay zeka yeteneklerini entegre eder. Zincir üstü katman, konsensüs açısından kritik işlemler için uygun olan deterministik sezgisel tabanlı analiz sağlarken, zincir dışı bir yan bileşen (sidecar) yetenekleri danışmanlık ve geliştirici araçları için derin öğrenme modelleriyle genişletir.

Üç Katmanlı Mimari

QCAI (QoreChain AI) motoru üç katmanda çalışır:

KatmanKapsamYürütmeDeterministik
Konsensüs SeviyesiBlok üretimi, parametre ayarıZincir üstü (x/rlconsensus)Evet
Ağ Seviyesiİşlem yönlendirme, dolandırıcılık tespiti, ücret optimizasyonuZincir üstü (x/ai)Evet
Uygulama SeviyesiSözleşme üretimi, denetim, derin analizZincir dışı (sidecar)Hayır

Konsensüs seviyesi ayrı olarak PRISM Konsensüs Motoru sayfasında belgelenmiştir. Bu sayfa ağ ve uygulama seviyelerini kapsar.

İşlem Yönlendiricisi

Yapay zeka destekli yönlendirici, ağırlıklı çok faktörlü puanlama kullanarak her işlem için en uygun doğrulayıcıları ve yolları seçer.

Optimizasyon Formülü

OptimalRoute = argmin_r( alpha * Latency(r) + beta * Cost(r) + gamma * Security(r)^-1 )
AğırlıkSembolVarsayılanAçıklama
Gecikmealpha0.4Normalleştirilmiş yanıt süresi (0=en iyi, 1=en kötü). 0ms 0.0'a, 1000ms 1.0'a eşlenir.
Maliyetbeta0.3Maliyet vekili olarak mevcut yük yüzdesi.
Güvenlikgamma0.3İtibar puanının tersi. Daha yüksek itibar daha düşük (daha iyi) bir puan verir.

Yönlendirici, ortalama gecikme, çalışma süresi yüzdesi, yük yüzdesi ve itibar puanı dahil olmak üzere doğrulayıcı başına performans verileriyle bir metrik önbelleği (varsayılan TTL: 30 saniye) tutar. Önbelleğe alınmış metrikler kullanılamadığında, sistem sezgisel yönlendiriciye geri döner.

Yönlendirme Güveni

Güven, kullanılabilir metriklere sahip doğrulayıcı sayısıyla ölçeklenir:

Metrikli DoğrulayıcılarGüven
>= 100.95
>= 50.85
>= 20.75
10.60

Dolandırıcılık Tespiti

Dolandırıcılık tespit edici, istatistiksel yöntemler kullanarak her işlemi yakın geçmişe karşı analiz eden altı katmanlı bir tespit hattı uygular.

Tespit Katmanları

KatmanTespit EdiciYöntemTetikleme Eşiği
1Isolation ForestTutar, gas ve gönderen sıklığı özellikleri genelinde istatistiksel Z-skoruAnomali skoru > 0.7
2Sıra ÇözümleyiciDönüşümlü gönder/al desenlerini tespit eder (wash trading)Aynı çift arasında > 3 dönüşümlü transfer
3Sybil Tespit EdiciYeni benzersiz adresleri izler; yeni gönderenlerdeki ani artışları işaretlerSon işlemlerin > %30'u yeni adreslerden
4DDoS Tespit EdiciGönderen başına işlem sıklığını izlerTek bir göndericiden dakikada > 100 işlem
5Flash Loan Tespit EdiciTek bir blok içinde borç al-manipüle et-geri öde desenlerini belirlerAynı blokta > 10x tutar varyansıyla >= 3 işlem
6Exploit Tespit EdiciSözleşme çağrılarında anormal gas tüketimini işaretlerAynı işlem türü için ortalama gas'ın > 5 katı

Tehdit Sınıflandırması

Güven AralığıTehdit Seviyesi
>= 0.9Kritik
>= 0.7Yüksek
>= 0.5Orta
>= 0.3Düşük
< 0.3Yok

Yanıt Eylemleri

Tehdit SeviyesiGüvenEylem
Kritik> 0.8circuit_break — Belirli sözleşme yürütmelerini duraklatır
Kritik<= 0.8rate_limit — Kaynaktan TX kabulünü geçici olarak azaltır
Yüksek> 0.7rate_limit
Yüksek<= 0.7alert — Doğrulayıcılar ve operatörler için olay yayar
OrtaHerhangialert
Düşük / YokHerhangiallow

allow dışında bir eylem tetiklendiğinde, benzersiz bir kimliğe sahip bir dolandırıcılık soruşturma kaydı oluşturulur (biçim: INV-{timestamp}-{txhash_prefix}).

Ücret Optimize Edici

Ücret optimize edici, üstel hareketli ortalama (EMA) tıkanıklık takibi kullanarak ağ tıkanıklığını tahmin eder ve istenen onay süreleri için en uygun ücretleri önerir.

Tıkanıklık Tahmini

  • EMA yumuşatma faktörü (alpha): 0.2
  • Geçmiş penceresi: 100 blok
  • Trend analizi: Tıkanıklık trendlerini tespit etmek için en son 5 bloğu önceki 5 blokla karşılaştırır, ardından %50 sönümlemeyle ileriye projeksiyon yapar.

Aciliyet Kademeleri

AciliyetTemel ÇarpanTahmini Onay
fast2.0x1-2 blok
normal1.0x3-5 blok
slow0.5x6-10 blok

Nihai ücret, bir tıkanıklık çarpanı (%0 tıkanıklıkta 1.0x, %100 tıkanıklıkta 5.0x'e kadar) ve tahmin edilen tıkanıklık mevcut tıkanıklığı aştığında bir trend primi içerir. Minimum ücret tabanı 500 uqor'dur (0.0005 QOR).

Ağ Optimize Edici

Ağ optimize edici, performans metriklerini sürekli olarak izler ve çok amaçlı bir ödül fonksiyonu kullanarak yönetişim parametre önerileri üretir.

Ödül Fonksiyonu

R(s, a, s') = alpha * DeltaPerformance + beta * DeltaLatency + gamma * DeltaEnergy - delta * StabilityPenalty
AğırlıkDeğerHedef
alpha0.35Performans iyileştirmesi
beta0.30Gecikme azaltma
gamma0.15Enerji/kaynak tasarrufu
delta0.20Kararlılık koruması

Öneri Türleri

Optimize edici şunlar için öneriler üretir:

  • Blok gas limiti: Kullanım > %80 olduğunda artırır, < %20 olduğunda azaltır
  • Minimum komisyon oranı: Doğrulayıcı sayısı 5'in altında olduğunda düşürür
  • Maksimum doğrulayıcılar: Blok süreleri sağlıklı ve >= 10 doğrulayıcı aktif olduğunda artırır
  • Blok süresi hedefi: Ortalama blok süresi 8 saniyeyi aştığında uyarı verir

Her öneri mevcut değeri, önerilen değeri, beklenen etkiyi, güven puanını ve gerekçeyi içerir.

Yapay Zeka Yan Bileşeni (Sidecar)

QCAI Sidecar, zincir üstü yapay zekayı QCAI Backend tarafından desteklenen zincir dışı derin öğrenme modelleriyle genişletir. Yan bileşen isteğe bağlıdır ve konsensüs açısından kritik değildir, dahili bir gRPC arayüzü üzerinden erişilir.

Yetenekler

YetenekAçıklama
Sözleşme Üretimi17 platform genelinde doğal dil belirtimlerinden akıllı sözleşmeler üretir
Sözleşme DenetimiAkıllı sözleşme kodunun derin güvenlik analizi
Derin Dolandırıcılık AnaliziEğitilmiş modeller kullanarak genişletilmiş dolandırıcılık soruşturması (zincir üstü sezgileri tamamlar)
Ağ TavsiyesiGelişmiş parametre optimizasyon önerileri

Modeller

Model AdıKullanım Durumu
QCAI FastÜcret tahmini ve yönlendirme için düşük gecikmeli yanıtlar
QCAI BalancedDenetim ve dolandırıcılık soruşturması için daha derin analiz

Yan bileşen, derin öğrenme iş yüklerinin konsensüs açısından kritik yürütmeyi asla engellememesi veya etkilememesi için bağımsız bir zincir dışı hizmet olarak çalışır.

EVM Önderlemeli Sözleşmeler (Precompiles)

İki önderlemeli sözleşme, zincir üstü yapay zeka yeteneklerini EVM akıllı sözleşmelerine sunar:

Önderlemeli (Precompile)AdresAçıklama
aiRiskScore0x0B01Belirli bir adres veya işlem hash'i için bir risk skoru (0-100) döndürür
aiAnomalyCheck0x0B02Bir işlem için boolean bir anomali bayrağı ve güven skoru döndürür

Önemli: EVM önderlemeli sözleşmeler yalnızca deterministik sezgisel motoru kullanır. Asla yan bileşeni çağırmazlar, böylece tüm EVM yürütmesinin tamamen deterministik ve yeniden üretilebilir kalmasını sağlarlar.

TEE Onaylaması (Attestation)

Yapay zeka modülü, güvenli donanım enklavları içinde gelecekteki doğrulanabilir yapay zeka modeli yürütmesini mümkün kılan Güvenilir Yürütme Ortamı onaylaması için arayüzler tanımlar.

Desteklenen Platformlar

PlatformTanımlayıcıAçıklama
Intel SGXsgxSoftware Guard Extensions
Intel TDXtdxTrust Domain Extensions
AMD SEV-SNPsev-snpSecure Encrypted Virtualization - Secure Nested Paging
ARM CCAarm-ccaConfidential Compute Architecture

Onaylama Akışı

  1. Model ağırlıklarını yükle — Yan bileşen, yapay zeka modeli ağırlıklarını bir TEE enklavına yükler.
  2. Enklav içinde çıkarım çalıştır — Çıkarım, enklavın korumalı belleği içinde çalışır.
  3. Onaylama raporu üret — Enklav, model hash'ini, girdi hash'ini ve çıktı hash'ini bağlayan bir onaylama raporu üretir.
  4. Onaylamayı zincir üstünde doğrula — Doğrulayıcılar, çıkarım sonuçlarını kabul etmeden önce onaylamayı zincir üstünde doğrular.

TEE onaylaması şu anda arayüz belirtimi aşamasındadır. Uygulama gelecekteki bir sürümde planlanmaktadır.

Federe Öğrenme

Yapay zeka modülü, doğrulayıcı düğümlerin yerel modeller eğittiği ve ham eğitim verilerini paylaşmadan global bir modelde toplanan gradyan güncellemeleri gönderdiği zincir üstü federe öğrenme koordinasyonu için arayüzler tanımlar.

Toplama Yöntemleri

YöntemAçıklama
fedavgFederated Averaging — örnek sayısına göre gradyanların ağırlıklı ortalaması
fedproxFederated Proximal — heterojen verileri işlemek için bir yakınsal terim ekler
scaffoldSCAFFOLD — istemci kaymasını düzeltmek için kontrol değişkenleri kullanır

Tur Yaşam Döngüsü

Pending --> Training --> Aggregating --> Complete
\-> Failed (timeout or insufficient participants)

Her tur, minimum/maksimum katılımcı sayısı, zaman aşımı, öğrenme oranı, gradyan kırpma normu ve isteğe bağlı bir diferansiyel gizlilik gürültü çarpanı ile yapılandırılır. Tüm gradyan gönderimleri PQC (Dilithium-5) imzalarıyla imzalanır.

Federe öğrenme şu anda arayüz belirtimi aşamasındadır. Uygulama gelecekteki bir sürümde planlanmaktadır.

REST Uç Noktaları

Uç NoktaAçıklama
/ai/v1/fee-estimateHızlı, normal ve yavaş aciliyet kademeleri için ücret tahminleri döndürür
/ai/v1/fraud/investigationsAktif ve çözülmüş dolandırıcılık soruşturmalarını listeler
/ai/v1/network/recommendationsMevcut ağ parametresi optimizasyon önerilerini döndürür
/ai/v1/circuit-breakersSözleşmeler için aktif devre kesici durumlarını listeler

İlgili