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微云全息(NASDAQ: HOLO)采用集成学习革新区块链异常检测技术

2025-06-18 10:37 · 稿源: 站长之家用户

随着区块链技术的广泛应用,其在金融交易中的安全性受到了广泛关注。尽管区块链本身具有防止非法交易的机制,但检测这些交易的手段却相对滞后。传统的异常检测方法,如启发式和基于签名的方法,已无法满足当前复杂环境下的检测需求。微云全息(NASDAQ: HOLO)通过引入机器学习(ML)技术,致力于开发一种先进的欺诈和安全威胁检测模型,以提高比特币交易的安全性。

异常检测是识别潜在欺诈行为的关键技术。在区块链领域,这意味着能够从大量正常交易中识别出异常或欺诈性交易。然而,现有的检测技术存在局限性,无法有效处理数据的高维度和复杂性,导致检测准确性不足。机器学习提供了一种强大的工具,能够通过训练学习大型数据集上的模式和特征,从而识别异常交易。微云全息的模型开发重点在于集成学习,这是一种通过组合多个分类器来提高检测性能的方法。

微云全息的集成学习模型结合了多种机器学习算法,包括决策树、朴素贝叶斯、K最近邻和随机森林,以提高检测的准确性和鲁棒性。为了解决数据集中的不平衡问题,微云全息采用了ADASYN-TL(自适应合成+ Tomek Link)平衡技术,以提高模型对少数类(即异常交易)的识别能力。超参数的调整对模型性能至关重要。微云全息采用了随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法来找到最优的超参数组合。

微云全息的模型评估采用了多种指标,包括准确度、F1分数、AUC-ROC、精确率、召回率、误报率(FPR)和执行时间,以全面评估模型的性能。为了提高模型的可解释性,微云全息使用了SHapley Additive exPlanation (SHAP) 来解释堆叠模型的预测,帮助用户理解模型的决策过程。通过综合考虑上述评估指标,微云全息能够选择出在特定应用场景下表现最佳的模型:

  • 数据收集与预处理

收集比特币交易数据,并进行必要的预处理,包括数据清洗、格式化和特征提取。

  • 模型训练

使用预处理后的数据训练集成学习模型,包括训练多个基础分类器和它们的集成。

  • 超参数调整

通过随机搜索等方法调整模型的超参数,以获得最佳性能。

  • 模型评估

使用准确度、F1分数等指标对模型进行评估,并使用SHAP解释模型预测。

  • 模型部署

将训练好的模型部署到实际的比特币交易监控系统中,以实时检测异常交易。

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微云全息通过集成学习技术,成功开发了一种先进的异常检测模型,能够有效识别比特币交易中的欺诈和安全威胁。该模型的实施不仅提高了检测的准确性,还增强了模型的可解释性,为区块链安全领域带来了新的突破。

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