WiMi hat einen optimierten K-Means-Algorithmus entwickelt, um Betrug mit Kryptowährungs-Brieftaschen im Bitcoin-Netzwerk zu erkennen

(SeaPRwire) –   Beijing, 18. Januar 2024 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologram Augmented Reality (“AR”)-Technologie, gab heute bekannt, dass es einen Trimmed K-Means-Algorithmus zur Erkennung von Betrug bei Kryptowährungsbrieftaschen im Bitcoin-Netzwerk entwickelt hat. Er kombiniert Symmetrie und Asymmetrie in Informatik und Technik, um eine neuartige Lösung für Betrug bei Kryptowährungsbrieftaschen im Bitcoin-Netzwerk zu bieten. Die Technologie verbessert nicht nur die Erkennungseffizienz, sondern identifiziert anormales Verhalten auch genauer und bietet so ein sichereres Handelsumfeld für Bitcoin-Investoren.

Dieser Algorithmus hat ein breites Potenzial für praktische Anwendungen. Erstens kann durch die kollektive Anomalie-Erkennungsmethode anormales Verhalten effizienter im Bitcoin-Netzwerk identifiziert werden und die allgemeine Sicherheit des Netzwerks verbessert werden. Zweitens wird der Trimmed K-Means-Algorithmus verwendet, um die Verarbeitungskosten für die Merkmalsextraktion zu reduzieren und so die Praktikabilität zu erhöhen. Darüber hinaus erkennt der Algorithmus nicht nur betrügerisches Verhalten, sondern bietet auch ein zuverlässigeres Handelsumfeld für Bitcoin-Investitionen.

Der Kern des Trimmed K-Means-Algorithmus von WiMi ist die Symmetrie und Asymmetrie der Blockchain. Symmetrie bedeutet, dass an jedem Knotenpunkt ein vollständiger Transaktionsverlauf gespeichert wird und so Dezentralisierung gewährleistet wird. Asymmetrie hingegen manifestiert sich in der relativen Anonymität jedes Transaktionsteilnehmers und bietet so potenziellen Betrügern Raum, sich zu verstecken. Der Algorithmus identifiziert anormales Verhalten besser, indem er das Gesamtverhalten der Nutzergemeinschaft analysiert.

Zweitens werden kollektive Anomalie-Erkennungsmethoden verwendet, um anormales Verhalten im Bitcoin-Netzwerk effizienter zu erkennen. Kollektive Anomalie-Erkennung ist eine Methode, mit der Anomalien in individuellem Verhalten durch Analyse von Gesamtverhaltensmustern identifiziert werden. Im Bitcoin-Netzwerk ist es relativ üblich, dass Nutzer mehrere Brieftaschen haben, und betrügerisches Verhalten spiegelt sich häufig in Verhaltensmustern einer gesamten Nutzergruppe wider. Im Gegensatz zu traditionellen Einzeladressen- und Brieftaschen-Anomalie-Erkennungsmethoden erfasst dieser Algorithmus potenziellen Betrug bei Kryptowährungsbrieftaschen umfassender, indem er sich auf anormales Verhalten von Nutzern konzentriert. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Erkennungsgenauigkeit, sondern reduziert auch falsche Berichte.

Um Nutzergruppen besser unterscheiden zu können, wird der Trimmed K-Means-Algorithmus für die Clusteranalyse verwendet. Der K-Means-Algorithmus wird normalerweise weit verbreitet für die Clusteranalyse verwendet, ist aber anfällig für Störungen bei der Bearbeitung von Daten, die Ausreißer enthalten. Der Trimmed K-Means-Algorithmus verbessert die Genauigkeit des Clusterings, indem Ausreißer aus dem Datensatz entfernt werden, wodurch die Unterscheidung von Nutzergruppen verfeinert wird. Dieser Algorithmus eignet sich besser für die komplexen und variablen Nutzerdaten im Bitcoin-Netzwerk und verbessert so die Erkennungseffizienz und -genauigkeit weiter.

Datenerfassung und Vorbereitung: Erfassung von Nutzertransaktionsdaten aus dem Bitcoin-Netzwerk und Vorbereitung der Daten, einschließlich Entfernen von Ausreißerdaten.

Kollektive Anomalie-Erkennung: Durch Analyse von Gesamtverhaltensmustern der Nutzerpopulation werden kollektive Anomalie-Erkennungsmethoden verwendet, um Anomalien im Gesamtverhalten zu identifizieren, anstatt sich nur auf Anomalien in einzelnen Adressen oder Brieftaschen zu konzentrieren.

Clusteranalyse: Clustering von Nutzern mit abnormalem Verhalten unter Verwendung des Trimmed K-Means-Algorithmus zur besseren Unterscheidung verschiedener Nutzergruppen und Verbesserung der Differenzierung abnormalen Verhaltens.

Ergebnisausgabe: Ausgabe von Erkennungsergebnissen zur Darstellung potenziellen Betrugs bei Kryptowährungsbrieftaschen für Systemadministratoren oder Nutzer für Echtzeitwarnungen.

Betrug bei Kryptowährungsbrieftaschen im Bitcoin-Netzwerk war schon lange ein Thema in der Branche, und die erfolgreiche Entwicklung eines Anomalie-Erkennungsalgorithmus durch WiMi bietet einen neuen Ansatz für dieses Problem. Da das Bitcoin-Netzwerk weiter wächst und der Kryptowährungsmarkt weiter expandiert, wird der Bedarf an Betrugsprävention weiter zunehmen, und der Trimmed K-Means-Algorithmus von WiMi bietet starke Unterstützung für die Cybersicherheit von Kryptowährungen und wird voraussichtlich in vielen weiteren Bereichen in Zukunft eingesetzt werden. Das technische Team von WiMi wird den Algorithmus weiter optimieren und aktualisieren, um sich entwickelnden betrügerischen Methoden zu begegnen und zur gesunden Entwicklung des Bitcoin-Netzwerks beizutragen.

Über WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für holografische Cloud, der sich auf professionelle Bereiche wie holografische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holografische Puls-LiDAR, tragbare Lichtfeldholografie-Ausrüstung, holografische Halbleiter, holografische Cloud-Software, holografische Automobilnavigation und andere konzentriert. Seine Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien umfassen Anwendungen für holografische AR im Automobilbereich, 3D-holografische Puls-LiDAR-Technologie, holografische Halbleitervisionstechnologie, Entwicklung holografischer Software, Technologie für holografische AR-Werbung, Technologie für holografische AR-Unterhaltung, holografische ARSDK-Zahlung, interaktive holografische Kommunikation und andere holografische AR-Technologien.

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