Binance ağında kripto para işlemlerinin incelenmesi ve BEP20 token analizi
Analysis of cryptocurrency transactions on the binance network and BEP20 token analysis
- Tez No: 957156
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞRI ÖZGÜN KİBİROĞLU, DOÇ. DR. HÜSEYİN ÜNÖZKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Maliye, Industrial and Industrial Engineering, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
Bu tez çalışması, Binance Smart Chain (BSC) ekosisteminde gerçekleşen BEP20 token transferlerini analiz ederek olağan dışı işlem hareketlerini tespit etmeyi amaçlamaktadır. Blok zincir teknolojisinin merkeziyetsiz yapısı, finansal işlemlerin şeffaflığını artırmakla birlikte, denetim ve gözetim mekanizmalarında çeşitli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bu bağlamda, büyük veri analitiği ve zaman serisi modelleme yöntemleri kullanılarak BEP20 token işlemlerindeki anomalilerin belirlenmesi ve detaylı olarak incelenmesi hedeflenmiştir. Toplam 14 milyondan fazla işlem kaydından oluşan geniş ölçekli bir veri seti üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Python Programlama dili Prophet kütüphanesi destekli zaman serisi modeli ve tek kuyruklu güven aralığı yaklaşımları kullanılarak transfer hacimlerindeki değişimler analiz edilmiş, istatistiksel olarak anlamlı sapmalar tespit edilmiştir. Özellikle yüksek hacimli ve düzensiz işlem gruplarının belirlenmesi üzerinde durulmuş ve merkeziyetsiz finans (DeFi) ekosistemindeki potansiyel risk faktörleri değerlendirilmiştir. Anomali tespiti sürecinde, işlem hacmi ve adres hareketlilikleri detaylı olarak incelenmiş, anormal davranış örüntüleri ortaya konmuştur. Araştırmanın bulguları, belirli tokenler ve adreslerin olağan dışı işlem desenleri sergilediğini ve bu tür işlemlerin kripto ekosisteminin dinamiklerini anlamada önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Çalışmanın sonuçları, blokzincir tabanlı finansal işlemlerin daha şeffaf hale getirilmesine katkı sağlamakta ve risk analizi süreçlerinin güçlendirilmesine yönelik önemli bulgular sunmaktadır. Bu doğrultuda, önerilen yöntemlerin kripto para piyasalarında anomali tespiti ve güvenlik analizleri kapsamında uygulanabilirliği vurgulanmaktadır. Bu çalışma, kripto para ekosistemindeki transfer hareketlerini derinlemesine analiz etmek, büyük veri analitiği ile anomalileri belirlemek ve blok zincir tabanlı büyük veri analizi için metodolojik bir çerçeve sunmak amacıyla gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to analyze BEP20 token transfers within the Binance Smart Chain (BSC) ecosystem and detect unusual transaction patterns. While the decentralized nature of blockchain technology enhances the transparency of financial transactions, it also introduces challenges for regulatory oversight and monitoring mechanisms. In this context, big data analytics and time series modeling methods have been employed to identify and examine anomalies in BEP20 token transactions in detail. The study is based on a large-scale dataset containing over 14 million transaction records, on which comprehensive analyses were conducted. Prophet model and one-tailed confidence interval approaches were used to analyze fluctuations in transaction volumes, and statistically significant deviations were identified. The research particularly focuses on detecting high-volume and irregular transaction clusters and assessing potential risk factors within the decentralized finance (DeFi) ecosystem. During the anomaly detection process, transaction volume and address mobility were examined in detail, and abnormal behavioral patterns were identified. The findings indicate that certain tokens and addresses exhibit unusual transaction patterns, playing a crucial role in understanding the dynamics of the cryptocurrency ecosystem. The results contribute to enhancing the transparency of blockchain-based financial transactions and provide significant insights for strengthening risk analysis processes. In this regard, the applicability of the proposed methods for anomaly detection and security analysis in cryptocurrency markets is emphasized. This study was conducted to deeply analyze transaction movements in the cryptocurrency ecosystem, identify anomalies using big data analytics, and establish a methodological framework for blockchain-based big data analysis.
Benzer Tezler
- Majör koin verileri kullanılarak alt-token'ların fiyatlarının makine öğrenimi modelleri ile tahmini
Predicting the prices of sub-tokens using major coin data through machine learning models
MUHAMMET APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇINAR
- Kripto para piyasası günlük değer tahminlemesinde nicel yöntemlerin kullanılması
Using quantitative methods in cryptocurrency market daily value estimation
TAHSİN GALİP TEKİN
- Kripto paralarda üçlü arbitraj analizi
Analysis of triangular arbitrage in the crypto currency market
NÜKHET NUR SAYIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonomiGebze Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ULUCEVİZ
- Prediction of cryptocurrency states with artificial neural networks and support vector machines
Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri ile kripto para durumlarının tahmini
HAITHAM NADHIM MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILDIRIM DEMİR
- Kripto paraların gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsalarına etkisi
The impact of cryptocurrencies on developed and developing country stock exchanges
ZEHRA TANYELİ AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MaliyeDüzce ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN ÖZER