微算法科技（NASDAQ MLGO）使用基於深度學習的物理信息神經網絡（PINN），增強區塊鏈IoT網絡交易中的入侵檢測

在萬物互聯時代，物聯網設備數量呈指數級增長，區塊鏈技術憑藉其去中心化、不可篡改特性成為保障IoT交易安全的關鍵基礎設施。然而傳統入侵檢測系統面臨動態網絡拓撲、異構設備協議及加密流量分析等多重挑戰，難以有效識別零日攻擊與高級持續性威脅。微算法科技（NASDAQ MLGO）創新性地將物理信息神經網絡（PINN）與深度學習框架融合，構建起具備物理規律感知能力的智能檢測體系，為區塊鏈IoT網絡構築起動態防禦屏障

PINN 是一種將深度學習與物理信息相結合的神經網絡。在區塊鏈 IoT 網絡交易入侵檢測中，它利用深度學習自動提取數據特徵的能力，同時融入物理信息約束，使模型不僅能學習到數據的表面特徵，還能理解數據背后的物理規律，從而更準確地檢測出異常交易和入侵行為。

該技術核心在於將物理系統運行規律與神經網絡深度學習能力相結合。傳統深度學習模型依賴純數據驅動，在處理具有明確物理機制的IoT網絡異常時存在可解釋性缺陷。PINN通過在神經網絡損失函數中嵌入物理守恆方程、設備工作模型等先驗知識，使模型在訓練過程中自動學習數據特徵與物理規律的耦合關係。在區塊鏈IoT場景中，設備通信協議、能耗模式、信號傳播特性等物理約束被轉化為可微分算子，引導網絡參數向符合物理真實的方向優化，顯著提升異常檢測的精準度。

數據收集階段：在區塊鏈 IoT 網絡中的關鍵節點部署數據採集器，收集網絡交易數據、設備狀態信息等多源數據。這些數據涵蓋了交易的金額、時間、參與節點等信息，以及設備的運行參數、連接狀態等。

數據預處理：採集到的數據往往存在噪聲、缺失值等問題。微算法科技使用數據清洗技術去除噪聲數據，對缺失值進行填充。然后採用歸一化方法將數據映射到特定區間，以消除不同特徵之間的量綱差異，提高模型的訓練效率和準確性。

特徵工程：PINN 模型會自動學習數據的特徵表示。但在此之前，會先利用一些傳統的特徵提取方法，如主成分分析（PCA）等，對數據進行初步的特徵提取和降維，減少數據的冗余性，提高模型的訓練速度。之后，PINN 模型通過其多層神經網絡結構，對預處理后的數據進行深度特徵學習，挖掘數據中隱藏的複雜特徵和模式。

模型訓練：使用大量的標記數據對 PINN 模型進行訓練。這些標記數據包括正常交易數據和已知的入侵交易數據。訓練過程中，通過調整模型的參數，使模型能夠最小化預測結果與真實標籤之間的損失函數。同時，將物理信息融入到損失函數中，例如交易的邏輯規則、設備的物理特性等，確保模型的預測結果符合實際的物理規律。

實際檢測：將實時收集到的數據經過預處理和特徵提取后，輸入到訓練好的 PINN 模型中，模型會輸出交易是否為入侵行為的概率。根據預設的閾值，判斷該交易是否為入侵交易。如果概率超過閾值，則判定為入侵交易，系統會立即發出警報，並採取相應的防禦措施，如阻斷交易、隔離相關設備等。

PINN 技術具有較高的準確性，能夠準確識別各種複雜的入侵行為。這得益於其深度學習架構能夠自動學習到高度抽象的特徵表示，以及物理信息的融入使模型對數據的理解更加深入和準確。該技術還具有良好的泛化能力，能夠適應不同的區塊鏈 IoT 網絡環境和各種攻擊類型。因為模型在訓練過程中學習到的是數據的內在規律和模式，而不是簡單地記憶特定的攻擊特徵，所以對於從未見過的新型攻擊也有一定的檢測能力。此外，PINN 模型具有較強的魯棒性，對數據中的噪聲和異常值不敏感。這是由於其多層神經網絡結構具有一定的容錯能力，並且物理信息的約束使得模型在面對噪聲時能夠保持穩定的輸出，不會輕易受到干擾而產生錯誤的判斷。

在金融領域的區塊鏈 IoT 網絡中，微算法科技的 PINN - 入侵檢測系統可保護數字貨幣交易、供應鏈金融等場景中的交易安全。通過實時監測交易數據，及時發現洗錢、欺詐等入侵行為，保障金融機構和用户的資金安全。在工業物聯網場景下，該系統能用於監測工業設備之間的通信和交易。例如，防止黑客攻擊工業控制系統，篡改設備運行參數或竊取生產數據，確保工業生產的正常運行和數據安全。在智能家居領域，可保護家庭設備通過區塊鏈網絡進行的能源交易、設備控制等操作的安全。防止未經授權的訪問和惡意攻擊，保障家庭用户的隱私和設備的正常使用。

未來，隨着量子抗性算法與聯邦學習技術的融入，微算法科技（NASDAQ MLGO）基於PINN的體系將向自主進化方向發展。邊緣側PINN模型通過知識蒸餾實現輕量化部署，雲端聯邦學習框架聚合全局攻擊模式，構建起跨域協同的羣體免疫系統。當6G網絡與數字孿生城市深度融合時，這種融合物理規律與區塊鏈可信機制的智能檢測體系，將成為保障元宇宙基礎設施安全運行的關鍵技術基座。