Problemet med att upptäcka anomalier har studerats under lång tid. Kort sagt, avvikelser är onormala eller osannolika saker. I finansiella nätverk är tjuvar och olaglig verksamhet ofta avvikande till sin natur. Medlemmar i ett nätverk vill upptäcka avvikelser så snart som möjligt för att hindra dem från att skada nätverkets gemenskap och integritet. Många maskininlärning tekniker har föreslagits för att ta itu med detta problem; vissa resultat verkar vara ganska lovande men det finns ingen uppenbar överlägsen metod. I detta dokument, vi anser anomali upptäckt särskilt till Bitcoin transaktionsnätverk. Vårt mål är att upptäcka vilka användare och transaktioner som är mest misstänkta; i detta fall är avvikande beteende en proxy för misstänkt beteende. I detta syfte använder vi tre oövervakade inlärningsmetoder inklusive k-means klustring, Mahalanobis avstånd, och Obesudlade Support Vector Machine (SVM) på två grafer som genereras av Bitcoin transaktionsnätverk: en graf har användare som noder, och den andra har transaktioner som noder.
En annan studie om upptäckt av avvikande beteende, misstänkta användare och transaktioner presenteras i REF, där tre oövervakade inlärningsmetoder tillämpas på två grafer som genereras av Bitcoin transaktionsnätverket.
Anomaly Detection in Bitcoin Network Using Unsupervised Learning Methods
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}