摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。