Задача
Разработка набора моделей для анализа токенов в цифровых платформах, включающая разработку алгоритмов и обучение модели для обнаружения скамтокенов
Решение
Модель разработана с помощью передовых методов машинного обучения на данных аналитики рынка и предыдущих исследованиях.
Модель прошла настройку, оптимизацию и тестирование на различных наборах данных для надежного сканирования, защиты и анализа взаимодействия пользователей с кошельком и уведомления о потенциальных угрозах
Модель интегрирована в рабочее окружение и готова к использованию
Модель прошла настройку, оптимизацию и тестирование на различных наборах данных для надежного сканирования, защиты и анализа взаимодействия пользователей с кошельком и уведомления о потенциальных угрозах
Модель интегрирована в рабочее окружение и готова к использованию
Достигнутые эффекты
- Высокая точность и оперативность обнаружения и уведомления об угрозах (смарт-контракты, домены DApp, мошеннические токены)
- Снижение рисков и улучшение общего опыта взаимодействия пользователей с цифровыми платформами
Направление
FinTech
Дополнительная информация
Публикация статей в сборниках научно-практических конференций и журналах:
- Black-Box for Blockchain Parameters Adjustment , Vladislav Amelin, Ernest Gatiyatullin, Nikita Romanov, Ratmir Samarkhanov, Robert Vasilyev, Yury Yanovich, IEEE Access, 2022
- Scam Token Classification for Decentralized Exchange Using Transaction Data , S Srifa, Y Yanovich, A Salehi S, R Vasilyev, T Rupasinghe, V Amelin Robert and Rupasinghe, Tharuka and Amelin, Vladislav