Topic: 研究人员利用AI与ICO骗局作斗争 (Read 151 times)
好奇是用哪些参数进行标杆对比
希望是真实的吧，有人出来维持正义是好事！
是的，咱们不谈什么正义。ICO现在的确是个非常的难题。不试怎么知道呢，是不是。但是就是有的人拿到了钱，却不知道怎么做了。那就成跑路了。坑害个人的财务。这就不对了。应该站在一个人类发展的高度去ICO。
希望是真实的吧，有人出来维持正义是好事！
目前还没有明确的方法可以确定首次代币发行(ICO)是否是一种骗局，但基于机器学习的研究方法可以更容易地避免最明显的诈骗。一家名为香侬科技（Shannon.AI）的中国创业公司与斯坦福大学、加州大学圣塔芭芭拉分校和密歇根大学的研究人员合作，最近发布了一份白皮书，详细介绍了一种旨在嗅探加密货币骗局的AI。
当谈到加密货币投资时，只有一种可靠的方法可以避免被骗：不要这样做。研究人员在他们的白皮书中指出：
尽管ICO能够提供公平合法的投资机会，但众筹的便利为不择手段的企业使用ICO执行“泵送和转储”计划创造了机会和激励机制，ICO发起人在这些计划中推动了众筹的价值加密货币，然后迅速“转储”货币以获取利润。
那么如何将这些骗局与合法的竞争者区分开来呢？香侬科技研究团队在白皮书概述了一种将合法项目与诈骗分开的机器学习方法：
通过分析2251个ICO项目，我们将数字货币的生命周期和价格变动与其各种级别的ICO信息（包括其白皮书、创始团队、GitHub存储库及网站等）相关联。为了获得最佳设置，能够以0.83的精确度和0.80的F1得分识别ICO项目骗局。
这是令人鼓舞的，即使它不是革命性的。这篇特别的文章展示了一个基于算法的系统，该系统基本上将精明的投资者已经在做的事情进行自动化，通过找出公开可用的信息来绘制货币的全貌。正如团队指出的那样，这个系统存在一些优势：
与人性化评分系统相比，ICORATING具有两个关键优势。（1）客观性：机器学习模型涉及较少的关于世界的先验知识，而是从数据中学习因果关系。需要人类专家大量参与的人类设计系统不可避免地引入了偏见，而这些系统则可以避免。（2）不法者操纵的困难：信用评级结果是通过“黑匣子”培训从机器学习模型输出的。这个过程需要较少的人员参与和干预。
当谈到加密货币投资时，只有一种可靠的方法可以避免被骗：不要这样做。研究人员在他们的白皮书中指出：
尽管ICO能够提供公平合法的投资机会，但众筹的便利为不择手段的企业使用ICO执行“泵送和转储”计划创造了机会和激励机制，ICO发起人在这些计划中推动了众筹的价值加密货币，然后迅速“转储”货币以获取利润。
那么如何将这些骗局与合法的竞争者区分开来呢？香侬科技研究团队在白皮书概述了一种将合法项目与诈骗分开的机器学习方法：
通过分析2251个ICO项目，我们将数字货币的生命周期和价格变动与其各种级别的ICO信息（包括其白皮书、创始团队、GitHub存储库及网站等）相关联。为了获得最佳设置，能够以0.83的精确度和0.80的F1得分识别ICO项目骗局。
这是令人鼓舞的，即使它不是革命性的。这篇特别的文章展示了一个基于算法的系统，该系统基本上将精明的投资者已经在做的事情进行自动化，通过找出公开可用的信息来绘制货币的全貌。正如团队指出的那样，这个系统存在一些优势：
与人性化评分系统相比，ICORATING具有两个关键优势。（1）客观性：机器学习模型涉及较少的关于世界的先验知识，而是从数据中学习因果关系。需要人类专家大量参与的人类设计系统不可避免地引入了偏见，而这些系统则可以避免。（2）不法者操纵的困难：信用评级结果是通过“黑匣子”培训从机器学习模型输出的。这个过程需要较少的人员参与和干预。
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