Abstract
<jats:p>В данной статье предлагается и экспериментально проверяется метод повышения надежности распределенных блокчейн-оракулов с помощью метода разложения по сингулярным значениям (SVD). Этот метод позволяет эффективно выявлять аномалии в данных, поступающих от множества оракулов, что особенно важно для защиты от скоординированных атак (т.н. «атаки сговора»). В работе анализируется архитектура и классификация оракулов, рассматриваются существующие механизмы верификации и подробно описывается применение SVD-анализа. Результаты эксперимента на имитированных данных децентрализованного оракула, который работает с блокчейном параметрического страхования подтверждают, что предложенный подход успешно идентифицирует скомпрометированные источники, повышая доверие к блокчейн-приложениям в сфере финансов и страхования.</jats:p> <jats:p>This paper proposes and experimentally validates a method for improving the reliability of distributed blockchain oracles using singular value decomposition (SVD). This method enables efficient detection of anomalies in data received from multiple oracles, which is particularly important for protecting against coordinated attacks (so-called "collusion attacks"). The paper analyzes the architecture and classification of oracles, examines existing verification mechanisms, and describes in detail the application of SVD analysis. Experimental results on simulated data from a decentralized oracle operating on a parametric insurance blockchain confirm that the proposed approach successfully identifies compromised sources, increasing trust in blockchain applications in finance and insurance.</jats:p>