时间:2023-06-11|浏览:226
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1、沙丁鱼:通过行为生物识别检测骗子 沙丁鱼使用机器学习来测量和分析人类活动的模式。它通过检测行为异常来帮助区分合法用户和诈骗行为者。Sardine采用了一种联合方法来建立受监督的机器学习模型,并对它们进行诈骗模式培训。这家区块链公司还开发了一个风险SDK,可以检测可疑的设备和会话。这些技术可用于实时打击多种诈骗类型,包括在NFT结账时基于被盗信用卡的诈骗。
2、CYLYNX:通过图形人工智能增强诈骗检测 CYLYNX 在检测过程中加入图表数据,其中GraphAI增强了机器学习算法,以推断上下文并获得对关系的更好的洞察力。因此,公司可以揭露隐藏的联系,发现诈骗活动的迹象。在这项技术的支持下,Cylynx为其客户开发了三种解决方案,用于与web3安全性相关的情况。这家初创公司的三种解决方案是:Motif、交易监控(TransactionMonitoring)和CryptoNewsAPI。它们有助于检测可疑的设备和会话、对照国际洗钱黑名单执行观察名单检查,并根据情绪分析模型生成风险评分。
3、ANCHAIN:通过获得专利的风险引擎支持开发人员构建合规的解决方案 AnChain将行为模式纳入机器学习引擎,以估计风险得分,并根据实时交易行为更新风险得分。这家初创公司开发并获得专利的区块链生态系统智能API(BEIAPI)可以筛选和装载钱包,以检测诈骗交易。它将钱包地址与现实世界的实体联系起来,并识别加密生态系统中的重要参与者。
4、OPTIC:利用为NFT侵权定制的神经网络来检测盗版 Optic开发了一个由神经网络支持的人工智能引擎,用于NFT内容识别。这有助于通过将令牌与真实集合进行比较来了解令牌是否是原始的。这家初创企业每天处理添加到全球最大的NFT市场的2TB新NFT,以验证资产。其技术有助于在400毫秒内以99.9%的精度识别精确的复制。
总结: 以上就是对四家提供Web3诈骗检测的初创公司的介绍。这些公司通过融合多种利用机器学习和人工智能的技术来打击恶意行为者。这些技术包括行为生物识别、人工智能图和神经网络,并根据web3的具体情况对它们进行定制。
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