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Trustworthiness for personal lending on Blockchain
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Fiabilité des prêts personnels sur Blockchain
Dans cette thèse, nous proposons que la fiabilité des emprunteurs soit utilisée comme alternative dans les demandes de prêt afin que les emprunteurs ne soient plus surchargés de garanties ou de garants. Le problème est de savoir comment calculer de manière fiable la fiabilité. Un autre problème est de savoir comment faire respecter les conditions de prêt et d’emprunt dans un environnement P2P. Dans cette thèse, nous apportons plusieurs contributions dans ces domaines, qui sont résumées ci-dessous. Comme première contribution, nous construisons un modèle de notation de la fiabilité des emprunteurs appelé LAPS. La formule LAPS calcule le score de fiabilité des emprunteurs en fonction de variables telles que le risque de prêt, l’activité de l’utilisateur, le profil de l’utilisateur et les recommandations sociales. Dans le modèle LAPS, nous introduisons des recommandations sociales en soutien à un emprunteur. L’avantage du score LAPS est qu’il peut aider à convaincre les prêteurs/investisseurs d’accorder des prêts avec peu ou pas de garantie. Ils obtiennent l’assurance que les emprunteurs sont en mesure de rembourser les prêts, et le recommandeur comble le fossé entre l’emprunteur et le prêteur. Notre deuxième contribution est de développer des contrats intelligents qui imposent les conditions de prêt et d’emprunt dans un environnement P2P. Nous utilisons ces contrats intelligents pour permettre des interactions entre les utilisateurs (emprunteurs, recommandataires et prêteurs/investisseurs) de manière sécurisée où toutes les règles convenues sont appliquées. Les contrats intelligents implémentent la formule de score de fiabilité LAPS. En tant que troisième contribution, nous présentons TrustLend en tant que plateforme de prêt personnel et présentons ses détails de conception et de mise en œuvre. Nous développons un prototype entièrement fonctionnel de TrustLend en tant qu’application décentralisée (DApp). Le prototype montre les fonctionnalités requises par les emprunteurs, les recommandataires et les prêteurs/investisseurs pour s’appuyer sur la fiabilité en mettant en œuvre des scores de fiabilité avec les contrats intelligents Ethereum. TrustLend déploie les contrats intelligents et applique la formule LAPS pour calculer les scores de fiabilité des emprunteurs. Nous décrivons l’architecture du prototype et réalisons différentes simulations de prêt personnel. TrustLend présente des conceptions architecturales qui répondent aux besoins des emprunteurs, des recommandataires et des prêteurs/investisseurs, tels que l’accès sans autorisation, l’intégrité et la sécurité. De plus, la plateforme vise plusieurs autres propriétés: Transparence: toutes les transactions du système sont traçables et responsables. Application automatique des conditions: les transactions autonomes par contrats intelligents sont contraignantes pour tous les participants. Coûts réduits: nous essayons de minimiser les coûts de gaz pour des économies réalisables.
Title: Trustworthiness for personal lending on Blockchain
Description:
Fiabilité des prêts personnels sur Blockchain
Dans cette thèse, nous proposons que la fiabilité des emprunteurs soit utilisée comme alternative dans les demandes de prêt afin que les emprunteurs ne soient plus surchargés de garanties ou de garants.
Le problème est de savoir comment calculer de manière fiable la fiabilité.
Un autre problème est de savoir comment faire respecter les conditions de prêt et d’emprunt dans un environnement P2P.
Dans cette thèse, nous apportons plusieurs contributions dans ces domaines, qui sont résumées ci-dessous.
Comme première contribution, nous construisons un modèle de notation de la fiabilité des emprunteurs appelé LAPS.
La formule LAPS calcule le score de fiabilité des emprunteurs en fonction de variables telles que le risque de prêt, l’activité de l’utilisateur, le profil de l’utilisateur et les recommandations sociales.
Dans le modèle LAPS, nous introduisons des recommandations sociales en soutien à un emprunteur.
L’avantage du score LAPS est qu’il peut aider à convaincre les prêteurs/investisseurs d’accorder des prêts avec peu ou pas de garantie.
Ils obtiennent l’assurance que les emprunteurs sont en mesure de rembourser les prêts, et le recommandeur comble le fossé entre l’emprunteur et le prêteur.
Notre deuxième contribution est de développer des contrats intelligents qui imposent les conditions de prêt et d’emprunt dans un environnement P2P.
Nous utilisons ces contrats intelligents pour permettre des interactions entre les utilisateurs (emprunteurs, recommandataires et prêteurs/investisseurs) de manière sécurisée où toutes les règles convenues sont appliquées.
Les contrats intelligents implémentent la formule de score de fiabilité LAPS.
En tant que troisième contribution, nous présentons TrustLend en tant que plateforme de prêt personnel et présentons ses détails de conception et de mise en œuvre.
Nous développons un prototype entièrement fonctionnel de TrustLend en tant qu’application décentralisée (DApp).
Le prototype montre les fonctionnalités requises par les emprunteurs, les recommandataires et les prêteurs/investisseurs pour s’appuyer sur la fiabilité en mettant en œuvre des scores de fiabilité avec les contrats intelligents Ethereum.
TrustLend déploie les contrats intelligents et applique la formule LAPS pour calculer les scores de fiabilité des emprunteurs.
Nous décrivons l’architecture du prototype et réalisons différentes simulations de prêt personnel.
TrustLend présente des conceptions architecturales qui répondent aux besoins des emprunteurs, des recommandataires et des prêteurs/investisseurs, tels que l’accès sans autorisation, l’intégrité et la sécurité.
De plus, la plateforme vise plusieurs autres propriétés: Transparence: toutes les transactions du système sont traçables et responsables.
Application automatique des conditions: les transactions autonomes par contrats intelligents sont contraignantes pour tous les participants.
Coûts réduits: nous essayons de minimiser les coûts de gaz pour des économies réalisables.
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