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安全的数字加密钱包量后...
Bloczincir是一本不变的数字录音簿，在由妥协算法管理的集中式网络上工作。Bloczincirde用户用作密码数字加密钱包中生产的钱包开关和钱包地址的个人标识符，而不是真实的身份信息。数字加密钱包是与块分开开发的应用程序。但是，没有它们，就不可能与Blockzincir进行交互，例如转移操作的实现和智能合约应用程序的操作，因为没有什么代表块状用户。今天，在数字加密钱包应用中，椭圆曲线数字签名算法（ECDSA）用于开关生产过程。该算法的安全性是基于椭圆曲线上离散对数问题的难度。在1994年，在多项式存在下，在存在量子计算机的情况下，可以在存在量子计算机的情况下解决由shor和清晰的加密系统所暗示的算法。这意味着无法确保使用ECDA创建的加密钱包的安全性（例如在存在量子计算机存在的所有系统）无法确保。量子资金RAI在2016年召集，因为需要标准化密码系统。在此呼叫的范围内，选择基于笼子的晶体二利锂和猎鹰算法作为数字签名标准。在这项研究中，为比特币和Ethe Reum Blocks提供了在加密钱包开关生产阶段中使用晶体 - 二硫硫哲数字签名算法的，用于Quantum Safe Safe数字加密钱包，并使用Rust Programming语言执行这些应用。指示了量子后为经典和后量词开发的钱包应用程序钱包信息的平均创建时间。此外，还指出了在研究范围内开发的数字加密钱包应用程序的处理和验证过程的平均实现周期，这些应用程序通过创建经典和后量子块链原型。
尼泊尔电子钱包商业模式评估
尼泊尔电子钱包商业模式评估 Ghan Shyam Dhakal Mechi 校区，特里布万大学 电子邮件：gsdhakal50@gmail.com 摘要 本文旨在评估尼泊尔电子钱包所采用的商业模式元素，并找出其实施中的薄弱环节。本文还通过适当的数学解释提出了减少损失的方法。灰色 TOPSIS 法是一种数学解释工具，可用于分析原始数据。这项研究的局限性在于它基于消费者的意见，而不是基于公司的数据。虽然结果可能因客户而异，但研究中考虑的样本人群表明，电子钱包损失的原因是企业家未能正确识别收入来源。除了收入来源之外，电子钱包还应优先关注其关键活动、客户细分、关键资源、价值主张、成本结构、关键合作伙伴和外部关系。如果电子钱包按照这些发现优先考虑其活动，它的成功就不远了。关键词：商业模式画布、相关性研究、欧几里得距离框架、灰色 TOPSIS、规范化 简介 与大多数尼泊尔初创企业一样，尼泊尔的 IT 初创企业中很少有考虑过商业模式的一些要素，但其中大多数都没有认真考虑过商业模式设计。 商业模式是驱动组织所有活动的基础。它也可以被定义为组织采用或将要采用的流程的一系列原因，以创造和实现自我价值并打破他人的价值观。人们在创业中采用自己的工具和技术，并进行反复试验。这些自我设计的工具和技术在某种程度上与商业模式的某些要素相匹配，但绕过了要实施的主要思想。当初创企业采用的方法失败时，就会导致他们抄袭他人的商业模式。因此，尼泊尔的现代初创企业、产品和项目更倾向于在该国引入国际特许经营商，这在一定程度上避免了财务风险，但巨额国家货币被输出，而这背后的唯一原因是缺乏采用适当的商业模式。电子钱包，也被称为电子钱包或数字钱包，属于尼泊尔新兴创业公司类别。整个研究都将电子钱包视为所有创业公司的代表。ESewa 是尼泊尔电子钱包的先驱，也是市场份额最高的电子钱包，成立于 2009 年，目前仍处于亏损状态。其他此类钱包（如 CG Pay、IME Pay、ePrabhu、Khalti、iPay、Qpay 等）的状况很容易预测。电子钱包业务亏损的主要原因之一是缺乏适当的商业模式要素或缺乏适当的战略来实施商业模式要素。复制外国电子钱包的商业模式并不适合尼泊尔的情况。因此，电子钱包始终需要关注商业模式的所有 9 个要素，并根据新兴的市场细分概念设计每个要素中要执行的每项活动。但缺乏这方面的知识导致每个电子钱包都处于亏损状态，直到现在。因此，本研究的目的是找出尼泊尔电子钱包在实施商业模式时存在的缺陷，并提供必要的建议来改进目前的情况
FS25/1-大型技术和数字钱包 - 反馈声明
1.16从PSR的角度来看，提供用于运营付款系统或为非参与者提供服务的基础架构的实体，这些实体在该付款系统中可以在该付款系统中“参与者”在《金融服务（Banking Reform》（Banking Reform）（FSBRA）（FSBRA）中“参与者”。因此，在提供此类基础设施或服务的范围内，数字钱包提供商将在FSBRA下被视为“参与者”。这些服务可能包括付款数据的存储和传输。每个案件都需要根据自己的事实进行考虑，以确定提供的服务类型是否会将其提供者带入参与者的定义。PSR对受监管支付系统的参与者具有某些权力。
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
零售中央银行数字货币（CBDC）架构提案
本报告讨论了 CBDC 架构中的四个主要流程：注册新用户、创建 CBDC、销毁 CBDC 和账本内转账。注册涉及通过创建 CBDC 钱包在 CBDC 平台上进行用户注册。这通过钱包应用程序（在智能手机应用程序、功能手机界面或硬件上）进行，该应用程序旨在显示 CBDC 余额、发起和接收转账（往返于其他钱包、实时总结算 (RTGS) 系统或现金）并接收交易通知。创建 CBDC 涉及将商业银行资金转换为 CBDC，通过从 RTGS 系统中的账户转账或与当地货币兑换来增加在平台上注册的用户钱包中的余额。销毁 CBDC 是相反的过程：从平台中提取 CBDC 并转换回商业银行或其他账户中的余额或现金，从而减少 CBDC 钱包中的余额。这是通过存入 RTGS 账户或以现金提取的方式完成的。账本内转账涉及在平台内将一定价值的 CBDC 从一个钱包转移到另一个钱包。