Der erste Schritt im AI Seed Phrase Finder-Programm besteht darin, den Prozess der Generierung von Seed Phrases zu optimieren. Anstatt alle möglichen Wortkombinationen aus einem Wörterbuch aufzuzählen, verwendet das Programm ein KI-Modell, das die wahrscheinlichsten Wortkombinationen vorhersagt, aus denen eine gültige mnemonische Phrase bestehen sollte. Das Modell basiert auf den untersuchten Abhängigkeiten zwischen bekannten Seed-Phrasen und Bitcoin-Wallets, was die Anzahl der Kombinationen reduziert, die bei Verwendung der „klassischen Brute-Force-Methode“ vom Benutzer überprüft werden müssten.
Darüber hinaus beschleunigt der AI Seed Phrase Finder den Prozess durch parallele Datenverarbeitung: Die Aufgabe wird in mehrere Teile aufgeteilt, die gleichzeitig auf verschiedenen Servern abgearbeitet werden. Dies verkürzt die Ausführungszeit der Aufgabe erheblich und verbessert die Effizienz des Programms erheblich.
Die Optimierung des Modells der künstlichen Intelligenz ist ein weiterer wichtiger Schritt im Algorithmus des AI Seed Phrase Finder-Programms, da die KI die Parameter des Modells optimiert, um dessen Geschwindigkeit und Effizienz zu verbessern. In einigen Fällen muss das Programm möglicherweise leichtere Modelle verwenden und andere Optimierungsmethoden anwenden, um den Datenverarbeitungsprozess zu beschleunigen. Dies wird später in diesem Artikel ausführlicher beschrieben.
AI Seed Phrase Finder nutzt vorab trainierte Modelle und spart so Zeit und Rechenressourcen, die für das Training eines Modells von Grund auf erforderlich sind. Vorab trainierte Modelle wurden bereits auf einer großen Datenmenge trainiert, was eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage korrekter Wortkombinationen in Startphrasen gewährleistet und den Arbeitsablauf des Programms beschleunigt.
Eines der Hauptmerkmale von AI Seed Phrase Finder ist die Verwendung verschiedener Algorithmen und Methoden für maschinelles Lernen. Beispielsweise kann das Programm bei Bedarf genetische Algorithmen nutzen, um den Raum möglicher Wortkombinationen effektiv zu erkunden und die am besten geeigneten Optionen auszuwählen. Dadurch ist es möglich, in kürzester Zeit optimale Ergebnisse zu erzielen.
Für verteiltes Rechnen und Ausführen von Aufgaben auf mehreren Servern nutzt AI Seed Phrase Finder leistungsstarke Frameworks wie Apache Spark und TensorFlow. Dadurch können Aufgaben in mehrere Teile aufgeteilt und gleichzeitig auf mehreren Servern ausgeführt werden, was die Programmleistung erheblich steigert.
Ein wichtiger Bestandteil des AI Seed Phrase Finder-Projekts ist der Einsatz spezieller Hardware mit Grafikprozessoren (GPUs) zur Beschleunigung von Berechnungen. Diese Prozessoren verfügen über eine hohe Rechenleistung und ein immenses Potenzial für die Verarbeitung paralleler Berechnungen. Dadurch kann das Programm große Datenmengen schnell analysieren und verarbeiten und so den Zeitaufwand für Aufgaben wie die Generierung, Suche und Validierung von Seed-Phrasen für Wallet-Adressen reduzieren.
Die Verwendung von Cloud-Servern ist ein weiterer wichtiger Aspekt der absoluten Überlegenheit des AI Seed Phrase Finder-Programms gegenüber jeder ähnlichen Software, die im Internet zu finden ist und nur auf dem PC des Benutzers funktioniert (ohne zusätzliche Ausrüstung kann der Benutzer Wochen oder sogar Monate damit verbringen Suche nach den gewünschten Seed-Phrasen für echte BTC-Wallets). Cloud-Server bieten Flexibilität und Skalierbarkeit der Ressourcen, was eine effiziente Nutzung der Rechenleistung zur Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht. Dadurch nutzt das Programm eine große Anzahl von Servern für die parallele Datenverarbeitung, was zu einer maximalen Geschwindigkeit bei der Suche nach der richtigen Startphrase auf der Grundlage der vom Benutzer angegebenen Suchkriterien führt (dies ist in erster Linie notwendig, um den Betrieb des Programms im Zielsuchmodus sicherzustellen). ).
AI Seed Phrase Finder ist ein leistungsstarkes Tool, das mathematische Algorithmen und KI-Methoden sowie spezielle Geräte, einschließlich Cloud-Servern mit GPU, kombiniert, um maximale Effizienz und hohe Geschwindigkeit bei der Suche und Überprüfung von Seed Phrases auf Gültigkeit und positive Balance mithilfe mehrerer gleichzeitiger Anfragen zu erreichen von verschiedenen Servern zur Blockchain übertragen.
Mit diesem Programm können Sie den verlorenen Zugriff auf Ihre digitalen Assets schnell wiedererlangen, selbst wenn Sie nur einen Teil der Seed-Phrase kennen (z. B. wenn Sie nur die Hälfte des Papiers haben, auf dem die gesamte Seed-Phrase geschrieben wurde, oder wenn ein Teil davon Der Text der mnemonischen Phrase ist beschädigt und kann in keiner Weise identifiziert werden.
Für ein vereinfachtes Verständnis des Funktionsschemas des Programms lohnt es sich, die Schlüsselbegriffe hervorzuheben:
- Algorithmus – hierunter versteht man eine klare Abfolge von Aktionen, deren Ausführung zum Erreichen eines erwarteten Ergebnisses führt. Einfach ausgedrückt handelt es sich um eine Reihe von Anweisungen für ein Programm, die Mechanismen zur Umsetzung einer bestimmten Aufgabe enthalten. Dieser Begriff wird häufig in der Informatik und in Computerprogrammen verwendet.
- Methodik – ist eine Reihe von Maßnahmen, die ergriffen werden müssen, um ein bestimmtes Problem zu lösen oder ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Es ist auch wichtig zu beachten, dass Kryptowährungen nicht in Wallets gespeichert werden. Alle Informationen werden in der Blockchain aufgezeichnet. Selbst wenn der Zugriff auf das Wallet verloren geht, werden die Daten, für die die Gelder verwendet werden können, weiterhin in der gemeinsamen digitalen Kette gespeichert und die Kontrolle über digitale Vermögenswerte kann mithilfe einer Seed-Phrase erlangt werden.
Daher stammt der Begriff „Seed Phrase“. Dabei handelt es sich um eine Kombination von Zeichen, mit denen der Zugriff auf eine Wallet wiederhergestellt wird. Wir sprechen von einer Reihe von 12 Wörtern, die einen privaten Schlüssel öffnen. Zum Erraten wird eine Liste von 2048 englischen Wörtern verwendet, die im Dokument Bitcoin Improvement Proposal 3 (BIP39-Standard – mehr über die Arbeit damit später) angegeben sind. Dieses Format wird in allen gängigen Kryptowährungs-Wallets verwendet, einschließlich Bitcoin-Wallets, wie z Electrum.
Die Seed-Phrase wird bei der Registrierung einer Wallet auf dem Gerät des Benutzers erstellt. Sie bleibt während der gesamten Lebensdauer des Kryptowährungs-Wallets unverändert. Gleichzeitig sind die Wörter aus dem BIP39-Wörterbuch nicht durch eine gemeinsame Wurzel verbunden und durch die ersten 4 Zeichen nicht miteinander verbunden. Daher wird die Wahrscheinlichkeit, sie zu erraten oder zu erraten, erheblich verringert.
Eine mnemonische Phrase ist nicht nur eine zufällige Ansammlung von Wörtern. Um Zugriff zu erhalten, müssen Sie alle Wörter in einer bestimmten Reihenfolge eingeben – der Reihenfolge, in der sie ursprünglich erstellt wurden. Das AI Seed Phrase Finder-Programm führt eine komplexe Auswahl dieser Seed Phrases durch und öffnet so den Zugriff auf die verlorenen Geldbörsen der Benutzer. Der Mechanismus verwendet ausgefeilte Algorithmen und Methoden, die es ihm ermöglichen, alle verfügbaren modernen Ressourcen zu nutzen, um das Ergebnis zu erzielen.
Hauptalgorithmus des AI Seed Phrase Finder-Programms
Der Funktionsalgorithmus des AI Seed Phrase Finder impliziert die Verwendung verschiedener Techniken zur Generierung mnemonischer Phrasen mithilfe künstlicher Intelligenz und zum Filtern von Wallets mit Nullsaldo. Es ist notwendig, einige Funktionen des Programms hervorzuheben:
- Optimierung der Seed-Phrase-Generierung. Anstatt alle möglichen Wortkombinationen aus dem Wörterbuch zu durchlaufen, verwendet das Programm ein KI-Modell, das die wahrscheinlichsten Sequenzen vorhersagt. Es lernt bekannte Abhängigkeiten zwischen Seed-Phrasen und Bitcoin-Wallets. Dadurch kann die Anzahl der iterierten Kombinationen reduziert werden.
- Parallelverarbeitung. Die Aufgabe gliedert sich in mehrere Teile, die gleichzeitig auf verschiedenen Servern bearbeitet werden. Dadurch können Ressourcen optimiert und „vom Benutzer benötigte“ Startphrasen schneller gefunden werden.
- Optimierung künstlicher Intelligenz. Das Programm passt das verwendete Modell unter Berücksichtigung der Parameter der Aufgabe an. Je nach Komplexitätsgrad können vereinfachte Berechnungen und zusätzliche Datenverarbeitungsmethoden eingesetzt werden.
- Diese einzigartige Software verwendet vorab trainierte Modelle. Dies ermöglicht es, den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung zu reduzieren und den Prozess der Generierung von Seed-Phrasen auf der Grundlage bereits getesteter KI-Modelle zu beschleunigen.
- Um eine Hochgeschwindigkeitsleistung sicherzustellen, verwendet das AI Seed Phrase Finder-Programm Remote-Server mit Grafikprozessoren (GPUs), die Zugriff auf mehr Leistung bieten und im Gegensatz zu Zentraleinheiten (CPUs) in der Lage sind, parallele Berechnungen effizient durchzuführen.
- Der Serverteil dieser Software integriert die verteilten Systeme Apache Hadoop und Apache Spark. Dies ermöglicht die gleichzeitige Implementierung der Phrasenaufzählung auf mehreren Knoten, wodurch die Rechenlast aufgeteilt wird.
- Die Verwendung von Cloud-Servern. Dies sorgt für Flexibilität und Skalierbarkeit des Systems. Das Programm kann bei Bedarf mehrere Server für die parallele Datenverarbeitung nutzen (besonders wichtig für eine schnelle Leistung im Zielsuchmodus).
Mithilfe innovativer Ansätze und künstlicher Intelligenz beschleunigt das AI Seed Phrase Finder-Programm den Prozess der Generierung und Validierung von Seed Phrases. Die Implementierung dieser Technologie erfordert viel weniger Zeit und gewährleistet gleichzeitig eine höhere Rechengenauigkeit. Das Programm arbeitet mit einem revolutionären Algorithmus, der die Aufgabe für maximale Effizienz in Phasen unterteilt. Gewöhnliche Software, die mit veralteten Algorithmen erstellt wurde, kann nicht die gleichen Ergebnisse liefern wie das AI Seed Phrase Finder-Programm. Angesichts der Komplexität der Generierung mnemonischer Phrasen ist es praktisch unmöglich, diese ohne ein selbstlernendes Modell auf einem normalen PC mithilfe der im Internet bereits weit verbreiteten Programme zu finden.
Grundlegende Methoden der Datenverarbeitung durch das AI Seed Phrase Finder-Programm zum Auffinden von Seed-Phrasen für Wallets mit „positiven“ Guthaben.
Um Seed-Phrasen sowie private und öffentliche Schlüssel zu finden, verwendet die Software „AI Seed Phrase Finder“ verschiedene Methoden auf Basis künstlicher Intelligenztechnologien, die komplexe automatische Berechnungen ohne Benutzereingriff erfolgreich durchführen, wie zum Beispiel:
- Genetische Algorythmen;
- Maschinelles Lernen;
- Genetische Programmierung.
Darüber hinaus gibt es eine umfangreiche Liste von Hilfstechniken, die im Berechnungsprozess eingesetzt werden. Zur Verdeutlichung werden sie alle im Folgenden beschrieben. Je nach Komplexität der Aufgabenstellung und den spezifischen Parametern und Suchbedingungen kombiniert und integriert das Programm verschiedene Methoden.
Der genetische Algorithmus ist eine heuristische Optimierungsmethode. Es basiert auf den Prinzipien der natürlichen Selektion und Populationsentwicklung. Der Einsatz genetischer Algorithmen ermöglicht die Generierung zufälliger Kombinationen von Startphrasen, die Bewertung ihrer Qualität anhand vordefinierter Kriterien und die effiziente Iteration der Population zur weiteren Auswahl mnemonischer Phrasen, um den Zugriff auf Bitcoin-Wallets mit potenziell ungleich Null-Salden wiederherzustellen. Der Workflow dieser Methode sieht folgendermaßen aus:
- Es wird eine „zufällige Population von Startphrasen“ erstellt, die bestimmte Wortkombinationen darstellen. Diese Kombinationen werden Genotypen genannt. Anschließend wird jeder Genotyp anhand eines Kriteriums bewertet, beispielsweise eines positiven Guthabens im Portemonnaie.
- Im nächsten Schritt werden anhand ihrer Bewertungen die besten Genotypen ausgewählt. Dies geschieht mithilfe von „Selektionsoperatoren“, die Genotypen mit höheren Bewertungen den Vorzug geben.
- Dann folgt die Crossover-Operation, bei der die ausgewählten Genotypen kombiniert werden, um eine neue Generation von Genotypen zu schaffen. Bei diesem Prozess findet ein Austausch genetischer Informationen zwischen Genotypen statt, wodurch neue Kombinationen von Samenphrasen erhalten werden können. Nach dem Crossover kommt es zur „Mutations“-Operation, bei der einige Gene in den Genotypen der neuen Generation zufällig verändert werden. Dies trägt dazu bei, Vielfalt einzuführen und mehr mögliche Kombinationen mnemonischer Phrasen zu erkunden.
Der Prozess der Mutation und des Crossovers wird mehrmals wiederholt, wodurch neue Generationen von Genotypen entstehen. Jede Generation wird bewertet und die besten Genotypen werden an die nächste Generation weitergegeben. Der KI-Algorithmus setzt seine Berechnungen fort, bis die angegebenen Stoppbedingungen erfüllt sind. Dies ist notwendig, um eine bestimmte Anzahl von Wortkombinationen zu finden. Der genetische Algorithmus ermöglicht es, gültige Startphrasen zu erhalten, die den Zugriff auf „vielversprechende“ Wallets mit „Guthaben ungleich Null“ „freischalten“.
Ein Beispiel für den genetischen Algorithmus bei der Generierung von Startphrasen durch das Programm:
- Angenommen, auf dem Server wird eine Datenbankpopulation mit 100 Millionen zufällig generierten Startphrasen erstellt, die aus den Wörtern im BIP-39-Wörterbuch kombiniert werden. Das Programm muss eine Wortfolge finden, die den Zugriff auf eine Bitcoin-Wallet mit einem positiven Kontostand freischaltet.
- In der ersten Stufe der Berechnung wird jede Phrase aus dieser Datenbank nach dem angegebenen Kriterium bewertet: nämlich dem Guthaben des Wallets, zu dem die Kombination aus 12 Wörtern Zugang bietet. Die möglichen Werte des Wallet-Guthabens können nur „positiv“ oder „null“ sein.
- Dann wählt der Algorithmus die „besten“ mnemonischen Phrasen mit positiven Salden zum Kreuzen aus. Nehmen wir zum Beispiel zwei beste Samenphrasen und kreuzen sie, indem wir Teile der Genotypen austauschen.
Nach der Kreuzung erfolgt die Mutationsoperation, bei der einige Gene in den neuen Genotypen zufällig verändert werden. Beispielsweise kann eine der Startphrasen zufällig ein zufälliges Wort durch ein anderes ersetzen. Damit erstellt das Programm eine neue Generation mnemonischer Phrasen, die von KI-Algorithmen anhand des Guthabens des Wallets ausgewertet werden. Die besten Gedächtnissätze werden an die nächste Generation weitergegeben und der Vorgang wiederholt sich erneut. Der Ausgangspunkt des Programmmoduls seit seiner Einführung ist die Validierung eines Satzes neuer Seed-Phrase-Populationen, die von einem genetischen Algorithmus ausgewählt wurden, um die neue Population mnemonischer Phrasen zu testen.
Die Rolle maschineller Lernmethoden im AI Seed Phrase Finder-Programm
Mit Methoden des maschinellen Lernens wie neuronalen Netzen oder Reinforcement-Learning-Algorithmen werden Modelle erstellt, die auf Basis der verfügbaren Daten „die richtigen Seed-Phrasen vorhersagen“ können.
Der Trainingsprozess des Modells beginnt mit einem Datensatz, der bekannte gültige mnemonische Phrasen und die entsprechenden Wallet-Guthaben enthält. Diese Daten sind in Trainings- und Testsätze unterteilt.
Ein neuronales Netzwerk wird mithilfe von Schichten von Neuronen erstellt, die Eingabedaten wie Startphrasenwörter aufnehmen und eine Vorhersage ausgeben (vermutlich den Kontostand der Brieftasche). Neuronen in den Schichten sind durch „Gewichte“ verbunden, die den Grad des Einflusses bestimmen, den jedes Neuron auf die nächste Schicht hat.
Während des Trainingsprozesses werden die „Gewichte des neuronalen Netzwerks“ so angepasst, dass Vorhersagefehler minimiert werden. Dies wird durch die Optimierung der Verlustfunktion erreicht, die die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten misst.
Nachdem das Modelltraining abgeschlossen ist, kann es verwendet werden, um Wallet-Guthaben ungleich Null auf der Grundlage neuer Startphrasen vorherzusagen. Wenn wir beispielsweise eine neue mnemonische Phrase generiert haben, kann ein solches Modell den wahrscheinlichen positiven Saldo der Brieftasche vorhersagen.
Beispiel: Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz, der aus Startphrasen und den entsprechenden Wallet-Guthaben besteht. Wir teilen diese Daten in einen Trainingssatz (80 % der Daten) und einen Testsatz (20 % der Daten) auf.
Wir erstellen ein neuronales Netzwerk mit mehreren Neuronenschichten. Die Eingabeschicht nimmt Startphrasenwörter entgegen, verborgene Schichten verarbeiten diese Daten und die Ausgabeschicht sagt voraus, dass der Wallet-Saldo größer als Null sein wird.
Anschließend trainieren wir das Modell, indem wir den Trainingsdatensatz als Eingabe einspeisen und die Gewichte des neuronalen Netzwerks anpassen, um Vorhersagefehler zu minimieren. Wir wiederholen diesen Vorgang mehrmals mit einer Optimierungsmethode wie dem stochastischen Gradientenabstieg.
Nach Abschluss des Modelltrainings testen wir die Genauigkeit anhand eines Testdatensatzes. Wir geben den Testdatensatz als Eingabe in das Modell ein und vergleichen die vorhergesagten Salden mit den tatsächlichen Werten. Das Modell sagt beispielsweise einen wahrscheinlichen „positiven“ Wallet-Saldo für eine Seed-Phrase voraus und vergleicht ihn mit dem tatsächlichen Saldo im Bitcoin-Wallet.
Anwendung der genetischen Programmierung in der AI Seed Phrase Finder-Software
Genetische Programmierung ist eine Methode, die genetische Algorithmen verwendet, um KI-Generatormodulprogramme zu entwickeln, die neue Startphrasen erstellen können. Diese Methode ermöglicht die automatische Generierung und Verbesserung bestehender Seed-Phrasen ohne manuelle Abstimmung.
Der Prozess der genetischen Programmierung beginnt mit der Erstellung einer zufälligen Population von Programmen, die Startphrasen generieren können. Programme werden als Bäume dargestellt, wobei jeder Knoten eine Operation oder Funktion darstellt.
Anschließend wird jedes Programm anhand eines vordefinierten Kriteriums bewertet, z. B. durch die Überprüfung des Wallet-Guthabens auf einen Saldo größer als Null. Software, die Seed-Phrasen mit positiven Salden generiert, erhält höhere Punktzahlen.
Als nächstes findet die Crossover-Operation statt, bei der die ausgewählten Programme durch Austausch von Teilen ihrer Bäume kombiniert werden. Beispielsweise kann ein Programm seine Funktion zur Erzeugung mnemonischer Phrasen an ein anderes Programm übergeben.
Nach dem Crossover erfolgt die Mutationsoperation, bei der einige Teile der Bäume in den neuen Programmen zufällig geändert werden. Beispielsweise kann eines der Programme zufällig eine neue Operation zu seinem Baum hinzufügen.