以太幣交易為例的區塊鏈信用等級研究?

王 合 劉建華

（西安郵電大學 西安 710121）

1 引言

區塊鏈是比特幣的基礎支撐技術，首次出現在中本聰（Satoshi Nakamoto）發表的《比特幣：一種點對點式的電子現金系統》［4］中。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式［5］。從本質上來說，是構建在P2P 網上的一種數據存儲管理機制，這種機制是以數據的方式記錄了在網上交易活動的一種過程，而這種數據正是這種過程的信用表達。區塊鏈的信用表達通過在這種過程中基于共識的數學算法來完成。它的核心問題是信用憑證，通過記賬的方式來完成。其自身采取了共識機制來證明它的信用。區塊鏈的共識機制同時滿足一致性和有效性［6］。

為了防止非法人士為謀取自身利益利用法律漏洞從事違法行為，區塊鏈技術的應用目前面臨的最大的挑戰正是監管問題，要使其朝著健康有序的方向發展，適當的監管機制將是不可或缺的部分［7］。而目前監管主要給出了相關法律條款和規范，但少有從技術角度來討論。本文以監管為目的，通過對區塊鏈表達的數據本身的評價，來實現對區塊鏈的等級評價，為它的后續監管提供一種技術依據。

2 信用等級評價模型建立

2.1 多指標的層次劃分

設因素集U 由影響總目標的幾個因素組成，按特征類型將U劃分為p個子集U1、U2、…、Up，且滿足

并設第i 個指標Ui={Ui1，Ui2，…，Uim}，且=q，我們稱Ui是一級指標，Uij是二級指標。遞階層次分析結構如圖1所示［8］。

圖1 遞階層次分析

2.2 指標體系的確立

要建立指標體系，一般要考慮全面性、系統性、公正性、有一定的算法和可操作性，本文選取的指標皆符合以上幾點。為了防止因經驗不足而導致指標的隨意性，我們參考了傳統信用評價模型的指標數據而對比得出以下多項指標。

圖2 節點信用評價指標體系

2.3 基于層次分析的權重計算

層次分析法一般多用在有多個指標進行重要性相比較時。如有某一目標，對其下層的i 個準則進行兩兩重要性程度的比較，由其重要程度，確定等級。使用步驟分為三步：一是建立層析分析模型；二是構造判斷矩陣；三是計算各指標的權重。

1）計算判斷矩陣權重A

A=(a1，a2，…，an)T；A 為列向量，其對應的ai是其指標的權值，表示相對重要程度。判斷矩陣用以下方式表示［9］：

2）檢驗判斷矩陣的一致性，計算出各個判斷矩陣的最大特征值λ，最終計算出C.R.

若C.R.＜0.1，則判斷矩陣具有一致性。即各指標的權重為A=(a1，a2，…，an)T；若不成立，則重新構造判斷矩陣［10］。

2.4 構建評判矩陣

此文中根據交易情況將分為5 個等級：很好AA，良好A，好BB，一般B，較低C。

V=｛很好V1，良好V2，好V3，一般V4，較低V5｝ ={VAA，VA，VBB，VB，VC} 。設 其 分 值 依 次 為100、85、75、60和50。

設指標體系中的一級指標為U1，…U4，其對應的權重依次為Wi，（i=1，…4），二級指標權重分別為wj，（j=1，…10）；其相應的評價向量是：xij，（i=1，…4；j=1，…10）。我們定義：

2.5 功效系數

通過計算功效系數，可以進一步得出用戶信用等級評定的最后結果。

以很好AA為例［11］，其計算方法如下：

如果課堂的閱讀教學不僅能帶給學生語義層面上的知識，還能有效地激發出學生情感，讓學生能從心靈層面理解和體驗到他人的思想情感，這一方面可帶動學生對相關主題讀物的自主閱讀（在條件完備的情況下），促使其閱讀習慣的養成和閱讀興趣的提升；另一方面，受到高尚思想、情操感染的學生會反思自身的思想和行為體系，通過邏輯自洽等過程能一定程度上提升其思想境界、擴展其思想深度，可以成為其成長過程中一種有效的、能與現實并行不悖的情感體驗方式。

3 以太幣交易信用評價模型

3.1 指標數據分析

由于以太幣交易平臺皆為開源數據，我們通過爬出代碼獲取到交易用戶的最新的25 條數據，針對電子貨幣特殊性分析交易數據可以看出，礦工的活躍度不同，交易金額的跨度較大，而交易時間頻率也在幾個月一條到一小時四萬多條（過高交易頻次可能來源于交易所數據）。

我們用T 代表交易時間，T 由Ta和Tb兩部分組成，分別代表了第一條（即最遠一條交易數據時間）與最后一條（即最近一次交易時間），H 表示一天24 小時，F 表示間隔頻率。即我們定義：=f(x)，F ≥0。交易頻率為每小時交易的數據量，分析平臺交易數據，八萬條數據中有七千余條超過10 條每小時，而多于七天一條交易信息的則成為中頻，而實際以太幣交易也符合此規律。由此我們定義

同理在表格中給出交易其他數據函數區間值。表1為節點信用評價指標說明。

表1 節點信用評價指標說明

3.2 確立指標權重

一級指標的判斷矩陣如下：

利用AHP計算權向量并進行一致性檢驗

1）計算判斷矩陣權重向量，通過用Matlab 得到：

A=（0.3005，0.0630，0.5267，0.1098）T；

2）檢驗判斷矩陣

所以我們判斷矩陣符合一致性，即其權重為A=（0.3005，0.0630，0.5267，0.1098）T；

求得的各個數值表示一級指標的相對重要程度。

3.3 評判矩陣計算結果

結果如表2所示。

表2 評判矩陣計算結果

4 以太幣實例分析

結合平臺實驗數據，我們選取地址為0xee2826453a4fd5afeb7ceffeef3ffa2320081268 的用戶進行試驗驗證。所獲取的數據和評分標準如表3所示。

表3 數據和評分標準

根據如上計算方法，我們得到相應的評級功效系數。

對比等級系數區間，即該用戶的信用等級對于BB 的隸屬度是0.79，大于相對于B 的隸屬度，則該用戶的信用等級為BB，表示信用為好。通過對此用戶數據進行分析，可充分說明本文提出的區塊鏈信用等級評定模型是可行的。

5 結語

近幾年，人們對區塊鏈這項新技術的關注度越來越高。雖然其應用仍處于探索階段，但是其去中心化等技術特征如何與現有的中心化法律監管方式對接仍是一個難題［13］。由此看來，要想讓這項新技術穩步良好地發展，就一定離不開政府等第三方的正確引導和管理。而虛擬數字貨幣由于其本身的特殊性合法與否一直有所爭議，對于該行業的監管更是需要將法律監管與技術規范相結合［14～15］。本文提出的以以太幣為例的區塊鏈信用等級有效地為后續監管規范區塊鏈提供了技術參考。此外，如何運用人工智能、大數據、云計算等技術手段實現對交易平臺的相關風險的實時監控；如何更新加密算法和運行機制以及如何建立行業自律機制將是區塊鏈監管面臨的主要問題。