WiMi Hologram Cloud Inc. gab bekannt, dass kürzlich eine auf dem K-Means-Algorithmus basierende Technologie entwickelt wurde, um die Sicherheit und das Vertrauen der Nutzer von Bitcoin-Handelsplattformen zu verbessern. Die Technologie basiert auf dem besten Satz von Merkmalen aus real aufgezeichneten Daten und identifiziert potenziell betrügerische Nutzer durch eine eingehende Analyse des Nutzerverhaltens auf Bitcoin-Börsen-Websites mit besonderem Augenmerk auf Schlüsselmetriken. Der K-Means-Algorithmus ist ein unüberwachter Lern-Clustering-Algorithmus, der anomale Nutzer effektiv identifiziert, indem er sie anhand der Ähnlichkeit ihrer Merkmale gruppiert. Einige Nutzer zeigen deutlich andere Muster im Transaktionsverhalten als andere, so dass der K-Means-Clustering-Algorithmus ideal für die Lösung dieses Problems ist.

Anders als herkömmliche überwachte Lernmethoden lernt und klassifiziert der K-Means-Algorithmus von WiMi zur Identifizierung betrügerischer Nutzer auf der Bitcoin-Handelsplattform, ohne dass zuvor gelabelte Daten benötigt werden, so dass er bei der Verarbeitung großer Datenmengen viel besser funktioniert. Die Technologie identifiziert nicht nur effizient betrügerische Nutzer, sondern passt das Modell auch automatisch an, um auf die sich ändernden Betrugstaktiken zu reagieren, was die Sicherheit der Handelsplattform weiter verbessert. Die wichtigsten Schritte der Technologie umfassen: Datenerfassung und -aufbereitung: Zunächst sammelt das Datenmodell eine große Menge an Transaktionsdaten, darunter die Anzahl der Transaktionen, den Transaktionsbetrag, die Transaktionshäufigkeit usw.

Diese Daten werden als Eingabe für den K-Means-Algorithmus verwendet. Dieser Algorithmus teilt die Benutzer im Datensatz in K Cluster ein, wodurch die Benutzer innerhalb jedes Clusters einander ähnlicher und die Benutzer zwischen verschiedenen Clustern einander weniger ähnlich werden. Identifizierung abnormaler Benutzer: Die Clustering-Ergebnisse des K-Means-Algorithmus werden analysiert, um die Cluster zu identifizieren, in denen sich Nutzer mit abnormalem Verhalten befinden.

Diese Benutzer können Transaktionsmuster aufweisen, die sich deutlich von denen anderer Benutzer unterscheiden, und werden daher als potenziell betrügerische Benutzer betrachtet. Bewertung und Optimierung des Modells: Die Leistung des Algorithmus wird bewertet. Anhand der Bewertungsergebnisse wird der Algorithmus angepasst, was eine Neuauswahl von Merkmalen, eine Anpassung der K-Werte usw. erfordern kann, um die Genauigkeit des Algorithmus zu verbessern.

Überwachung und Anwendung in Echtzeit: Das trainierte K-Means-Modell wird auf der Bitcoin-Handelsplattform eingesetzt, um das Transaktionsverhalten der Nutzer zu überwachen. Wenn neue Transaktionsdaten generiert werden, identifiziert der Algorithmus schnell potenziell betrügerische Nutzer und ergreift geeignete Sicherheitsmaßnahmen, wie z.B. das Versenden von Warnungen und das Sperren von Konten. Rückmeldung: Sammeln und integrieren Sie kontinuierlich neue Daten und aktualisieren Sie das Modell, um es an die sich ständig ändernden Betrugsmöglichkeiten anzupassen.

Die Einrichtung eines effektiven Feedback-Mechanismus ermöglicht es dem System, kontinuierlich zu lernen und zu optimieren, um seine Fähigkeit zu verbessern, neue Arten von Betrug zu erkennen. Durch die oben genannten Schritte kann die Technologie eine genaue Identifizierung und rechtzeitige Reaktion auf betrügerische Nutzer auf Bitcoin-Handelsplattformen realisieren und den Nutzern eine sicherere und zuverlässigere Handelsumgebung bieten. Die Anwendungsperspektive dieser Technologie besteht darin, die Sicherheit der Handelsplattform für virtuelle Bitcoin-Währungen zu verbessern und betrügerisches Verhalten effektiv zu erkennen und zu verhindern, um so das Vertrauen der Nutzer und die nachhaltige Entwicklung der Plattform zu stärken.

Durch die Anwendung der K-Means-Algorithmen können Bitcoin-Handelsplattformen potenziell betrügerische Nutzer in Echtzeit identifizieren. Dies ermöglicht es der Plattform, schnell Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um betrügerisches Verhalten zu unterbinden. Der K-Mean-Algorithmus von WiMi zur Identifizierung betrügerischer Nutzer auf Bitcoin-Handelsplattformen. Durch die eingehende Analyse des Nutzerverhaltens können Plattformen mehr Informationen über die Nutzer erhalten und deren Handelsgewohnheiten, Vorlieben und Verhaltensmuster verstehen.

Diese Daten helfen den Plattformen, ihre operativen Strategien zu optimieren und personalisierte Dienste anzubieten, die den Bedürfnissen der Nutzer besser entsprechen. Durch die Einrichtung eines effektiven Feedback-Mechanismus und die regelmäßige Aktualisierung des Modells kann die Plattform die Technologie kontinuierlich verbessern, zeitnah auf neue Arten von betrügerischem Verhalten reagieren und ein hohes Maß an Schutz vor Sicherheitsrisiken gewährleisten. Der K-Mittel-Algorithmus von WiMi ist nicht nur in der Lage, potenziellen Betrug zu erkennen und die Sicherheit der Plattform sowie das Vertrauen der Nutzer zu verbessern, sondern hat auch einen großen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt.

Durch die kontinuierliche Optimierung des Algorithmus und die Erfüllung der regulatorischen Anforderungen hat das Unternehmen dem Markt für digitale Währungen eine gesündere und glaubwürdigere Entwicklungsdynamik verliehen. Diese Innovation ist ein solider Schritt in Richtung einer sichereren und effizienteren Zukunft für Handelsplattformen für digitale Währungen.