ويمي طورت خوارزمية K-مينز المقصورة للكشف عن احتيال المحافظ الإلكترونية في شبكة بيتكوين

(SeaPRwire) –   بكين، 18 يناير 2024 – شركة ويمي هولوغرام كلاود إنك. (ناسداك: WIMI) (“ويمي” أو “الشركة”)، مزود رائد عالمي لتقنية الواقع الافتراضي المعزز بالهولوغرام (“AR”)، أعلنت اليوم عن خوارزمية تريمد كي-مينز للكشف عن احتيال المحافظ الإلكترونية في شبكة بيتكوين. تجمع الخوارزمية بين التماثل وعدم التماثل في العلوم الحاسوبية والهندسية لتوفير حل جديد لاحتيال المحافظ الإلكترونية في شبكة بيتكوين. وتساعد التقنية ليس فقط على تحسين كفاءة الكشف ولكن أيضًا على تحديد السلوك غير العادي بدقة أكبر، مما يوفر بيئة تداول أكثر أمانًا لمستثمري بيتكوين.

لهذه الخوارزمية نطاق واسع من التطبيقات العملية المحتملة. أولاً، من خلال طريقة اكتشاف الشذوذ الجماعي، يمكن تحديد السلوك غير العادي بكفاءة أكبر في شبكة بيتكوين، مما يحسن أمان الشبكة بشكل عام. ثانياً، تستخدم خوارزمية تريمد كي-مينز للحد من تكلفة معالجة استخراج الميزات، مما يجعلها أكثر عملية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخوارزمية لا تكتشف فقط السلوك غير العادي ولكنها توفر أيضًا بيئة تداول أكثر مصداقية لاستثمارات بيتكوين.

يكمن نواة خوارزمية تريمد كي-مينز لشركة ويمي في التماثل وعدم التماثل لتقنية البلوكتشين. التماثل، الذي يعني أنه يتم الاحتفاظ بسجل كامل للمعاملات في كل عقدة، يضمن الاستقلالية. من ناحية أخرى، يتجلى عدم التماثل في السرية النسبية لكل مشارك في المعاملة، مما يوفر مجالاً محتملاً للمحتالين لإخفاء أنفسهم. تحدد الخوارزمية بشكل أفضل السلوك غير العادي من خلال تحليل السلوك العام لمجتمع المستخدمين.

ثانياً، تستخدم طرق اكتشاف الشذوذ الجماعي للكشف عن السلوك غير العادي على شبكة بيتكوين بكفاءة أكبر. اكتشاف الشذوذ الجماعي هو طريقة تحدد الشذوذات في السلوكيات الفردية من خلال تحليل الأنماط السلوكية العامة. على شبكة بيتكوين، من النمطي أن يكون للمستخدمين محافظ إلكترونية متعددة، وغالبًا ما ينعكس السلوك غير العادي في أنماط سلوك مجموعة من المستخدمين. على عكس طرق اكتشاف الشذوذ التقليدية المركزة على عنوان أو محفظة واحدة، تستوعب هذه الخوارزمية احتمال احتيال المحافظ الإلكترونية بشكل أكثر شمولية من خلال التركيز على السلوك غير العادي للمستخدمين. وهذا النهج لا يحسن فقط دقة الكشف ولكنه أيضًا يقلل من تقارير الأخطاء.

من أجل تمييز مجموعات المستخدمين بشكل أفضل، تستخدم خوارزمية تريمد كي-مينز لتحليل التجمعات. تستخدم خوارزمية كي-مينز عادةً على نطاق واسع في تحليل التجمعات، لكنها تتأثر بسهولة عند التعامل مع بيانات تحتوي على قيم متطرفة. تحسن خوارزمية تريمد كي-مينز دقة التجميع عن طريق إزالة القيم المتطرفة من مجموعة البيانات، مما يجعل تمييز مجموعات المستخدمين أدق. تكون هذه الخوارزمية أكثر ملاءمة لبيانات المستخدمين المعقدة والمتغيرة على شبكة بيتكوين، مما يحسن كفاءة الكشف ودقته أكثر. يمكن خلاصة خطوات عمل الخوارزمية فيما يلي:

اكتساب البيانات ومعالجتها الأولية: الحصول على بيانات معاملات المستخدمين من شبكة بيتكوين ومعالجة البيانات الأولية، بما في ذلك إزالة البيانات غير العادية.

اكتشاف الشذوذ الجماعي: من خلال تحليل الأنماط السلوكية العامة لسكان المستخدمين، يتم استخدام طرق اكتشاف الشذوذ الجماعي لتحديد الشذوذات في السلوك العام، بدلاً من التركيز فقط على الشذوذات في العناوين أو المحافظ الفردية.

تحليل التجمعات: تجميع المستخدمين ذوي السلوك غير العادي باستخدام خوارزمية تريمد كي-مينز لتمييز مجموعات المستخدمين بشكل أفضل وتحسين تمييز السلوك غير العادي.

إخراج النتائج: إخراج نتائج الكشف لعرض احتمال احتيال المحافظ الإلكترونية على مستوى الإنذار الفوري لمدراء النظام أو المستخدمين.

لطالما كان الاحتيال في المحافظ الإلكترونية على شبكة بيتكوين مصدر قلق في الصناعة، ويوفر تطوير خوارزمية اكتشاف الشذوذ لشركة ويمي طريقة جديدة لمعالجة هذه القضية. مع استمرار نمو شبكة بيتكوين وتوسع سوق العملات المشفرة، ستستمر الحاجة إلى الوقاية من الاحتيال في الزيادة، وتوفر خوارزمية تريمد كي-مينز لشركة ويمي دعمًا قويًا لأمن العملات المشفرة، ومن المتوقع استخدامها في العديد من المجالات الأخرى في المستقبل. ستواصل فرق العمل التقنية لشركة ويمي تحسين وتطوير الخوارزمية لمواكبة طرق الاحتيال المتصاعدة والمساهمة في التنمية الصحية لشبكة بيتكوين.