في عالم المال الرقمي المتجدد، يعتمد الفشل أو النجاح على كيفية إدارة المعلومات. لقد أصبح من الواضح أن الأساليب التقليدية المستخدمة في إدارة الحوكمة ضمن الشبكات المالية اللامركزية (Decentralized Financial Networks) تواجه العديد من التحديات. حيث أنها تستند إلى عمليات مراجعة يدوية من قبل لجان بشرية، مما يفتح بابًا للانحياز الشخصي ويعوق scalability تحت حجم الشبكة الكبير.

لتجاوز هذه التحديات، قام فريق من الباحثين بتطوير DeFiRank، وهو إطار عمل يعتمد على التعلم الفيدرالي (Federated Learning) لاستخدام تصنيف ثنائي (Pairwise Ranking). هذا النظام يجعل المؤسسات المختلفة تتعاون في تدريب نموذج تصنيف دون الحاجة لمشاركة بيانات المعاملات الخاصة بها.

يتيح هذا التعلم التعاوني للنموذج التقاط أنماط سلوكية على مستوى الشبكة، مما يشير إلى جودة المشاركة في الشبكة. كما يؤخذ في الاعتبار تنوع الأطراف، استخدام تطبيقات متعددة، وتكرار المعاملات. وبفضل هذا، يمكن للنظام تصنيف المؤسسات بناءً على أصالة أفعالها، مما يعزز المساهمين الحقيقيين ويعاقب أولئك الذين يظهرون سلوكيات مشبوهة.

تم تقييم DeFiRank باستخدام مجموعة بيانات حقيقية من معاملات البلوكتشين، وأظهرت النتائج أن النهج الفيدرالي يعزز الأداء في تصنيف الجهات، محافظًا على الخصوصية، ومحققًا استقرار التصنيف.

مع نظام DeFiRank، أصبحت الإجراءات الحوكمية أكثر موثوقية وذات مصداقية، مما يسهم في تعزيز الشفافية والثقة على الإنترنت. كيف تتخيل مستقبل الحوكمة المالية بمثل هذه الأنظمة؟ شاركونا آرائكم!