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Mining Pool Selection Strategy in Blockchain Networks: A Probabilistic Approach
Umer Majeed(우머 마지드),Kitae Kim(김기태),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.6
풀 마이닝은 블록 체인 네트워크에 대한 솔로 마이닝에서 매우 다양한 보상에 대한 솔루션이며 풀 마이닝 에서 채굴자들은 마이닝 풀을 형성하고 꾸준한 보상 획득을 위하여 얻은 보상을 풀 정책에 따라 분배한다. 본 논문에서는 기존의 채굴 풀 중 하나와의 합동을 추구하는 새로운 마이닝 패러다임을 제안한다. 이러한 마이닝 풀 간 합병을 위하여 후보 마이닝 풀 중 가장 높은 승리 확률에 대한 기준을 설정하였으며 새로운 마이닝 엔터프라이즈와 통합하기 위한 마이닝 풀 선택에 대한 문제를 공식화하였다. 시나리오를 설정을 통한 시뮬레이션 결과 전파 지연 및 승리 확률에 대해 블록의 크기가 영향을 미치는 것을 확인하였으며 승리 확률과 경험적 분석을 기반으로 새로운 통합을 위한 최적의 마이닝 풀을 선택하였다. Pool mining is the solution to the highly variant reward incentive in solo-mining for blockchain networks. In pool mining, miners collaborate to form mining pools and distribute the earned rewards in accordance with pool policies to earn a steady income. In this paper, we considered a paradigm for a new mining enterprise seeking amalgamation with one of the existing mining pools. We set the criteria of the highest winning probability with respect to other mining pools for such a merger. We formulated our problem for the selection of a mining pool for consolidation with the new mining enterprise. The simulation for a case scenario shows the influence of block size on propagation delay and winning probability. Finally, we selected the optimal mining pool for consolidation with the new mining enterprise based on winning probability and empirical analysis.
Umer Majeed,Latif U. Khan,Choong Seon Hong 한국통신학회 2020 한국통신학회 APNOMS Vol.2020 No.09
Traffic classification (TC) has a principal function in autonomous network management. Recently, deep learning and machine learning-based TC have become popular than the traditional port-based and protocol-based TC due to practices such as port disguise and payload encryption. The flow-based TC is reliable as it relies on time-related statistical features. Federated learning is a distributed machine learning technique to train improvised deep/machine learning models with less privacy distress. The organizations or enterprises having similar business models may take participation in building a federated model for their network traffic characterization. In this study, we build a cross-silo horizontal federated model for TC using flow-based time-related features. The federated model shows comparable performance to the centralized model.