WiMi Hologram Cloud Inc. a annoncé qu'une technologie basée sur l'algorithme K-Means a récemment été développée pour améliorer la sécurité et la confiance des utilisateurs des plateformes d'échange de bitcoins. Cette technologie, basée sur le meilleur ensemble de caractéristiques provenant de données réelles enregistrées, identifie les utilisateurs potentiellement frauduleux en effectuant une analyse approfondie du comportement des utilisateurs sur les sites d'échange de bitcoins, en mettant l'accent sur les paramètres clés. L'algorithme K-Means est un algorithme d'apprentissage non supervisé qui identifie efficacement les utilisateurs anormaux en les regroupant en fonction de la similarité de leurs caractéristiques. Certains utilisateurs présentent des comportements de transaction très différents des autres, ce qui rend l'utilisation de l'algorithme de regroupement K-Means idéale pour résoudre ce problème.

Contrairement aux méthodes traditionnelles d'apprentissage supervisé, l'algorithme K-Means de WiMi, qui permet d'identifier les utilisateurs frauduleux sur la plateforme d'échange de bitcoins, apprend et classe sans avoir besoin de données pré-étiquetées, ce qui le rend beaucoup plus performant lorsqu'il s'agit de traiter des données à grande échelle. La technologie permet non seulement d'identifier efficacement les utilisateurs frauduleux, mais aussi d'ajuster automatiquement le modèle pour répondre à l'évolution des tactiques de fraude, ce qui améliore encore la sécurité de la plateforme d'échange. Les principales étapes de la technologie sont les suivantes Collecte et préparation des données : Tout d'abord, le modèle de données recueille un grand nombre de données de transaction, notamment le nombre de transactions, le montant des transactions, la fréquence des transactions, etc.

Ces données serviront d'entrée à l'algorithme K-Means. Cet algorithme divise les utilisateurs de l'ensemble de données en K groupes, ce qui rend les utilisateurs au sein de chaque groupe plus similaires et les utilisateurs entre les différents groupes moins similaires. Identification des utilisateurs anormaux : Les résultats du regroupement de l'algorithme K-Means sont analysés pour identifier les groupes dans lesquels se trouvent les utilisateurs ayant un comportement anormal.

Ces utilisateurs peuvent présenter des schémas de transaction très différents de ceux des autres utilisateurs et sont donc considérés comme des utilisateurs potentiellement frauduleux. Évaluation et réglage du modèle : Les performances de l'algorithme sont évaluées. Sur la base des résultats de l'évaluation, l'algorithme est ajusté, ce qui peut nécessiter une nouvelle sélection des caractéristiques, un ajustement des valeurs K, etc. pour améliorer la précision de l'algorithme.

Contrôle et application en temps réel : Le modèle K-Means entraîné est déployé sur la plateforme d'échange Bitcoin pour surveiller le comportement des utilisateurs en matière de transactions. Lorsque de nouvelles données de transaction sont générées, l'algorithme identifie rapidement les utilisateurs potentiellement frauduleux et prend les mesures de sécurité appropriées, telles que l'envoi d'alertes et le gel des comptes. Retour d'information : Recueillir et intégrer en permanence de nouvelles données et mettre à jour le modèle pour l'adapter à l'évolution constante des moyens de fraude.

La mise en place d'un mécanisme de retour d'information efficace permet au système d'apprendre et d'optimiser en permanence afin d'améliorer sa capacité à identifier de nouveaux types de fraude. Grâce aux étapes ci-dessus, la technologie peut permettre une identification précise et une réponse rapide aux utilisateurs frauduleux sur les plateformes d'échange de bitcoins, offrant ainsi aux utilisateurs un environnement d'échange plus sûr et plus fiable. La perspective d'application de cette technologie est d'améliorer la sécurité de la plateforme d'échange de la monnaie virtuelle Bitcoin, et d'identifier et de prévenir efficacement les comportements frauduleux, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs et le développement durable de la plateforme.

Grâce à l'application des algorithmes K-Means, les plateformes d'échange de bitcoins peuvent identifier les utilisateurs frauduleux potentiels en temps réel. Cela permettra à la plateforme de prendre rapidement des mesures préventives pour mettre fin aux comportements frauduleux. Algorithme K-Mean de WiMi pour identifier les utilisateurs frauduleux sur les plateformes d'échange de bitcoins Grâce à une analyse approfondie des comportements des utilisateurs, les plateformes peuvent obtenir davantage d'informations sur les utilisateurs et comprendre leurs habitudes d'échange, leurs préférences et leurs schémas comportementaux.

Ces données aident les plateformes à optimiser leurs stratégies opérationnelles et à fournir des services plus personnalisés afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs. En établissant un mécanisme de retour d'information efficace et en mettant régulièrement à jour le modèle, la plateforme peut continuellement améliorer la technologie, répondre rapidement aux nouveaux types de comportements frauduleux et maintenir un haut degré de protection contre les risques de sécurité. L'algorithme K-Means de WiMi est non seulement capable d'identifier les fraudes potentielles et d'améliorer la sécurité de la plateforme et la confiance des utilisateurs, mais il présente également un grand avantage concurrentiel sur le marché.

En optimisant continuellement l'algorithme et en répondant aux exigences de conformité réglementaire, l'entreprise a insufflé une dynamique de développement plus saine et plus crédible sur le marché des monnaies numériques. Cette innovation marque une étape importante vers un avenir plus sûr et plus efficace pour les plateformes d'échange de monnaies numériques.