面向安全与智能金融科技交易的自适应神经模糊区块链-AI 框架
密码学与安全
2026-03-26 v1
摘要
金融系统正越来越依赖计算机化和分布式系统, 使金融科技系统易受高级且快速出现的网络犯罪分子威胁。传统安全系统和固定机器学习系统无法识别更复杂的欺诈方案, 同时也无法满足实时性能和信任需求。本文提出了自适应神经模糊区块链-AI 框架 (ANFB-AI) 通过检测智能和去中心化算法实现对金融科技交易的安全。该框架将不可变、透明和抗篡改的权限链层与维持交易不可变性、透明性和抗篡改性相结合, 以及用于学习不确定性和欺诈活动行为漂移的自适应神经模糊学习模型。创建了解释交易完整性、自适应威胁分类和统一基于风险的决策的显式数学模型。该框架使用权威证明来克服交易低延迟验证和可扩展的实时金融服务。在正常、适度和高欺诈条件下进行大规模模拟, 使用真实的金融和加密货币交易。实验证明, ANFB-AI 在准确率和精确度上总是优于最近的 SOTA algorithm, 同时在交易确认时间、区块传播延迟和端到端延迟方面成本更低。ANFB-AI 性能支持将自适应神经模糊智能用于基于区块链的金融科技安全。
引用
@article{arxiv.2603.23829,
title = {An Adaptive Neuro-Fuzzy Blockchain-AI Framework for Secure and Intelligent FinTech Transactions},
author = {Gunjan Mishra and Yash Mishra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23829},
year = {2026}
}