威米開發了修剪K-Means演算法來檢測比特幣網絡中的加密錢包詐騙

(SeaPRwire) –   北京,2024年1月18日 – WiMi Hologram Cloud Inc.(NASDAQ: WIMI)(“WiMi”或”公司”)是一家領先的全球虛擬增強實境(Augmented Reality, AR)技術提供商,今天宣佈了一種修剪K-Means算法來檢測比特幣網絡上的加密錢包欺詐。它結合了計算機和工程科學中的對稱性和不對稱性,提供了一種新穎的解決方案來檢測比特幣網絡上的加密錢包欺詐。該技術不僅提高了檢測效率,而且更準確地識別異常行為,為比特幣投資者提供更安全的交易環境。

該算法在實際應用方面有著廣泛的潛力。首先,通過集體異常檢測方法,可以更高效地在比特幣網絡上識別異常行為,從而提高整個網絡的整體安全性。其次,修剪K-Means算法被用於減少特徵提取的處理成本,使其在實踐中更可行。此外,該算法不僅可以檢測欺詐行為,還可以為比特幣投資提供更可靠的交易環境。

WiMi修剪K-Means算法的核心在於區塊鏈的對稱性和不對稱性。對稱性意味著每個節點都保存完整的交易記錄,確保了去中心化。另一方面,不對稱性表現在每個交易參與者的相對匿名性,這提供了潛在的空間讓欺詐分子隱藏。該算法通過分析用戶群體的整體行為更好地識別異常行為。

其次,使用集體異常檢測方法來更高效地在比特幣網絡上檢測異常行為。集體異常檢測是一種通過分析整體行為模式來識別個體行為異常的方法。在比特幣網絡上,用戶擁有多個錢包是相對常見的,欺詐行為通常反映在整個用戶群體行為模式中的異常。與傳統的單地址和錢包異常檢測方法不同,該算法通過關注用戶整體異常行為,更全面地捕捉潛在的加密錢包欺詐。這種方法不僅提高了檢測精度,還減少了虛假報告。

為了更好地區分用戶群體,使用修剪K-Means算法進行集群分析。K-Means算法通常廣泛用於集群分析,但在處理包含異常值的數據時很容易受干擾。修剪K-Means算法通過從數據集中移除異常值,提高了集群分析的精度,使用戶群體的區分更精細。該算法更適用於比特幣網絡上複雜多變的用戶數據,進一步提高了檢測效率和精度。該算法的工作流程可以總結如下幾個步驟:

數據獲取和預處理:從比特幣網絡獲取用戶交易數據,並對數據進行預處理,包括移除異常值數據。

集體異常檢測:通過分析用戶群體的整體行為模式,使用集體異常檢測方法識別整體行為中的異常,而不僅僅專注於個別地址或錢包中的異常。

集群分析:使用修剪K-Means算法對異常行為用戶進行集群分析,以更好地區分不同的用戶群體,並改進異常行為的區分。

結果輸出:將檢測結果輸出,向系統管理員或用戶實時警告潛在的加密錢包欺詐。

比特幣網絡上的加密錢包欺詐一直是行業的一大關注點,WiMi成功開發的異常檢測算法提供了一種新的解決途徑。隨著比特幣網絡的不斷增長和加密貨幣市場的不斷擴大,防止欺詐的需求也將不斷增加,WiMi的修剪K-Means算法為加密貨幣安全提供了強大支持,預計未來將在更多領域使用。WiMi的技術團隊將繼續優化和升級該算法,以應對不斷升級的欺詐方法,並為比特幣網絡的健康發展做出貢獻。

關於WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(NASDAQ:WIMI)是一家全方位技術解決方案供應商,專注於專業領域,包括全息增強實境汽車頭上顯示軟件、三維全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體、全息雲軟件、全息汽車導航等。其服務和全息增強實境技術包括全息增強實境汽車應用、三維全息脈衝LiDAR技術、全息視覺半導體技術、全息軟件開發、全息增強實境廣告技術、全息增強實境娛樂技術、全息增強實境SDK支付、互動式全息通訊等全息增強實境技術。

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電話: +1 (646) 975-9495
電子郵件: wimi@icrinc.com

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