AI Seed Phrase Finder maakt gebruik van andere methoden om seed phrases te vinden die geassocieerd worden met wallets die een positief saldo bevatten. Deze complementaire modellen werken hand in hand voor optimale resultaten; zoals het gebruik van generators om snel phrases te genereren. Hierna wordt deze gegenereerde database gevoed door neurale netwerken waar machine learning deze evalueert om de meest veelbelovende phrases te selecteren - uiteindelijk worden modellen getraind die in staat zijn om combinaties te voorspellen om weer toegang te krijgen tot Bitcoin wallets.
Tijdens de werking van het programma kruisen deze methoden elkaar om het gewenste resultaat te bereiken:
- Het gebruik van neurale netwerken. Meestal wordt dit model toegepast in machine learning-algoritmen. Neurale netwerken helpen bijvoorbeeld bij het creëren van een model dat de waarschijnlijkheid evalueert dat een combinatie een ‘juiste’ startzin is, die toegang geeft tot het saldo van een cryptocurrency-portemonnee. Meestal worden aanzienlijke hoeveelheden informatie gebruikt voor AI-training. Het systeem vindt, rekening houdend met de gegeven parameters, onafhankelijk complexe patronen en afhankelijkheden. Vervolgens worden ze gebruikt om de juiste woordreeksen te selecteren.
- Optimalisatie-algoritmen. Deze omvatten het eerder beschreven genetische algoritme. Er zijn ook optimalisatieopties die gebruikmaken van gradiëntafdaling en evolutionaire strategieën. Alle betrokken algoritmen werken naar één doel toe: het zoeken naar optimale combinaties van woorden in basiszinnen.
- Natuurlijke taalverwerking. Het systeem analyseert natuurlijke spraakvormen, woordenboeken en bronnen. Dit helpt bij het verwerken van tekstinformatie waaruit basiszinnen worden gegenereerd. Het programma maakt gebruik van een methodologie om een model te creëren dat vervolgens de kansen op ‘succes’ voor elke combinatie kan beoordelen (bijvoorbeeld of dit een sleutel kan zijn om toegang te krijgen tot het saldo van een cryptocurrency-portemonnee).
- Diep leren. De methodologie maakt gebruik van neurale netwerken om een alomvattend systeem te creëren. Het kant-en-klare model is in staat de structuur en semantiek van zaadzinnen te analyseren en te begrijpen. Het verschilt van gewoon neuraal netwerkgebaseerd leren in een diepere benadering. Het systeem helpt bij het vinden van geldige basiszinnen. Dankzij deep learning kan het programma automatisch overeenkomende kenmerken uit de database identificeren en kant-en-klare resultaatprognoses genereren.
- Evolutionaire strategieën worden beschouwd als een van de optimalisatiemethoden, waarbij gebruik wordt gemaakt van het proces van natuurlijke selectie. Het maakt deel uit van genetische programmering, wat de zoektocht impliceert naar noodzakelijke zaadzinnen door de genenpool van de bevolking te verbeteren met behulp van genetische operatoren. Evolutionaire strategieën helpen bij het efficiënt verkennen van de ruimte van mogelijke basiszinnen en het vinden van de beste combinaties van woorden.
- Analyse van woordenboeken en teksten wordt goed gecombineerd met natuurlijke taalverwerking. Er wordt een aanzienlijke hoeveelheid tekstuele informatie in het model geladen: boeken, artikelen, internetpagina's. Kunstmatige intelligentie verwerkt populaire woorden en hun reeksen, waaruit met grote waarschijnlijkheid zaadzinnen kunnen worden samengesteld die de gebruiker onafhankelijk heeft gebruikt bij het maken van zijn bitcoin-portemonnee (bijvoorbeeld een zaadzin bestaande uit de namen van bijbelse apostelen: “peter andrew james john philip bartholomew thomas matthew alphaeuthaddaeus simon judas” of een zaadzin bestaande uit de namen van planeten in het zonnestelsel: “kwik venus aarde mars jupiter saturnus uranus neptunus”).
- Semantische analyse: AI maakt gebruik van natuurlijke taalverwerkingsmethoden om de semantische relatie tussen woorden te bepalen en modellen te creëren die de waarschijnlijkheid evalueren dat bepaalde combinaties van woorden een zaadzin zijn, zoals in het vorige voorbeeld.
- Sociale analyse: AI uploadt en controleert gegevens van sociale netwerken, forums of andere online platforms om populaire onderwerpen, interesses of gebruikersvoorkeuren te identificeren. Net als bij andere varianten wordt een kant-en-klare database gebruikt voor verder machinaal leren en het selecteren van veelbelovende woordcombinaties voor het genereren van zaadzinnen.
- Clusteranalyse: Het systeem verdeelt informatie in samenhangende clusters. Waarom is het nodig om zinnen in gelijkenisgroepen te verdelen? Dit helpt bij het identificeren van patronen en de meest voorkomende woordcombinaties in reeds bekende geldige basiszinnen.
- Analyseren van oude portemonnees zonder saldo. Het programma leest informatie uit de database. Het analyseren van bekende Bitcoin-portefeuilles met openbaar beschikbare gegevens. Dit helpt bij het identificeren van patronen in geheugensteuntjes die kunnen worden gebruikt om te zoeken naar ‘zaadzinnen’ voor voorheen onbekende portefeuilles met positieve saldi.
- Gebruik van woordenboeken en databases. Een ander element van natuurlijke taalverwerking. Woordenboeken en databases met bekende zaadzinnen en de bijbehorende reeksen worden in het programma geladen. Het systeem kan bijvoorbeeld gegenereerde combinaties controleren op naleving van bekende patronen of steekproeven gebruiken om naar vergelijkbare waarden te zoeken.
- Patroonanalyse. AI analyseert kant-en-klare patronen en regelmatigheden in geladen databases. Het programma kan zoeken naar terugkerende woordcombinaties die vaak voorkomen in eerder bekende portemonnees met saldi.
- Parallel computergebruik gebruiken. De methodologie is hierboven al beschreven en omvat het opdelen van het proces in verschillende delen. Berekening met gelijktijdig laden wordt uitgevoerd door een groot aantal moderne “ASIC’s” en cloudservers met GPU’s.
- Resultaten cachen: AI Seed Phrase Finder kan cachen van eerdere berekeningsresultaten gebruiken om volgende verzoeken te versnellen. Als het programma bijvoorbeeld eerder een seed-zin heeft gecontroleerd en heeft ontdekt dat de wallet die het ontgrendelt geen positief saldo heeft, wordt het resultaat van deze controle opgeslagen in de cache. Wanneer dezelfde seed-zin opnieuw wordt opgevraagd, kan het programma onmiddellijk het opgeslagen resultaat retourneren, waardoor de noodzaak voor een nieuwe controle wordt omzeild. (Caching wordt gereset nadat het programma opnieuw is opgestart, omdat er in die tijd mogelijk wijzigingen in het wallet-saldo zijn geweest).
- Optimalisatie van de uitvoeringstijd. Het systeem verkort de tijd die nodig is om alle algoritmen te implementeren. Dit maakt het gemakkelijker om naar zaadzinnen te zoeken, omdat de berekening sneller gaat. Het programma kan bijvoorbeeld efficiënte datastructuren of algoritmen voor complexiteitsreductie gebruiken om het proces te versnellen.
- Adaptieve parameterafstemming: Het programma maakt tijdens de uitvoering gebruik van adaptieve afstemming van algoritmeparameters. Het kan bijvoorbeeld de parameters van algoritmen dynamisch aanpassen, afhankelijk van de kenmerken van invoergegevens of de huidige systeemstatus. Hierdoor kunnen de prestaties en efficiëntie van het programma in realtime worden geoptimaliseerd, wat cruciaal is voor de gebruiker.
Deze methoden en AI-algoritmen worden voortdurend gecombineerd, waardoor AI Seed Phrase Finder uniek doordat er gewerkt wordt met kant-en-klare modellen die de kortst mogelijke tijd in beslag nemen om tot resultaten voor de gebruiker te komen.
In essentie is dit programma een effectieve combinatie van algoritmen en methoden op basis van kunstmatige intelligentie (AI) met cloudservers die zijn uitgerust met GPU's. Hiermee worden geldige mnemonische zinnen gegenereerd waarmee Bitcoin-wallets snel kunnen worden ontgrendeld.
