Обнаружение нелегальных транзакций биткойна при помощи графовых нейронных сетей

Dades bibliogràfiques
Parent link:Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023
Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 15-17
Autor principal: Ильина С. А.
Autor corporatiu: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Altres autors: Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (727)
Sumari:Заглавие с экрана
This article discusses possible methods for solving the problem of classifying bitcoin transactions into licit and illicit ones. The proposed options for solving this problem of anti-money laundering analytics based on graph neural networks with different architecture. The results of computational experiments using data from the Elliptic Data Set are presented.
Текстовый файл
Publicat: 2023
Matèries:
Accés en línia:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80906
Format: Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674324

Ítems similars