(SeaPRwire) –   北京,2024年1月18日 —— 慧眉数码云股份有限公司(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“慧眉”或”公司”),是一家领先的全球增强现实(AR)技术提供商,今天宣布了一种用于在比特币网络上检测加密钱包欺诈的修剪K均值算法。它将计算机工程科学中的对称性和不对称性相结合,为比特币网络上的加密钱包欺诈提供了一种新颖的解决方案。这项技术不仅提高了检测效率,而且更准确地识别出异常行为,为比特币投资者提供了一个更安全的交易环境。

这种算法在实际应用中具有广泛的潜力。首先,通过集体异常检测方法,可以更高效地在比特币网络上识别异常行为,从而提高整个网络的整体安全性。其次,使用修剪K均值算法进行特征提取的处理成本较低,使其在实际应用中更具可行性。此外,该算法不仅可以检测欺诈行为,还可以为比特币投资提供一个更可靠的交易环境。

慧眉修剪K均值算法的核心在于区块链的对称性和不对称性。对称性意味着每个节点都保留完整的交易记录,这保证了去中心化。另一方面,每笔交易参与者相对匿名性的不对称性提供了欺诈分子隐藏自身的潜在空间。通过分析用户群体的整体行为,该算法可以更好地识别出异常行为。

其次,采用集体异常检测方法来更高效地在比特币网络上检测异常行为。集体异常检测是一种通过分析整体行为模式来识别个体行为异常的方法。在比特币网络上,用户拥有多个钱包是比较常见的,欺诈行为通常反映在整个用户群体的行为模式中。与传统的单地址和单钱包异常检测方法不同,该算法通过关注用户的整体异常行为,更全面地捕捉可能的加密钱包欺诈。这种方法不仅提高了检测准确率,还减少了误报。

为了更好地区分用户群体,采用修剪K均值算法进行集群分析。K均值算法通常广泛用于集群分析,但在处理包含离群点的数据时易受影响。修剪K均值算法通过从数据集中删除离群点,提高了集群分析的准确性,使用户群体的区分更加细致。这种算法更适用于比特币网络上复杂多变的用户数据,进一步提高了检测效率和准确性。该算法的工作流程可以总结如下几步:

数据采集和预处理:从比特币网络获取用户交易数据,并进行预处理,包括删除离群点数据。

集体异常检测:通过分析用户群体的整体行为模式,采用集体异常检测方法识别整体行为异常,而不是仅关注个别地址或钱包的异常。

集群分析:使用修剪K均值算法对表现出异常行为的用户进行集群分析,以更好地区分不同的用户群体并提高对异常行为的区分度。

结果输出:输出检测结果,向系统管理员或用户实时警告潜在的加密钱包欺诈。

比特币网络上的加密钱包欺诈一直是行业的一个关注点,慧眉成功开发的异常检测算法提供了一种新的解决方案。随着比特币网络和加密货币市场的不断扩大,防欺诈的需求将继续增加,慧眉的修剪K均值算法为加密货币安全提供了强有力的支持,预计将在更多领域使用。慧眉的技术团队将继续优化和升级该算法,以应对不断升级的欺诈方法,并为比特币网络的健康发展做出贡献。

关于慧眉数码云
慧眉数码云股份有限公司(NASDAQ:WIMI)是一家专注于增强现实汽车头上显示(AR-HUD)软件、三维(3D)全息脉冲激光雷达、头戴式全息光场设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域的全息云计算技术完整解决方案提供商。其服务和全息增强现实技术包括全息AR汽车应用、三维全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息ARSDK支付、互动全息通信等全息AR技术。

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