❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_127

🔠Что такое ?

👉Ответ: OSMNX - это пакет Python, который позволяет загружать пространственные геометрии и моделировать, проектировать, визуализировать и анализировать реальные уличные сети из API-интерфейсов OpenStreetMap.

conda config --prepend channels conda-forge
conda create -n ox --strict-channel-priority osmnx

import osmnx as ox
graph = ox.graph_from_place('Berlin, Germany')

ox.plot_graph(graph)

Ccылка: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/654239/

#osmnx #python #spatialgeometry #streetnetworks #visualization #analysis #openstreetmap #api

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_218

🔠Какие конкретные метрики используются для анализа данных и обнаружения аномалий в блокчейне? (Часть_1)

- Денежные потоки между блокчейн-адресами: Отслеживание и визуализация денежных потоков помогают в обнаружении украденных средств, раскрытии ценовых манипуляций и предотвращении отмывания денег;

- Присвоение меток блокчейн-адресам: Привязка блокчейн-адресов к реальным персонам и организациям (например, "даркнет-рынок", "вымогательство", "мошенничество", "майнинг-пул", "азартная игра", "криптовалютная биржа" и т.д.) позволяет лучше понимать активность и цели адресов;

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

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_218

🔠Какие конкретные метрики используются для анализа данных и обнаружения аномалий в блокчейне? (Часть_2)

- Уведомления о важных событиях: В реальном времени отслеживаются подозрительные транзакции, переводы больших денежных сумм, активность адресов, находящихся под санкциями, и другие важные события в блокчейн-системе.

- Одновременный поиск по нескольким блокчейн-платформам: Использование унифицированной схемы данных для одновременного поиска по нескольким блокчейн-платформам упрощает анализ и обнаружение аномалий.

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

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_218

🔠Какие конкретные метрики используются для анализа данных и обнаружения аномалий в блокчейне? (Часть_3)

- Вычисление и визуализация метрик: Различные метрики, описывающие состояние блокчейн-системы, используются для анализа и обнаружения аномалий. Это может включать в себя анализ паттернов в транзакциях, использование алгоритмов обучения без учителя, таких как кластеризация по методу k-средних, одноклассовый метод опорных векторов, классификация на основе расстояния Махаланобиса и случайный лес с изоляцией.

#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?

- 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

❓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

❓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

❓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

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

🔠Какие библиотеки/платформы используются в блокчейне ? (Часть_2)

Hyperledger Fabric: Hyperledger Fabric - это платформа для разработки промышленных блокчейн-приложений. Она предоставляет инструменты и библиотеки для создания и развертывания частных блокчейн-сетей с разделением прав доступа и конфиденциальностью данных.

Pyethereum: Pyethereum - это библиотека Python, реализующая протокол Ethereum. Она предоставляет инструменты для работы с блокчейном Ethereum, включая создание и управление умными контрактами, отправку транзакций и чтение данных.

#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_3)

Chainlink: Chainlink - это платформа, предназначенная для интеграции оракулов (оракулы - это механизмы, позволяющие блокчейну получать и использовать внешние данные) в блокчейн-приложения. Она предоставляет инструменты и библиотеки для создания и управления оракулами.

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