16、区块链技术中机器学习和深度学习在欺诈检测与预防中的有效性

区块链技术中机器学习和深度学习在欺诈检测与预防中的有效性

1. 引言

机器学习和深度学习算法在各个领域的应用日益广泛，它们在分析数据和决策方面展现出强大的能力。然而，要使模型高效准确，需要大量数据进行训练。组织内的数据共享存在篡改、黑客攻击和数据分散等风险，而区块链技术能够克服这些问题。区块链最初用于防止数字货币交易中的欺诈，它不受篡改影响，能让参与者在安全环境中存储、查看和共享数字资料，有助于建立商业关系中的信任、责任和透明度。如今，企业开始探索区块链技术在多个行业中预防欺诈的应用。

区块链具有可编程、分布式、不可变、共识、安全、时间戳和匿名等特性。物联网设备和网络应用等产生了大量数据，机器学习和深度学习算法可有效分析这些数据，但目前这些算法多基于集中式模型，存在数据篡改和真实性无法验证的问题。将区块链与机器学习/深度学习算法相结合的去中心化人工智能系统，能实现数据安全共享和更好的个人数据分析，保证数据来源的真实性并安全存储数据。

2. 背景研究

2.1 区块链自动框架

区块链自动化交易框架的流程如下：
1. A向B发起交易请求，该请求通过点对点方式广播。
2. 节点使用算法验证交易和用户。
3. 等待交易验证。
4. 交易验证通过后，可能涉及加密货币、记录或机密信息。
5. 在账本中创建一个新块，并添加到现有的区块链中，交易完成。

常见的行业特定区块链框架有：
|框架名称|开源项目提供方|开发语言|应用领域|公开性|
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|Exonum|Bitfury 集团|R