Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Явище maximal extractable value (MEV) в мережах блокчейн та його вплив на блокчейн екосистему(Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Черкас, Н. С.; Батюк, А. Є.; Cherkas, N. S.; Batiuk, A. Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityЗ появою технології смарт контрактів в мережах блокчейн стала можливою реалізація складних протоколів децентралізованих фінансів, які з часом набули значної популярності та досягнули показника Total Value Locked (TVL) в більше ніж 150 мільярдів доларів США. Мережі блокчейн, надаючи такі гарантії як незмінність, відкритість, децентралізованість та безпека, все ж нездатні забезпечити прогнозований порядок транзакцій у вихідних блоках, що стало причиною появи явища Maximal Extractable Value (MEV) – максимальної "екстрактованої" вигоди, доступної певним учасникам мережі (майнерам, валідаторам), які мають ексклюзивну можливість впливати на впорядкування транзакцій. В даній роботі проведено ґрунтовний огляд явища MEV та з'ясовано його вплив на екосистему мереж блокчейн. Окреслено безпосередню проблему прогнозованого порядку транзакцій в мережах блокчейн, проведено огляд значної кількості наукових публікацій за темою екстракції MEV, що дало можливість здійснити ретроспективний аналіз даного явища, систематизувати його найбільш поширені прояви та проаналізувати сучасні тенденції розвитку. В ході ретроспективного аналізу, виявлено паралелі зі схожими маніпуляціями в галузі високочастотної алгоритмізованої торгівлі на класичних фінансових майданчиках та зроблено важливий висновок щодо напрямку вирішення проблеми MEV в протоколах децентралізованих фінансів. Систематизовано напрямки сучасних досліджень явища MEV, проаналізовано методи та засоби досліджень, а також наведено безпосередні приклади екстракції MEV в мережі Ethereum з існуючими оцінками її масштабів. В підсумку, виділено переважаючий негативний вплив явища MEV на мережі блокчейн і децентралізовані фінанси та на основі аналізу окремої підкатегорії існуючих публікацій виявлено відсутність, на даний момент, ефективного рішення проблеми екстракції MEV. Це своєю чергою зумовлює актуальність подальших досліджень в напрямку подолання негативних впливів MEV на мережі блокчейн та протоколи децентралізованих фінансів.Item Аналіз рішень та підходів кластеризації геопросторових даних для оптимізації продуктивності веб-карти та взаємодії користувача(Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Арзубов, М. В.; Батюк, А. Є.; Arzubov, M. V.; Batiuk, A. Y.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityУ сучасну епоху, управління та візуалізація геопросторової інформації у веб-браузерах набули більшого значення. Веб-карти є незамінними інструментами в різних областях, таких як туризм, доставка товарів чи екологія. Важливим є також широка підтримка веб-браузерів на різних пристроях, що робить використання геоданих у веб більш доступним для різних користувачів. Але постійне збільшення геопросторової інформації створює нові виклики у ефективному відображенні даних та навігації по цих даних на веб-картах. Тому при роботі з геоданими важливою є їх кластеризація. Різні методи кластеризації можуть по різному впливати на продуктивність чи візуальну зрозумілість веб-карт. В даній роботі проведено ґрунтовний огляд типів даних та методів кластеризації. Проаналізовано інструменти та бібліотеки, які спеціалізуються на кластеризації геоданих у веб-картах. Також досліджено різні типи геоданих і підходи при роботі з ними. Описано таке поняття як напівстатичні дані, і яке місце вони займають разом з статичними і динамічними типами даних. Під час аналізу виявлено у яких випадках краще використовувати певні методи кластеризації або коли варто застосовувати підхід з кластеризацією на серверній стороні. Також зроблено висновок про те який підхід варто обрати при роботі з великим обсягом статичних чи напівстатичних геоданих, а саме використання кластеризації на серверній стороні з кешуванням. В підсумку, проаналізовано різні підходи кластеризації у веб-картах як на клієнтській стороні, так і на серверній. Також описано переваги і недоліки обох підходів і коли краще той чи інший метод використовувати. Виявлено відсутність чітких підходів у кластеризації великих геоданих для зображення на веб-картах, що зумовлює актуальність досліджень у цьому напрямку.