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: Belirtilmemiş.
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
- Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi
The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage
BEŞİR ANDAÇ AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN
- Temel blokzincir teknolojileri
Name of the thesis essential blockchain technologies
NURLAN HUSEYNLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiKarabük ÜniversitesiFinans ve Bankacılık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKİM AZİZ
- COVID-19 pandemi sürecinin kripto paralar üzerindeki etkisi: Karşılaştırmalı veri analizi
The impact of the COVID-19 pandemic process on cryptocurrencies: Comparative data analysis
GÜLBAHAR ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Kripto paralar ve BIST100 arasında eşbütünleşme ilişkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı
The investigation of relationship between cryptocurrencies and BIST100: ARDL bounds test approach
AYŞEGÜL MÜLAYİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BankacılıkÇankırı Karatekin ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELEK YILDIZ
- Kripto para piyasasında etkinlik analizi ve getiri tahmini
Efficiency analysis in the cryptocurrency market and return prediction
AHMET FURKAN SAK
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN DALGAR