МОДЕЛЬ ЕЛЕКТРОННОГО ГОЛОСУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ HYPERLEDGER ТА НЕЙРОАДАПТИВНОГО ПІДХОДУ У РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ В КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМАХ - Прокопович-Ткаченко, Дмитро; Бушков, Валерій; Хрушков, Борис; Козаченко, Ігор; Хавікова, Юлія (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Адаптація блокчейн-моделі електронного голосування Hyperledger до емерджентно-адаптивних нейромереж та управління ризиками у кіберфізичних системах. У статті представлено концепцію поєднання децентралізованої моделі блокчейн-голосування (на прикладі Hyperledger) з емерджентно-адаптивними нейромережами для динамічного управління ризиками у кіберфізичних системах (КФС). Розглянуто особливості функціонування платформ розподіленого реєстру (permissioned-блокчейни), їхній механізм консенсусу та потенціал використання смарт-контрактів для автоматизації процесів колективного прийняття рішень. Показано, яким чином модель е-голосування може забезпечити прозоре й надійне узгодження оновлень або дій у мультиагентних нейронних мережах, а також підвищити безпеку та точність управління ризиками в КФС. Представлено математичні підходи до формалізації інтеграції нейромереж з блокчейн-рівнем, описано алгоритми консенсусу на основі Proof-of-Learning і голосування. Детально розглянуто механізми децентралізованого зберігання та валідації оновлень ваг моделей, включення до смарт-контрактів логіки оцінки ризиків, а також можливості застосування токенів для стимулювання коректних оновлень і запобігання отруєнню даних. Проведено аналіз методів, які дозволяють об’єднати емерджентні можливості колективного самонавчання нейромереж та переваги блокчейнтехнологій (незмінність даних, автоматизовані політики безпеки, аудит). На прикладі управління автономними роботизованими платформами у виробничих системах продемонстровано, як така синергетична система може підвищити стійкість до внутрішніх і зовнішніх загроз та зменшити час реакції у надзвичайних ситуаціях. Доведено, що розподілений реєстр виконує роль «імунної системи» під час еволюції нейромереж і запобігає легітимації небезпечних змін параметрів моделі. Окреслено перспективні напрями майбутніх досліджень, зокрема створення прототипів високонавантажених КФС з емерджентними II-модулями та формування формальних критерї̈в надійності таких гібридних рішень. Загалом, представлена адаптація моделі блокчейн-голосування для задач динамічного управління ризиками та розподіленого навчання є перспективною для побудови більш гнучких, прозорих та безпечних кіберфізичних систем.