TY -的A2 Choo Kim-Kwang雷蒙德AU - Chen日报AU -魏,福山盟——顾李春香PY - 2021 DA - 2021/02/26 TI -比特币盗窃检测基于监督机器学习算法SP - 6643763六世- 2021 AB -自成立以来,比特币已经受到许多盗窃由于其巨大的经济价值。黑客窃取比特币钱包钥匙从受损用户传输比特币,向受害者造成巨大的经济损失。应对安全威胁的比特币盗窃、监督学习方法被用于这项研究发现和提供关于比特币的警告盗窃事件。为了克服现有工作的不足,更全面的比特币交易数据的特征提取,不平衡的数据集是平衡的,和五个监督方法再(资讯),支持向量机(SVM),随机森林(RF),自适应提升(演),和多层感知器(MLP)技术以及三个无监督方法局部离群因子(LOF),看到下面成了一个支持向量机(OCSVM)、Mahalanobis基于距离的方法(MDB)是用于检测。这些算法中表现最好的是RF算法,实现了回忆,精密, F1值的95.9%。实验结果表明,该设计的特点是比目前使用的更有效。监督方法的结果明显优于无监督的方法,和监督结果的方法可以进一步提高均衡后的训练集,SN - 1939 - 0114你——https://doi.org/10.1155/2021/6643763做- 10.1155 / 2021/6643763摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER