PREDICTING FRAUDULENT CRYPTOCURRENCY TRANSACTIONS USING LOGISTIC REGRESSION

Аңдатпа

Мақалада киберқауіптердің SWOT талдауы жүргізіледі,
криптовалюталардың күшті және әлсіз жақтары анықталады және алаяқтық
криптовалюта транзакцияларын анықтау мәселесі қарастырылады.
Мәселелерді шешу үшін авторлар деректерді талдау әдістеріне негізделген
жаңа технологияларды, атап айтқанда логистикалық регрессия модельдерін
әзірлеуді ұсынады. Алаяқтық криптовалюта транзакцияларын жіктеу алгоритмі
ұсынылады, ол классикалық деректерді жіктеу схемасына дейін азаяды. Келесі
қадамдар ерекшеленеді: деректерді деректер жиынтығына жүктеу және бастапқы
талдау, деректерді талдауға дайындау, оқыту және тест үлгілеріне бөлу, оқыту
үлгісіне жіктеу алгоритмін қолдану, сынақ үлгісіндегі модельдің дәлдігін
бағалау, қажет болған жағдайда модельді оңтайландыру және егер модель
болса, қорытынды дәлдік жоғары, оны алаяқтық операцияларды жіктеу үшін
пайдалануға болады. Ұсынылған кезеңдердің негізгі міндеті-күдікті криптовалюта
операцияларын мүмкіндігінше аз жалған позитивтермен анықтау. Cryptocurrency
транзакцияларының жіктелуі Ethereum cryptocurrency көмегімен ұсынылады.
Құралдар ретінде R тілі және оның интеграцияланған R studio өңдеу ортасы
таңдалады. Алаяқтық криптоактивті транзакцияларды анықтау үшін логистикалық
регрессия моделі жасалды. Модель жаңа транзакцияны алаяқтық үшін тексереді.
98 пайызды құрайтын модельдің жоғары дәлдігі оның тиімділігін көрсетеді.
Модель алаяқтық схемалардың жаңа түрлерін ескере отырып жетілдірілуі мүмкін