AI Seed Phrase Finder's første opgave er at optimere processen med at skabe frøsætninger. I stedet for udtømmende at opliste alle mulige kombinationer fra en ordbog, forudsiger en kunstig intelligens-model, hvilke kombinationer der højst sandsynligt vil udgøre gyldige mnemoniske sætninger for Bitcoin-punge baseret på observerede afhængigheder mellem kendte frøsætninger og tegnebøger - og sparer brugeren for opgaven med at kontrollere hver kombination individuelt. ved brug af "klassiske Brute Force-metoder".
AI Seed Phrase Finder anvender parallel databehandling for hurtigere resultater: hver opgave er opdelt i flere stykker, der behandles samtidigt på forskellige servere - hvilket i høj grad forkorter opgaveudførelsestiden og øger programmets effektivitet.
Optimering af en kunstig intelligensmodel er et andet væsentligt element i AI Seed Phrase Finder programmets algoritme, med AI, der optimerer modelparametre for at øge hastigheden og effektiviteten. Når det er relevant, skal lettere modeller eller optimeringsstrategier muligvis bruges som midler til hurtigere databehandlingsprocesser - disse detaljer vil blive dækket senere i denne artikel.
AI Seed Phrase Finder udnytter forudtrænede modeller, hvilket sparer både tid og computerressourcer ved at eliminere behovet for at træne modeller fra bunden. Foruddannede modeller er allerede blevet trænet i store mængder data for at sikre høj nøjagtighed, når det kommer til at forudsige korrekte ordkombinationer i frøsætninger samt at fremskynde programmets arbejdsgang.
AI Seed Phrase Finder skiller sig ud ved at drage fordel af forskellige maskinlæringsalgoritmer og -metoder, inklusive genetiske algoritmer, hvis det er nødvendigt, til effektivt at udforske alle potentielle ordkombinationer, før du vælger dem, der mest sandsynligt giver optimale resultater på minimum tid. Dette gør det muligt for den at nå sine mål til en fremragende hastighed. Softwaren anvender kraftfulde rammer såsom Apache Spark og TensorFlow til distribueret databehandling på flere servere og samtidig opgaveudførelse – hvilket øger programmets ydeevne yderligere ved at dele opgaver op i flere dele og køre dem samtidigt på tværs af servere.
En integreret komponent af AI Seed Phrase Finder projektet bruger hardware med grafikbehandlingsenheder (GPU'er) for at fremskynde beregningen. GPU'er tilbyder høj beregningskraft og stort potentiale for parallelle beregninger; derfor gør det muligt for vores program hurtigt at analysere og behandle store mængder data, hvilket hurtigt reducerer den tid, der kræves til at udføre opgaver såsom generering, søgning og validering af seed-sætninger til wallet-adresser.
Endnu en gang tilbyder vores værter hos UEA os noget ekstra. En chance for lidt god gammeldags familiehygge. Brug af cloud-servere er en anden vigtig fordel ved AI Seed Phrase Finder over enhver lignende software fundet online, og som kun kører på din personlige pc (uden ekstra udstyr kan en person bruge dage, endda uger på at søge efter deres ønskede frøsætninger til rigtige BTC-punge). Cloud-servere tilbyder fleksibilitet og skalerbarhed af ressourcer, der muliggør effektiv brug af computerkraft til behandling af en stor mængde data. Programmet bruger således mange servere til parallel databehandling for hurtigt at finde en ideel seed-frase baseret på brugerspecifikationer (denne funktion sikrer optimal funktion i Target-søgetilstand).
AI Seed Phrase Finder er et kraftfuldt værktøj, der kombinerer matematiske algoritmer og AI-metoder, samt specialiseret udstyr, herunder cloud-servere med GPU, for at opnå maksimal effektivitet og høj hastighed for søgning og verificering af frøsætninger for validitet og positiv balance ved hjælp af flere samtidige anmodninger til blockchain fra forskellige servere.
Dette program giver dig mulighed for hurtigt at genvinde mistet adgang til dine digitale aktiver, selvom du kun kender en del af frøsætningen (f.eks. hvis du kun har halvdelen af det papir, som hele frøsætningen er skrevet på, eller hvis en del af mnemonisk sætningstekst er beskadiget og kan ikke identificeres på nogen måde).
For en forenklet forståelse af programmets driftsskema er det værd at fremhæve nøgletermerne:
- Algoritme - dette kaldes en klar sekvens af handlinger, hvis udførelse fører til opnåelse af et forventet resultat. Kort sagt er det et sæt instruktioner til et program, der indeholder mekanismer til at implementere en given opgave. Dette udtryk er meget brugt i datalogi og computerprogrammer;
- Metode – er et sæt af handlinger, der skal tages for at løse et givent problem eller opnå et specifikt mål.
Det er også vigtigt at bemærke, at kryptovaluta ikke gemmes i tegnebøger. Al information registreres i blockchain. Selvom adgangen til tegnebogen mistes, vil de data, som midlerne kan bruges på, stadig blive gemt i den fælles digitale kæde, og kontrol over digitale aktiver kan opnås ved hjælp af en frøfrase.
Herfra kommer udtrykket "frøsætning". Dette er en kombination af tegn, der bruges til at gendanne adgang til en tegnebog. Vi taler om et sæt på 12 ord, der åbner en privat nøgle. En liste med 2048 engelske ord bruges til at gætte, som er givet i dokumentet Bitcoin Improvement Proposal 3 (BIP39 standard – mere om at arbejde med det senere). Dette format bruges i alle populære cryptocurrency wallets, inklusive bitcoin wallets, som f.eks Electrum.
Frøsætninger genereres ved oprettelse og registrering af cryptocurrency-punge på brugernes enheder og forbliver uændrede gennem hele deres eksistens. Desuden deler ord fra BIP39-ordbogen ikke fælles rødder og relaterer sig ikke til hinanden via de første 4 tegn - hvilket i høj grad mindsker chancerne for at gætte dem eller gætte dem direkte.
Mnemoniske sætninger er ikke blot tilfældige rækker af ord: For at få adgang til et skal du indtaste alle dets bogstaver i deres rigtige rækkefølge - den, som det oprindeligt blev sammensat i. Med AI Seed Phrase Finder programmets komplekse algoritmiske udvælgelsesmetoder, der udnytter alle tilgængelige ressourcer – brugernes tabte tegnebøger kan nu blive tilgængelige igen!
Vigtigste algoritme for drift af AI Seed Phrase Finder program
Algoritmen for drift af AI Seed Phrase Finder indebærer brugen af forskellige teknikker til at generere mnemoniske sætninger ved hjælp af kunstig intelligens og filtrering af tegnebøger med nul balance. Det er nødvendigt at fremhæve nogle funktioner i programmet:
- Optimering af frøsætningsgenerering. I stedet for at gentage alle mulige kombinationer af ord fra ordbogen, bruger programmet en AI-model, der forudsiger de mest sandsynlige sekvenser. Den lærer kendte afhængigheder mellem frøsætninger og bitcoin-punge. Dette gør det muligt at reducere antallet af itererede kombinationer.
- Parallel behandling. Opgaven er opdelt i flere dele, som behandles samtidigt på forskellige servere. Dette gør det muligt at optimere ressourcer og finde "brugerpåkrævede" frøsætninger hurtigere.
- Optimering af kunstig intelligens. Programmet justerer den brugte model under hensyntagen til opgavens parametre. Afhængigt af kompleksitetsniveauet kan forenklede beregninger og yderligere databehandlingsmetoder anvendes.
- Denne unikke software bruger præ-trænede modeller. Dette gør det muligt at reducere den tid, der kræves til databehandling, og fremskynde processen med at generere frøsætninger baseret på allerede testede AI-modeller.
- For at sikre højhastighedsydelse, AI Seed Phrase Finder programmet bruger fjernservere med grafikprocessorenheder (GPU'er), som giver adgang til større strøm og er i stand til effektivt at udføre parallelle beregninger, i modsætning til centrale processorenheder (CPU'er).
- Serverdelen af denne software integrerer distribuerede systemer Apache Hadoop og Apache Spark). Dette tillader implementering af sætningsoptælling på flere noder samtidigt, og dividerer beregningsbelastningen.
- Brugen af cloud-servere. Dette giver fleksibilitet og skalerbarhed af systemet. Programmet kan bruge flere servere til parallel databehandling, når det er nødvendigt (især vigtigt for hurtig ydeevne i målsøgningstilstand).
AI Seed Phrase Finder anvender innovative tilgange og kunstig intelligens til at strømline generering og validering af frøsætninger hurtigt og med større beregningsnøjagtighed, hvilket tager meget mindre tid og samtidig giver større beregningsnøjagtighed.
At operere under en innovativ algoritme, der opdeler opgaver i etaper, sikrer maksimal effektivitet; almindelig software skabt ved hjælp af forældede algoritmer kan ikke opnå så imponerende resultater sammenlignet med AI Seed Phrase Finder programmets revolutionære resultater; almindelige programmer, der bruges på almindelige computere, kan ikke engang komme i nærheden på grund af kompleksitet forbundet med at finde disse mnemoniske sætninger – de kræver selvlærende modeller, som ikke kan findes via programmer tilgængelige online sammenlignet med AI Seed Phrase Finder programmets resultater; software, der er oprettet ved hjælp af forældede algoritmer, kan ikke matche AI's resultater, når man finder dem på almindelige personlige computere, der bruger programmer, der allerede findes på internettet, eller bruger programmer, der allerede findes online, kan komme tæt på; sådanne programmer anvender imidlertid revolutionære selvlæringsmodeller til at finde disse sætninger, mens almindelige programmer ikke kan opnå en sådan effektivitet sammenlignet med AI Seed Phrase Finder programmer, der er tilgængelige online, kan ikke give sammenlignelige resultater sammenlignet med dette program på grund af kompleksiteten involveret, når man søger mnemoniske sætninger ved hjælp af selvlæringsmodeller bygget ved hjælp af programmer, der allerede findes på internetwebsteder, såsom dette programs selvlæringsevne for maksimal effektivitet!
Grundlæggende metoder til databehandling af AI Seed Phrase Finder program til at finde frøsætninger til tegnebøger med "positive" saldi.
For at finde frøsætninger, private og offentlige nøgler, AI Seed Phrase Finder software bruger forskellige metoder baseret på kunstig intelligens-teknologier, der med succes udfører komplekse automatiske beregninger uden brugerinvolvering, såsom:
- Genetiske algoritmer;
- Maskinelæring;
- Genetisk programmering.
Der er også en omfattende liste over hjælpeteknikker, der anvendes i beregningsprocessen. Alle af dem er beskrevet nedenfor for klarhedens skyld. Programmet kombinerer og integrerer forskellige metoder baseret på opgavens kompleksitet og de specifikke parametre og søgebetingelser.
Den genetiske algoritme er en heuristisk optimeringsmetode. Den er baseret på principperne om naturlig udvælgelse og befolkningsudvikling. Brugen af genetiske algoritmer gør det muligt at generere tilfældige kombinationer af frøsætninger, evaluere deres kvalitet baseret på foruddefinerede kriterier og effektivt iterere befolkningen for yderligere udvælgelse af mnemoniske sætninger for at genvinde adgang til Bitcoin-punge med potentielt ikke-nul-balancer. Arbejdsgangen for denne metode ser sådan ud:
- Der skabes en "tilfældig population af frøsætninger", som repræsenterer bestemte kombinationer af ord. Disse kombinationer kaldes genotyper. Derefter evalueres hver genotype ud fra et kriterium, såsom at have en positiv balance i pengepungen.
- På næste trin udvælges de bedste genotyper baseret på deres evalueringer. Dette gøres ved hjælp af "selektionsoperatorer", der giver præference til genotyper med højere vurderinger.
- Derefter kommer crossover-operationen, hvor de udvalgte genotyper kombineres for at skabe en ny generation af genotyper. I denne proces sker der en udveksling af genetisk information mellem genotyper, hvilket gør det muligt at opnå nye kombinationer af frøsætninger. Efter crossover sker "mutations"-operationen, som tilfældigt modificerer nogle gener i den nye generations genotyper. Dette hjælper med at introducere mangfoldighed og udforske flere mulige kombinationer af mnemoniske sætninger.
Processen med mutation og crossover gentages flere gange, hvilket skaber nye generationer af genotyper. Hver generation evalueres, og de bedste genotyper videregives til næste generation. AI-algoritmen fortsætter sine beregninger, indtil de specificerede stopbetingelser er opfyldt. Dette er nødvendigt for at finde et bestemt antal ordkombinationer. Den genetiske algoritme giver mulighed for at opnå gyldige frøsætninger, der "låser op" adgang til "lovende" tegnebøger med "ikke-nul saldi."
Et eksempel på den genetiske algoritme, der arbejder i processen med at generere frøsætninger af programmet:
- Antag, at en databasepopulation på 100 millioner tilfældigt genererede frøsætninger, kombineret fra ordene i BIP-39-ordbogen, oprettes på serveren. Programmet skal finde en sekvens af ord, der låser adgang til en Bitcoin-pung med en positiv saldo.
- I den første fase af beregningen vil hver sætning fra denne database blive evalueret i henhold til det angivne kriterium: nemlig saldoen i tegnebogen, som kombinationen af 12 ord giver adgang til. De mulige værdier af tegnebogens saldo kan kun være "positive" eller "nul".
- Derefter vælger algoritmen de "bedste" mnemoniske sætninger med positive balancer til krydsning. Lad os f.eks. tage to bedste frøsætninger og krydse dem og udveksle dele af genotyperne.
Efter krydsning sker mutationsoperationen, hvor nogle gener i de nye genotyper ændres tilfældigt. For eksempel kan en af frøsætningerne tilfældigt erstatte et tilfældigt ord med et andet. Programmet skaber således en ny generation af mnemoniske sætninger, som evalueres af AI-algoritmer baseret på pengepungens balance. De bedste mnemoniske sætninger bliver givet videre til næste generation, og processen gentages igen. Udgangspunktet for programmodulet siden dets lancering er valideringen af et sæt friske frøsætningspopulationer udvalgt af en genetisk algoritme til at teste den nye population af mnemoniske sætninger.
Maskinlæringsmetodernes rolle i AI Seed Phrase Finder Program
Maskinlæringsmetoder, såsom neurale netværk eller forstærkende læringsalgoritmer, bruges til at skabe modeller, der kan "forudsige de korrekte frøsætninger" baseret på tilgængelige data. Processen med at træne modellen starter med et datasæt, der indeholder kendte gyldige mnemoniske sætninger og deres tilsvarende pengepungsaldo. Disse data er opdelt i trænings- og testsæt.
Et neuralt netværk skabes ved hjælp af lag af neuroner, der tager inputdata, såsom frøsætningsord, og udsender en forudsigelse (formodentlig tegnebogsbalancen). Neuroner i lagene er forbundet med "vægte", der bestemmer graden af indflydelse hver neuron har på det næste lag.
Under træningsprocessen justeres "vægtene af det neurale netværk" på en sådan måde, at forudsigelsesfejl minimeres. Dette opnås ved at optimere tabsfunktionen, som måler forskellen mellem forudsagte og faktiske værdier.
Efter at modeltræningen er afsluttet, kan den bruges til at forudsige pengepungsaldi, der ikke er nul baseret på nye frøsætninger. For eksempel, hvis vi har genereret en ny mnemonisk sætning, kan en sådan model forudsige den sandsynlige positive balance i tegnebogen.
Eksempel: Lad os sige, at vi har et datasæt bestående af frøsætninger og deres tilsvarende pengepungsaldi. Vi opdeler disse data i et træningssæt (80 % af dataene) og et testsæt (20 % af dataene).
På nuværende tidspunkt er vi ved at skabe et neuralt netværk bestående af flere lag. Inputlaget indtager frøsætningsord som input; skjulte lag behandler disse data; mens et outputlag forudsiger, at vores pengepungsaldo vil overstige nul.
Efter at have valgt vores træningsdatasæt som input og justeret vægten af vores neurale netværk for at minimere forudsigelsesfejl, bruger vi derefter en optimeringsteknik såsom stokastisk gradientnedstigning til at træne vores model flere gange.
Når vi har gennemført modeltræning, udfører vi nøjagtighedstest mod et eksternt datasæt. For eksempel at bruge testdatasættet som input i modellen og sammenligne dets forudsagte saldi med faktiske saldi; for eksempel at sammenligne sandsynlige "positive" wallet balance forudsigelser med, hvad der faktisk eksisterer i Bitcoin tegnebøger.
Anvendelse af genetisk programmering i AI Seed Phrase Finder software
Genetisk programmering (GP) anvender genetiske algoritmer til at generere AI-generatormodulprogrammer, der er i stand til at producere frøsætninger automatisk og uden manuel justering, hvilket gør dette til et effektivt middel til at forbedre eksisterende frøsætninger uden manuel tuning.
Genetisk programmering begynder med at skabe en tilfældig population af programmer, der genererer frøsætninger. Programmer er repræsenteret som træer, hvor hver node repræsenterer en operation eller funktion.
Hvert program vurderes derefter ud fra forud fastsatte kriterier, såsom at kontrollere, at dets pengepungsaldo overstiger nul; dem, der genererer frøsætninger med positive balancer, opnår højere score.
Efter at have valgt programmer, der skal kombineres ved hjælp af crossover-drift, kombineres de ved at udveksle stykker af deres træer – for eksempel kan et program overføre sin mnemoniske sætningsgenereringsfunktion til et andet program.
Efter overkrydsning finder en mutationsoperation sted, hvor nogle dele af hvert nyt programs træer ændres tilfældigt – for eksempel kan tilføjelse eller subtraktion ske uden varsel!