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比特币区块链中使用的SECP256K1椭圆曲线的安全性：
摘要：本文深入研究了用于比特币区块链中地址生成的SECP256K1椭圆曲线的复杂特征和安全属性。比特币区块链是一个分散的数字分类帐，记录了用比特币加密货币进行的所有交易。在这项工作中，描述了SECP256K1椭圆曲线及其参数以及使用随机数生成私钥和公共密钥的方法。虽然专用密钥允许签署交易来花费比特币，但相应的公钥和地址使其他人能够验证交易并将资金发送到区块链上的特定地址，以确保分散网络中的安全性，真实性和隐私性。讨论了对使用SECP256K1的使用来生成诸如蛮力攻击，扭曲攻击，故障攻击以及椭圆曲线实施中的侧渠道攻击之类的比特币地址。通过维护SECP256K1的安全性和完整性，我们可以确保加密操作（例如数字签名和关键交换）仍然不妥协。如果曲线的安全性受到了损害，恶意用户可能会从公共钥匙中衍生出私钥，从而导致未经授权的交易，双人支出或其他恶意活动。可以通过确保使用SECP256K1进行彻底的测试和验证以确保正确且安全的操作来增强实施的安全性。讨论了对区块链技术的重要攻击，例如51％的攻击，SYBIL攻击，双重支出攻击和智能合同漏洞。通过全面的探索，读者将了解为什么选择这种特定的椭圆曲线以用于比特币的加密协议中，从而强调了其在确保区块链生态系统的鲁棒性和完整性方面的作用。
参议院法案编号1296（2024） - 比特币保护法
28-5403。定义。本章中使用：27（1）“数据中心”是指涉及建筑物或房屋的使用，其中大部分用途被计算机，电信或重新限制的设备所占据，包括支持设备，包括信息，其中30条限制，转移和传输和存储。31（2）“分布式分类帐技术”是指32个计算机或计算设备的点对点网络，以实现各种目的的33个贡献数据库的操作和使用。用户容纳34个用于签署数据库条目的私钥。在点对点网络中的节点通过加密证明条件验证35个数据库条目，并将其记录在36个公共分布式分类帐中，而没有集中的人类监督，但根据算法协议中建立的规则，没有集中的人类监督。分布式分类帐技术-38
分析机器学习方法以预测比特币定价
加密货币是一种使用区块链技术和密码学来保护有关数字市场交易和交换的信息的数字货币形式。像比特币这样的加密货币由一个大型网络组成，该网络有许多同行在上面工作，每个同行都有整个历史记录，其中包含所有发生的交易。比特币是最受欢迎的加密货币。比特币吸引了个人和机构投资者的很多关注。本文的目的是分析机器学习方法以预测比特币定价。机器学习及其相关领域近年来取得了显着进步。机器学习技术用于科学的不同领域，尤其是加密货币价格预测。使用此机器学习模型，我们可以预测比特币的价格方向。机器学习方法已被证明可以有效预测比特币价格。讨论了几乎没有用于预测比特币价格的机器学习模型是线性回归，逻辑回归，贝叶斯回归，支持供应商机器，随机森林，神经网络。每种机器学习方法都有其自身的优势和缺点，但是从文献分析中可以理解，人工神经网络和支持供应商机器的有效性率最高。机器学习方法比参数回归方法具有更高的预测准确性。
Maxi |简化比特币策略加上收入ETF
比特币风险：基金对比特币期货投资的价值会导致比特币价值的波动。比特币的价值取决于比特币在全球市场上对比特币在比特币交易中的需求的供求，该币由电子比特币交易所（“比特币交换”）组成。对比特币交易所和其他场地上的定价可能是波动的，可能会对比特币期货的价值产生不利影响。当前，与投机者相对较大的比特币使用相比，零售和商业市场中比特币的使用相对较少，因此有助于价格波动，这可能会对基金对比特币期货的投资产生不利影响。比特币交易是不可撤销的，被盗或错误地转移的比特币可能是无法挽回的。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对比特币期货的投资价值产生不利影响。
ABL、比特币矿工和搁浅能源货币化
让一位高级信贷员接受比特币是非常困难的。对一群资产型放贷者说出“比特币挖矿”这个词，可能不会得到很好的回应。一个营运资本密集型、碳中性日益增强、拥有数亿美元设备、应收账款和房地产的行业，怎么会从任何有担保的放贷者那里获得几乎为零的债务资本？最有可能的是，因为比特币背负着这样的污名：(i) 它是无良高管在巴哈马购买房产的一种欺诈手段，1 (ii) 如果没有“真实”资产或中央银行的支持，本质上就一文不值，2 (iii) 是一种犯罪行为的手段，3 (iv) 庞氏骗局，4 (v) “可能是老鼠药的平方”，5 和 (vi) 大量浪费能源并对环境有害，这将不可避免地导致该行业陷入衰退和亏损的恶性循环。 6 上述观点的优点和价值尚未在公开市场上得到体现，现实情况更为复杂。然而，本文将讨论这最后一项批评。本文认为，比特币矿工为能源生产商提供了稳定、可靠的需求支持，以应对石油钻探、太阳能和风能设施产生的浪费能源（如下所述，此类能源称为“搁浅能源”）。比特币矿工对搁浅能源的消费应该有助于有担保的放贷人承销贷款，因为它可以减少天然气燃烧造成的空气污染，并改善可再生能源的生命周期经济性。
传统机器学习模型用于比特币的定量交易
摘要：比特币是全球最受欢迎的加密货币，近年来经常发生价格变化。比特币的价格达到了一个新的高峰，2021年7月近65,000美元。然后，在2022年下半年，比特币价格开始逐渐下降，下降到20,000美元以下。比特币价格的巨大变化吸引了数百万人投资和赚取利润。这项研究重点是比特币价格变化的预测，并为投资者的交易比特币提供了参考。在这项研究中，我们考虑了一种方法，我们首先应用了几种传统的机器学习回归模型来预测比特币价格中的移动平均值的变化，然后根据预测的结果，我们为比特币价格变化设置了标签，以获得分类结果。这项研究表明，将回归结果转换为分类分析的方法比相应的机器学习分类模型可以实现更高的准确性，而最佳准确度为0.81。此外，根据这种方法，该研究构建了一种机器学习交易策略，以与传统的双移动平均策略进行比较。在模拟实验中，机器学习交易策略的性能也更好，并获得了68.73％的年度回报。
软件：关于权力投影和比特币的国家战略意义的新颖理论
当前对比特币基础工作证明技术的分析几乎完全基于财务，货币或经济理论。在进行假设时，对比特币的演绎分析进行回收相同的理论框架具有产生系统性级别的分析偏见的潜力，这可能会对公共政策的努力产生负面影响，甚至可能对美国国家安全构成威胁。本论文介绍了一个新颖的理论框架，用于分析比特币作为电蛋白安全技术的潜在国家战略影响，而不是点对点现金系统。本论文的目的是为研究社区提供不同的参考框架，他们可以用来产生假设，并演绎地分析工作证明技术的潜在风险和回报，这是严格的货币技术以外的其他东西。作者断言，研究人员探索工作证明技术的替代功能，以消除潜在的盲点，对比特币（例如比特币的风险和奖励）的风险和奖励，提供更全面国家的网络安全。利用扎根理论方法，作者结合了不同知识领域的不同概念（例如作者称这种新颖的力量投影策略为“软件”，并探讨了其对21世纪国家战略安全的潜在影响。生物学，心理学，人类学，政治学，计算机科学，系统安全和现代军事战略理论）制定了一个名为“权力投影理论”的新颖框架。 Based on the core concepts of Power Projection Theory, the author inductively reasons that proof-of- work technologies like Bitcoin could not only function as monetary technology, but could also (and perhaps more importantly) function as a new form of electro-cyber power projection technology which could empower nations to secure their most precious bits of information (including but not limited to financial bits of information) against belligerent actors by giving them the ability to impose severe physical costs on other nations in, from, and通过网络空间。像大多数基础理论研究工作一样，本文的主要交付是一种新颖的理论，而不是对从现有理论得出的假设的演绎分析。论文主管：琼·鲁宾系统设计与管理计划执行董事
招股说明书 - Hashdex 比特币期货 ETF
本补充文件对上述招股说明书进行了更新，其中包含以下信息。应完整阅读本补充文件，并将其与您的招股说明书一起保存，以供将来参考。E D & F Man Capital Markets, Inc. 的名称变更。自 2022 年 12 月 1 日起，Teucrium 玉米基金、Teucrium 糖基金、Teucrium 大豆基金和 Teucrium 小麦基金的清算经纪商之一 E D & F Man Capital Markets, Inc.（请参阅各基金招股说明书中的“基金服务提供商 - 清算经纪商”）已更名为“Marex Capital Markets Inc.”。适用基金招股说明书中所有对“E D & F Man Capital Markets, Inc.”的引用均更改为“Marex Capital Markets, Inc.”法律事务。以下信息已添加到各招股说明书中标题为“法律事务”下的“诉讼和索赔”部分。