比特币算法能实际运用吗 - 币圈消息

比特币计算公式1、该Elliptic数据集，将比特币交易映射到属于合法类别的真实实体，以及非法实体。根据原始比特币数据，其中节点表示交易，边缘表示比特币从一笔交易流向下一笔交易。则将给定交易视为合法类别，反之则判为非法类别。重要的是，所有的功能都是使用公共信息构建的!
2、一、反洗钱与惠普金融的冲突。[19]AldoPareja，GiacomoDomeniconi，JieChen，TengfeiMa，ToyotaroSuzumura，HirokiKanezashi，TimKaler，andCharlesE.Leiserson.EvolveGCN：EvolvingGraphConvolutionalNetworksforDynamicGraphs.PreprintarXiv：。
3、[23]Wikipedia.[n.d.].DanskeBankmoneylaunderingscandal.。
4、相反，非法活动可能倾向于使用较少输入的交易，。
5、我们首先使用三种标准方法来测试合法/非法预测的标准分类模型：逻辑斯蒂回归、随机森林和多层认知器演算法!
6、异常检测、金融取证、加密货币、反洗钱、可视化!
7、a）原始交易特征向量的投影。结果表明了随机森林算法的优越性，。
8、在构建72个聚合特征时，异质邻域的问题是通过简单地构造邻居交易的原生特性的统计总量。一般来说，这个解决方案是次优的，因为它会带来很大的信息损失!
9、三、任务和方法。相对成本较高的问题，在一定程度上也是反洗钱政策的特性造成的，该政策在货币服务业务上强制执行较高的固定合规成本，而“低价值”客户根本不值得这些业务冒这个风险!
10、σ是除输出层外所有层的激活函数。初始嵌入矩阵来自节点特征，例如。

比特币算法原理详解1、[7]Demirguc-Kunt，LeoraKlapper，DorotheSinger，SinyaAnsar，andJakeHess.TheGlobalFindexDatabase2017：MeasuringFinancialInclusionandtheFintechRevolution.。
2、“贫穷的代价是昂贵的，”这是惠普金融倡导者的共同信条。它说明了这样一个事实：那些处于社会边缘的人在进入金融体系方面受到了限制，参与的相对成本也较高。限制访问的问题，在某种程度上是越来越严格的反洗钱法规带来的意外结果，虽然反洗钱对保护金融体系至关重要，但却对低收入者、移民和难民产生了不成比例的负面影响[16]。而全球大约有17亿成年人处于无银行账户的状态[7]!
3、1加密货币世界的反洗钱。我们通过使用所有166个特征以及仅使用局部特征来评估这些模型。结果汇总至表1的上半部分!
4、和输入节点特征X之间插入了一个skip连接，导致架构：。
5、3时间信息：时间戳与每个节点相关联，表示比特币网络确认交易时的估计时间。共有49个不同的时间步长，平均间隔约为两周。每个时间步长包含在区块链上出现的、彼此之间不到三小时的交易单个连接组件；没有连接不同时间步长的边!
6、我们的MLP有一个隐藏层，其由50个神经元组成，并使用Adam优化器训练200个时期，学习率为001!
7、由预测概率组成。差别只是前面乘的。
8、1基准方法。其中。表1中的另一个细节来自于对所有特征和仅对94个局部特征训练方法的比较。对于所有三个被评估的模型，聚合的信息导致了更高的准确性，通过这一观察，我们进一步评估了增强输入特征集的方法。在该设置中，我们将从GCN获得的节点嵌入与原始特征X连接起来。结果表明，增强的特征集提高了全特征和局部特征模型的精度!
9、七、总结。以全球中低收入国家的汇款为例，它们在2018年进行的汇款活动达到了5290亿美元，创下了历史新高，远远超过全球1530亿美元的援助捐款!
10、2关于特征构造的解释。[2]LeoBreiman.Randomforests.Machinelearning45，1(2001)，5–。
比特币原理与挖矿算法1、问题是：一个简单的想法是在运行随机森林之前，使用从GCN计算的嵌入来增加节点特征。根据先前的实验，这一想法只能起到很小的作用。文献[13]提出了另一种想法，其利用前向神经网络对决策树中的每个节点进行参数化。这种想法将随机森林和神经网络有机地结合在一起，一种可能的方法是用决策树的可微版本替换GCN中的逻辑斯蒂回归输出层，从而实现端到端的训练!
2、以下为论文译文：。在EvolveGCN中，GCN权重被集体视为系统状态。通过使用RNN，模型在每次系统输入时进行更新。在EvolveGCN中，。
3、下面是我们给出的在Elliptic数据集上获得的实验结果，我们分别对训练和测试数据进行了70：30的时间分割。也就是说，前34个时间步长用于训练模型，后15个时间步长用于测试。我们使用时间分割是因为它反映了任务的性质。因此，GCN是在归纳环境中训练的!
4、Chronograph的用户界面，用户可浏览时间切片的交易数据，并观察交易模式和变化模式。其中非法交易被染成了红色。进一步的统计数据显示在左侧!
5、扩展GCN的时间模型是EvolveGCN[19]，它为每个时间步长计算单独的GCN模型。然后通过递归神经网络将这些GCN连接起来，以捕捉系统动力!
6、关键词。是0时，Skip-GCN相当于逻辑斯蒂回归。因此，Skip-GCN至少应和逻辑斯蒂回归一样强大!
7、在Elliptic数据集中，局部特征被一组包含邻域信息的72个特征增强。我们将看到这些特征的利用会改善性能。并且这种方法可以与标准的机器学习技术一起使用，而将纯基于特征的方法扩展到邻域之外是一个挑战!
8、表1：非法分类结果。每个模型都显示了具有不同输入的结果：AF指所有特征，LF指局部特征，即前94个特征，而NE是指由GCN计算的节点嵌入。表的下半部分显示了使用GCN的结果!
9、[3]JoanBruna，WojciechZaremba，ArthurSzlam，andYannLeCun.SpectralNetworksandLocallyConnectedNetworksonGraphs.InICLR.。
10、表2比较了非时态GCN和时态EvolveGCN的预测性能。结果显示EvolveGCN的性能一直优于GCN，尽管这一数据集的改进并不显著。进一步研究的一个途径，是使用其他形式的系统输入来驱动GRU内部的重复更新!
比特币怎么来的1、[18]FinancialCrimesEnforcementNetwork.ApplicationofFinCENâĂŹsRegulationstoCertainBusinessModelsInvolvingConvertibleVirtualCurrencies.FIN-2019-G001(May2019).。
2、在Chronograph系统中，其边缘表示BTC从一笔交易到另一笔交易的流动。使用投影算法UMAP[15]在所有时间步长同时计算节点坐标。这种全局计算使布局在时间上具有可比性。界面顶部的时间步长滑块控件，允许用户通过仅提交选定时间步长中的节点来浏览时间。而合法交易则被染成了蓝色，未分类的交易则为默认的黑灰色!
3、总的来说，我们提出了一些加密货币交易鉴证法，以此打击犯罪活动。我们已向反洗钱社区提供了一个大的、带有标签的交易数据集，这类数据以前从未公开过。我们分享了早期的实验结果，使用了各种方法，并讨论了下一步可能的算法改进。我们为这些数据的可视化提供了一个原型，并为增强人类的分析和解释能力提供了模型。最重要的是，我们希望以此激励他人应对反洗钱这一重大问题挑战，使我们的金融体系更安全、更具包容性!
4、我们希望在不增加假阴性率的情况下降低假阳性率，也就是说，在不允许更多罪犯的情况下，识别出更多无辜者!
5、最后，我们考虑到，可视化分析和解释是很难实现的，我们为此提供了一个简单的原型，并观察模型在检测非法活动方面的表现!
6、[17]SatoshiNakamoto.Bitcoin：Apeer-to-peerelectroniccashsystem.(2008).。
7、注意，GCN和变量Skip-GCN的性能优于逻辑斯蒂回归，另一方面，在本示例中，输入特性已经相当丰富了，仅使用这些特性，随机森林方法就可以获得最佳的F1分数!
8、[14]YujiaLi，DanielTarlow，MarcBrockschmidt，andRichardZemel.GatedGraphSequenceNeuralNetworks.InICLR.。
9、在Elliptic数据集的情况下，要对该数据执行的任务是筛选交易，以评估与给定的往来于加密货币钱包的交易关联风险!
10、据我们所知，这是目前与加密货币相关的最大的标记交易数据集。我们分享了使用逻辑斯蒂回归算法、随机森林算法、。
比特币一共有多少个1、UMAP投影的两个可选输入，左：由输入标签着色，右：由GCN预测着色!
2、的定义如下：。测试时间跨度内的非法F1结果。
3、数据集中不同时间步长，非法节点与合法节点的比例。节点数与时间步长。
4、是skip连接的权重矩阵，我们称之为架构Skip-GCN。当。
5、逻辑斯蒂回归和随机森林算法是这项任务的基准方法!
6、在这个简单的原型中，Chronograph使简单的探索场景能够直观地检查集群及其随时间的存在，观察明显的转移模式，或检测其他偏差，如单个异常值。作为一个更复杂的用例，我们还提高了UMAP计算输入的自由度：原始交易特性数据以及网络最后一层的神经元激活似乎是两个有趣的替代方案；对于一般的神经网络，Rauber等人也提出了类似的方法[20]。结果可视化中的差异将暗示模型的特殊性，即我们假设数据之间相似性的变化，可用于解释哪些基本特征对模型是重要的!
7、洗钱并不是一种无受害人的犯罪，而目前传统金融体系的方法在制止洗钱方面却做得很差!
8、摘要。很明显，特定时间步长中的节点彼此关联的时间戳非常接近，因此可有效地将它们中的每一个视为时间上的即时“快照”。每个时间步长的节点数随时间的推移是相当均匀的!
9、很多人明确指向了汇款目标，并支持惠普金融事业!
10、在基于模型的布局中，非法节点显得更为集中，这似乎是一个值得关注的特性：非法节点应该具有一些重要的特征，节点的相似性使得布局更接近。然而，由于它们并没有在一个位置完全崩溃，因此在非法节点集内存在着质的差异是很有可能的。可视化进一步揭示了模型无法检测非法节点的确切位置。如果附近地区出现多个错误预测，这可能进一步暗示该模型表现的不足。详细研究这些交易的特性，可以从新的角度启发讨论，并导致模型的进一步改进!
比特币实际应用1、我们已经看到了随机森林方法显著优于逻辑斯蒂回归的事实，并且它也优于GCN，随机森林使用一种投票机制对来自多个决策树的预测结果进行集成学习，每个决策树使用数据集的子样本进行训练。与之相反，GCN则与大多数深度学习模型一样，使用逻辑斯蒂回归作为最终输出层。因此，它可以被视为逻辑斯蒂回归的一个重要泛化存在!
2、很多犯罪分子利用比特币的假名特性隐藏在人们的视线中，并经营暗网市场，以交换非法商品和服务!
3、而目前人们发送200美元，平均的汇款费用率是昂贵的7个点，有些国家的费率甚至超过了10%。而联合国可持续发展目标是在2030年降低至3%!
4、金融数据本质上具有时间性，因为交易是有时间戳的。有理由假设存在某种动力，尽管是隐藏的，其驱动着系统的进化。如果一个预测模型是以捕捉动态的方式设计的，那么它将更加有用。这样，在给定时间段上训练的模型，可更好地推广到后续的时间步长。模型捕捉到的系统动力越好，其所能进入的视界就越长!
5、与《银行保密法》一致，该指南要求货币服务业务生成衡量洗钱、恐怖主义金融和其他金融犯罪的风险评估。这些评估基于客户构成、服务地区和提供的金融产品或服务!
6、[1]ChristopherBishop.PatternRecognitionandMachineLearning.SpringerVerlag.。
7、评估必须告知客户关系的管理层，包括实施与风险相称的控制措施。换言之，货币服务业务不仅必须报告可疑账户，而且必须对它们采取行动。该指南将“完善的风险评估”定义为“协助最高管理层识别并提供其个人风险状况的综合分析”。该指南强化了BSA的“了解你的客户”要求，其要求MSB对其服务的客户有足够的了解，以便能够确定他们向机构陈述的风险水平!
8、。它是拉普拉斯矩阵的一个线性函数的结果。另一方面，我们也可以将。
9、可整洁地写为：。此外，在为比特币交易构建特征方面还有两大挑战。第一个挑战在于比特币区块链的规模相当于200GB的压缩数据和约4亿笔已处理交易。虽然并非所有交易都包含在本研究中使用的子集中，但仍有必要访问完整的区块链，以便观察交易的完整历史。为了克服这个问题，。
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