❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_219

Какие методы анализа данных используются для обнаружения мошенничества в блокчейне?

- XGBoost — это алгоритм машинного обучения, который может быть использован для анализа данных блокчейна и обнаружения аномалий. XGBoost эффективен в задачах классификации и регрессии, что делает его подходящим для обнаружения мошеннических транзакций;

- Анализ паттернов транзакций: Использование AI для анализа паттернов транзакций позволяет обнаруживать аномалии в реальном времени. Это включает в себя анализ статистических и контекстуальных аномалий, что помогает в обнаружении потенциальных попыток мошенничества;

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_219

🔠Какие методы анализа данных используются для обнаружения мошенничества в блокчейне? (Часть_2)

- LLM могут быть использованы для связывания паттернов поведения пользователей с их профилями и более точного фильтрации аномалий, которые могут указывать на мошенничество. Это может включать в себя идентификацию, а также решение, путем контакта с пользователями и модерации случаев с минимальным участием надзора.

- Использование AI для анализа активности пользователей в социальных сетях и связывания этой информации с их блокчейн-адресами может помочь в обнаружении мошеннических действий. Это может быть особенно полезно для идентификации пользователей, которые могут использовать мошеннические методы для обмана или введения в заблуждение

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие данные блокчейна используются для анализа обнаружения мошенничества в блокчейне?

- Транзакционные данные: Это основные данные, используемые для анализа, включая информацию о транзакциях, такую как адреса отправителя и получателя, объемы транзакций, временные метки и другие атрибуты транзакций.

- Метрики сети: Данные о производительности сети, такие как объем транзакций, время подтверждения транзакций, размер блоков и другие метрики, которые могут указывать на аномалии в сети.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

https://github.com/srush/LLM-Training-Puzzles?tab=readme-ov-file - наткнулся тут на такую забавную вещицу, пазлы для LLM. Наглядная иллюстрация как идет работа с памятью.

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие данные блокчейна используются для анализа обнаружения мошенничества в блокчейне? (Часть_2)

- Данные о блоках: Информация о блоках, включая их размер, количество транзакций, временные метки и другие атрибуты, которые могут быть использованы для анализа и обнаружения аномалий.

- Анализ поведения пользователей: Данные о поведении пользователей, такие как частота транзакций, объемы переводов, а также анализ паттернов поведения, которые могут указывать на мошеннические действия.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие данные блокчейна используются для анализа обнаружения мошенничества в блокчейне? (Часть_3)

Связанные данные: Данные, полученные из внешних источников, такие как информация о блокчейн-адресах, связанных с финансовыми санкциями, информация о пользователях из социальных сетей или другие данные, которые могут быть использованы для улучшения анализа и обнаружения мошенничества.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

Недавно увидел такой код, заинтересовало именно примение hexbin к матрице корреляции, в целом почему бы и нет, но hexbin лучше подходит для данных пара-значение. Просто необычно ))

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Создаем пример данных
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(100, 2)

# Вычисляем матрицу корреляции
correlation_matrix = np.corrcoef(data.T)

# Построение hexbin графика
sns.hexbin(data[:, 0], data[:, 1], cmap="Blues")

# Добавление заголовка и меток осей
plt.title("Hexbin Plot of Correlation Matrix")
plt.xlabel("Variable 1")
plt.ylabel("Variable 2")

# Отображение графика
plt.show()

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие аномалии в сети могут указывать на мошенничество в блокчейне? (Часть_1)

- Неожиданные объемы транзакций: Субъекты, которые внезапно начинают совершать большое количество транзакций, могут указывать на попытки мошенничества, такие как атаки 51% или попытки перевода средств из одной сети в другую.

- Аномалии в паттернах поведения: Необычные паттерны поведения, такие как множественные попытки доступа к одному и тому же аккаунту или неожиданные переводы между аккаунтами, могут указывать на попытки взлома или мошенничества.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие аномалии в сети могут указывать на мошенничество в блокчейне? (Часть_2)

- Использование "призрачных брокеров": Мошенники могут использовать данные зарегистрированных брокеров для создания фейковых аккаунтов, привлекая инвесторов и переводя на свои счета средства для инвестирования. Это может быть особенно заметно в схемах, где мошенник использует аферы для влияния на жертв.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

https://taplink.cc/denoiselab - обновили визитку, занимаюсь наполнением, освежили так сказать

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие аномалии в сети могут указывать на мошенничество в блокчейне? (Часть_2)

- Использование "призрачных брокеров": Мошенники могут использовать данные зарегистрированных брокеров для создания фейковых аккаунтов, привлекая инвесторов и переводя на свои счета средства для инвестирования. Это может быть особенно заметно в схемах, где мошенник использует аферы для влияния на жертв.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_220

🔠Какие библиотеки/платформы используются в блокчейне ? (Часть_1)

- Web3.py: Web3.py - это библиотека Python, предназначенная для работы с Ethereum блокчейном. Она предоставляет инструменты для взаимодействия с умными контрактами, отправки транзакций, чтения данных и других операций на блокчейне Ethereum.

- Solidity: Solidity - это язык программирования для написания умных контрактов на блокчейне Ethereum. Он имеет синтаксис, подобный JavaScript, и компилируется в байт-код, который может быть выполнен на виртуальной машине Ethereum.

#financialflows #blockchainaddresses #tracking #visualization #stolenfunds #pricemanipulation #moneylaundering #realtimemonitoring #suspicioustransactions #largetransfers #sanctionedaddresses #blockchainsystem