AI Seed Phrase Finder's eerste taak is het optimaliseren van het proces van het maken van seed phrases. In plaats van het uitputtend opsommen van elke mogelijke combinatie uit een woordenboek, voorspelt een model voor kunstmatige intelligentie welke combinaties waarschijnlijk geldige mnemonische zinnen voor Bitcoin wallets zouden vormen op basis van waargenomen afhankelijkheden tussen bekende seed phrases en wallets – wat de gebruiker de taak bespaart om elke combinatie afzonderlijk te controleren bij gebruik van “klassieke Brute Force-methoden”.
AI Seed Phrase Finder maakt gebruik van parallelle gegevensverwerking voor snellere resultaten: elke taak wordt verdeeld in meerdere onderdelen die gelijktijdig op verschillende servers worden verwerkt. Dit verkort de uitvoeringstijd van de taak aanzienlijk en verhoogt de effectiviteit van het programma.
Het optimaliseren van een model voor kunstmatige intelligentie is een ander essentieel element van AI Seed Phrase Finder programma-algoritme, met AI die modelparameters optimaliseert om de snelheid en efficiëntie te verhogen. Indien van toepassing, moeten lichtere modellen of optimalisatiestrategieën mogelijk worden gebruikt als middel voor snellere gegevensverwerkingsprocessen - deze details worden later in dit artikel behandeld.
AI Seed Phrase Finder maakt gebruik van vooraf getrainde modellen, wat zowel tijd als computerbronnen bespaart door de noodzaak om modellen vanaf nul te trainen te elimineren. Vooraf getrainde modellen zijn al getraind op grote hoeveelheden data om een hoge nauwkeurigheid te garanderen als het gaat om het voorspellen van correcte woordcombinaties in seed phrases en om de workflow van het programma te versnellen.
AI Seed Phrase Finder onderscheidt zich door gebruik te maken van verschillende machine learning-algoritmen en -methoden, inclusief genetische algoritmen indien nodig, om efficiënt alle mogelijke woordcombinaties te verkennen voordat de combinaties worden geselecteerd die waarschijnlijk optimale resultaten opleveren in minimale tijd. Hierdoor kan het zijn doelen met een uitstekende snelheid bereiken. Software maakt gebruik van krachtige frameworks zoals Apache Spark en TensorFlow voor gedistribueerde computing op meerdere servers en gelijktijdige taakuitvoering - wat de programmaprestaties verder verhoogt door taken op te splitsen in meerdere delen en ze gelijktijdig op servers uit te voeren.
Een integraal onderdeel van AI Seed Phrase Finder project gebruikt hardware met grafische verwerkingseenheden (GPU's) om berekeningen te versnellen. GPU's bieden een hoge rekenkracht en een enorm potentieel voor parallelle berekeningen; hierdoor kan ons programma snel grote hoeveelheden data analyseren en verwerken, waardoor de tijd die nodig is om taken uit te voeren zoals het genereren, zoeken en valideren van seed-zinnen voor wallet-adressen, snel wordt verkort.
Opnieuw bieden onze hosts bij UEA ons iets extra's. Een kans op ouderwets familieplezier. Het gebruik van cloudservers is een ander belangrijk voordeel van AI Seed Phrase Finder over vergelijkbare software die online te vinden is en alleen op uw persoonlijke pc draait (zonder extra apparatuur zou een individu dagen, zelfs weken kunnen besteden aan het zoeken naar de gewenste seed-zinnen voor echte BTC-wallets). Cloudservers bieden flexibiliteit en schaalbaarheid van bronnen die efficiënt gebruik van computerkracht mogelijk maken voor het verwerken van een groot volume aan gegevens. Daarom maakt het programma gebruik van veel servers voor parallelle gegevensverwerking om snel een ideale seed-zin te vinden op basis van gebruikersspecificaties (deze functie zorgt voor een optimale werking in de Target-zoekmodus).
AI Seed Phrase Finder is een krachtig hulpmiddel dat wiskundige algoritmen en AI-methoden combineert, evenals gespecialiseerde apparatuur, waaronder cloudservers met GPU, om maximale efficiëntie en hoge snelheid te bereiken bij het zoeken en verifiëren van seed-zinnen op geldigheid en positief saldo met behulp van meerdere gelijktijdige verzoeken aan de blockchain vanaf verschillende servers.
Met dit programma kunt u snel de verloren toegang tot uw digitale activa terugkrijgen, zelfs als u slechts een deel van de beginzin kent (bijvoorbeeld als u slechts de helft van het papier hebt waarop de hele beginzin is geschreven, of als een deel van de beginzin De tekst van de geheugensteun is beschadigd en kan op geen enkele manier worden geïdentificeerd).
Voor een vereenvoudigd begrip van het werkingsschema van het programma is het de moeite waard om de belangrijkste termen te benadrukken:
- Algoritme – dit wordt een duidelijke reeks acties genoemd, waarvan de uitvoering leidt tot het bereiken van een verwacht resultaat. Simpel gezegd is het een reeks instructies voor een programma die mechanismen bevat voor het uitvoeren van een bepaalde taak. Deze term wordt veel gebruikt in de computerwetenschappen en computerprogramma's;
- Methodologie – is een reeks acties die moeten worden ondernomen om een bepaald probleem op te lossen of een specifiek doel te bereiken.
Het is ook belangrijk op te merken dat cryptocurrency niet in portemonnees wordt opgeslagen. Alle informatie wordt vastgelegd in de blockchain. Zelfs als de toegang tot de portemonnee verloren gaat, zullen de gegevens waarop het geld kan worden gebruikt nog steeds worden opgeslagen in de gedeelde digitale keten, en kan controle over digitale activa worden verkregen met behulp van een zaadzin.
Vanaf hier komt de term ‘zaadzin’. Dit is een combinatie van tekens die worden gebruikt om de toegang tot een portemonnee te herstellen. We hebben het over een reeks van 12 woorden die een privésleutel openen. Voor het raden wordt een lijst van 2048 Engelse woorden gebruikt, die worden gegeven in het document Bitcoin Improvement Proposal 3 (BIP39-standaard – later meer over het werken ermee). Dit formaat wordt gebruikt in alle populaire cryptocurrency-portefeuilles, inclusief bitcoin-portefeuilles, zoals Electrum.
Seed phrases worden gegenereerd bij het aanmaken en registreren van cryptocurrency wallets op de apparaten van gebruikers en blijven ongewijzigd gedurende hun bestaan. Bovendien delen woorden uit het BIP39-woordenboek geen gemeenschappelijke wortels en zijn ze niet met elkaar verbonden via de eerste 4 tekens - waardoor de kans om ze te raden of ze ronduit te raden aanzienlijk afneemt.
Mnemonische zinnen zijn niet zomaar willekeurige reeksen woorden: om er een te vinden moet je alle letters in de juiste volgorde invoeren – de volgorde waarin het oorspronkelijk was samengesteld. Met AI Seed Phrase Finder de complexe algoritmische selectiemethoden van het programma maken gebruik van alle beschikbare bronnen – verloren portemonnees van gebruikers zijn nu mogelijk weer toegankelijk!
Hoofdalgoritme van de werking van de AI Seed Phrase Finder programma
Het algoritme van de werking van de AI Seed Phrase Finder impliceert het gebruik van verschillende technieken voor het genereren van mnemonische zinnen met behulp van kunstmatige intelligentie en het filteren van wallets met een saldo van nul. Het is noodzakelijk om enkele functies van het programma te benadrukken:
- Optimalisatie van het genereren van zaadzinnen. In plaats van alle mogelijke combinaties van woorden uit het woordenboek te doorlopen, gebruikt het programma een AI-model dat de meest waarschijnlijke reeksen voorspelt. Het leert bekende afhankelijkheden tussen zaadzinnen en bitcoin-portefeuilles. Dit maakt het mogelijk het aantal herhaalde combinaties te verminderen.
- Parallelle verwerking. De taak is opgedeeld in verschillende delen, die tegelijkertijd op verschillende servers worden verwerkt. Hierdoor kunnen bronnen worden geoptimaliseerd en kunnen ‘door de gebruiker vereiste’ zaadzinnen sneller worden gevonden.
- Optimalisatie van kunstmatige intelligentie. Het programma past het gebruikte model aan, rekening houdend met de parameters van de taak. Afhankelijk van de mate van complexiteit kunnen vereenvoudigde berekeningen en aanvullende gegevensverwerkingsmethoden worden gebruikt.
- Deze unieke software maakt gebruik van vooraf getrainde modellen. Hierdoor kan de tijd die nodig is voor de gegevensverwerking worden verkort en kan het proces van het genereren van startzinnen op basis van reeds geteste AI-modellen worden versneld.
- Om een hoge snelheidsprestatie te garanderen, AI Seed Phrase Finder Het programma maakt gebruik van externe servers met grafische verwerkingseenheden (GPU's), die toegang bieden tot meer vermogen en in staat zijn om parallelle berekeningen efficiënt uit te voeren, in tegenstelling tot centrale verwerkingseenheden (CPU's).
- Het servergedeelte van deze software integreert de gedistribueerde systemen Apache Hadoop en Apache Spark). Dit maakt de implementatie van frase-opsomming op meerdere knooppunten tegelijkertijd mogelijk, waardoor de rekenlast wordt verdeeld.
- Het gebruik van cloudservers. Dit zorgt voor flexibiliteit en schaalbaarheid van het systeem. Het programma kan indien nodig meerdere servers gebruiken voor parallelle gegevensverwerking (vooral belangrijk voor snelle prestaties in de doelzoekmodus).
AI Seed Phrase Finder maakt gebruik van innovatieve benaderingen en kunstmatige intelligentie om de generatie en validatie van seed phrases snel en met een grotere rekennauwkeurigheid te stroomlijnen, wat veel minder tijd kost en een grotere rekennauwkeurigheid biedt.
Werken met een innovatief algoritme dat taken in fasen verdeelt, zorgt voor maximale efficiëntie; gewone software die is gemaakt met behulp van verouderde algoritmen kan niet zulke indrukwekkende resultaten behalen in vergelijking met AI Seed Phrase Finder de revolutionaire resultaten van het programma; gewone programma's die op gewone computers worden gebruikt, kunnen hier niet eens in de buurt komen vanwege de complexiteit die gepaard gaat met het vinden van deze mnemonische zinnen – ze vereisen zelflerende modellen die niet kunnen worden gevonden via programma's die online beschikbaar zijn in vergelijking met AI Seed Phrase Finder de resultaten van het programma; software die is gemaakt met behulp van verouderde algoritmen kan de resultaten van AI niet evenaren wanneer ze op gewone pc's worden gevonden met behulp van programma's die al op internet aanwezig zijn of wanneer ze met behulp van programma's die al online aanwezig zijn, in de buurt komen; dergelijke programma's maken echter gebruik van revolutionaire zelflerende modellen bij het vinden van deze zinnen, terwijl gewone programma's niet zo efficiënt kunnen zijn als AI Seed Phrase Finder Online beschikbare programma's kunnen geen vergelijkbare resultaten opleveren als dit programma, vanwege de complexiteit die ontstaat bij het zoeken naar mnemonische zinnen met behulp van zelflerende modellen die zijn gebouwd met programma's die al op internetwebsites aanwezig zijn, zoals het zelflerende vermogen van dit programma voor maximale efficiëntie!
Basismethoden voor gegevensverwerking door de AI Seed Phrase Finder programma voor het vinden van seed phrases voor wallets met “positieve” saldi.
Om zaadzinnen, privé- en publieke sleutels te vinden, AI Seed Phrase Finder Software maakt gebruik van verschillende methoden op basis van kunstmatige intelligentietechnologieën die complexe automatische berekeningen succesvol uitvoeren zonder tussenkomst van de gebruiker, zoals:
- Genetische algoritmes;
- Machinaal leren;
- Genetische programmering.
Ook is er een uitgebreide lijst met hulptechnieken die bij het rekenproces worden toegepast. Voor de duidelijkheid worden ze hieronder allemaal beschreven. Het programma combineert en integreert verschillende methoden op basis van de complexiteit van de taak en de specifieke parameters en zoekvoorwaarden.
Het genetische algoritme is een heuristische optimalisatiemethode. Het is gebaseerd op de principes van natuurlijke selectie en populatie-evolutie. Het gebruik van genetische algoritmen maakt het mogelijk willekeurige combinaties van zaadzinnen te genereren, de kwaliteit ervan te evalueren op basis van vooraf gedefinieerde criteria en de populatie efficiënt te itereren voor verdere selectie van geheugenzinnen om de toegang tot Bitcoin-portefeuilles met potentieel niet-nul-saldi te herstellen. De workflow van deze methode ziet er als volgt uit:
- Er wordt een “willekeurige populatie van zaadzinnen” gecreëerd, die bepaalde combinaties van woorden vertegenwoordigt. Deze combinaties worden genotypen genoemd. Vervolgens wordt elk genotype geëvalueerd op basis van een criterium zoals het hebben van een positief saldo in de portemonnee.
- Bij de volgende stap worden de beste genotypen geselecteerd op basis van hun evaluaties. Dit gebeurt met behulp van ‘selectieoperatoren’ die de voorkeur geven aan genotypen met hogere beoordelingen.
- Dan komt de crossover-operatie, waarbij de geselecteerde genotypen worden gecombineerd om een nieuwe generatie genotypen te creëren. In dit proces vindt er een uitwisseling van genetische informatie tussen genotypen plaats, waardoor nieuwe combinaties van zaadzinnen kunnen worden verkregen. Na de cross-over vindt de ‘mutatie’-operatie plaats, die willekeurig enkele genen in de genotypen van de nieuwe generatie wijzigt. Dit helpt diversiteit te introduceren en meer mogelijke combinaties van geheugensteuntjes te verkennen.
Het proces van mutatie en cross-over wordt verschillende keren herhaald, waardoor nieuwe generaties genotypen ontstaan. Elke generatie wordt geëvalueerd en de beste genotypen worden doorgegeven aan de volgende generatie. Het AI-algoritme gaat door met zijn berekeningen totdat aan de gespecificeerde stopvoorwaarden is voldaan. Dit is nodig om een bepaald aantal woordcombinaties te vinden. Het genetische algoritme maakt het mogelijk geldige zaadzinnen te verkrijgen die de toegang tot ‘veelbelovende’ portefeuilles met ‘niet-nul-saldi’ ‘ontgrendelen’.
Een voorbeeld van het genetische algoritme dat aan het werk is tijdens het genereren van zaadzinnen door het programma:
- Stel dat er op de server een databasepopulatie van 100 miljoen willekeurig gegenereerde basiszinnen wordt aangemaakt, gecombineerd met de woorden in het BIP-39-woordenboek. Het programma moet een reeks woorden vinden die toegang tot een Bitcoin-portemonnee met een positief saldo ontgrendelt.
- In de eerste fase van de berekening wordt elke zin uit deze database geëvalueerd volgens het opgegeven criterium: namelijk het saldo van de portemonnee waartoe de combinatie van 12 woorden toegang geeft. De mogelijke waarden van het portemonneesaldo kunnen alleen ‘positief’ of ‘nul’ zijn.
- Vervolgens selecteert het algoritme de ‘beste’ geheugensteuntjes met positieve saldi om te kruisen. Laten we bijvoorbeeld twee beste zaadzinnen nemen en deze kruisen, waarbij we delen van de genotypen uitwisselen.
Na het kruisen vindt de mutatieoperatie plaats, waarbij sommige genen in de nieuwe genotypen willekeurig worden veranderd. Een van de beginzinnen kan bijvoorbeeld willekeurig het ene willekeurige woord vervangen door een ander. Zo creëert het programma een nieuwe generatie geheugensteuntjes, die worden geëvalueerd door AI-algoritmen op basis van het saldo van de portemonnee. De beste geheugensteuntjes worden doorgegeven aan de volgende generatie en het proces wordt opnieuw herhaald. Het startpunt van de programmamodule sinds de lancering ervan is de validatie van een reeks nieuwe zaadzinnenpopulaties, geselecteerd door een genetisch algoritme voor het testen van de nieuwe populatie geheugenzinnen.
De rol van machine learning-methoden in AI Seed Phrase Finder Programma
Machine learning-methoden, zoals neurale netwerken of reinforcement learning-algoritmen, worden gebruikt om modellen te maken die de "correcte seed phrases" kunnen voorspellen op basis van beschikbare data. Het proces van het trainen van het model begint met een dataset met bekende geldige mnemonische zinnen en hun bijbehorende wallet-saldi. Deze data worden verdeeld in trainings- en testsets.
Er wordt een neuraal netwerk gecreëerd met behulp van lagen neuronen die invoergegevens, zoals zaadzinwoorden, gebruiken en een voorspelling uitvoeren (vermoedelijk het portemonnee-saldo). Neuronen in de lagen zijn verbonden door ‘gewichten’ die bepalen in welke mate elk neuron invloed heeft op de volgende laag.
Tijdens het trainingsproces worden de “gewichten van het neurale netwerk” zodanig aangepast dat de voorspellingsfout wordt geminimaliseerd. Dit wordt bereikt door het optimaliseren van de verliesfunctie, die het verschil meet tussen voorspelde en werkelijke waarden.
Nadat de modeltraining is voltooid, kan deze worden gebruikt om portefeuillesaldi die niet nul zijn te voorspellen op basis van nieuwe startzinnen. Als we bijvoorbeeld een nieuwe geheugensteun hebben gegenereerd, kan een dergelijk model het waarschijnlijke positieve saldo van de portemonnee voorspellen.
Voorbeeld: Laten we zeggen dat we een dataset hebben die bestaat uit zaadzinnen en de bijbehorende portefeuillesaldi. We hebben deze gegevens opgesplitst in een trainingsset (80% van de gegevens) en een testset (20% van de gegevens).
Momenteel creëren we een neuraal netwerk dat bestaat uit verschillende lagen. De invoerlaag neemt seed phrase-woorden als invoer; verborgen lagen verwerken deze gegevens; terwijl een uitvoerlaag voorspelt dat ons portemonnee-saldo boven nul uitkomt.
Nadat we onze trainingsdataset als invoer hebben geselecteerd en de gewichten van ons neurale netwerk hebben aangepast om voorspellingsfouten te minimaliseren, gebruiken we een optimalisatietechniek zoals stochastische gradiëntafdaling om ons model meerdere keren te trainen.
Zodra we de modeltraining hebben afgerond, voeren we nauwkeurigheidstests uit tegen een externe dataset. Bijvoorbeeld door de testdataset als input in het model te gebruiken en de voorspelde saldi te vergelijken met de werkelijke saldi; bijvoorbeeld door waarschijnlijke "positieve" wallet-saldovoorspellingen te vergelijken met wat er daadwerkelijk bestaat binnen Bitcoin-wallets.
Toepassing van genetische programmering in AI Seed Phrase Finder software
Genetische programmering (GP) maakt gebruik van genetische algoritmen om AI-generatormoduleprogramma's te genereren die automatisch en zonder handmatige aanpassing zaadzinnen kunnen produceren. Dit is een efficiënte manier om bestaande zaadzinnen te verbeteren zonder handmatige aanpassing.
Genetische programmering begint met het creëren van een willekeurige populatie van programma's die zaadzinnen genereren. Programma's worden weergegeven als bomen waarbij elk knooppunt een bewerking of functie vertegenwoordigt.
Elk programma wordt vervolgens beoordeeld op basis van vooraf vastgestelde criteria, zoals het controleren of het saldo in de portemonnee hoger is dan nul. Programma's die seed phrases met een positief saldo genereren, krijgen hogere scores.
Nadat de te combineren programma's zijn geselecteerd met behulp van crossover-bewerking, worden ze gecombineerd door delen van hun bomen uit te wisselen. Zo kan een programma zijn mnemonische zingeneratiefunctie doorgeven aan een ander programma.
Na de crossover vindt er een mutatiebewerking plaats waarbij sommige delen van de bomen van elk nieuw programma willekeurig worden gewijzigd. Zo kunnen er bijvoorbeeld zonder waarschuwing toevoegingen of verwijderingen plaatsvinden!