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Dhanashekar Kandaswamy
Dhanashekar Kandaswamy
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神经网络zScore-N增强了DeFi中钱包的声誉评分
研究人员开发了zScore-N，这是一种旨在取代去中心化金融（DeFi）中钱包声誉评分传统手动编写公式的神经网络。该新模型在超过500万个钱包上进行了训练，与以前的方法相比，显著提高了准确性，并能更有效地处理不完整的数据。zScore-N在1000分制的RMSE上达到了0.58，优于梯度提升树和线性回归，并在特征缺失时显示出明显的误差减少。
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zLend框架重建链上现金流以进行DeFi信用承保
研究人员开发了zLend，一个旨在重建链上现金流历史以用于去中心化借贷环境中信用承保的框架。该系统分析原始代币转移以推断借款人的还款能力，解决了DeFi中缺乏传统信用机构的问题。zLend执行双范围重建，同时考虑稳定币篮子和所有可替代代币转移，以得出不同的信号，如流动性覆盖、现金流波动性和经常性支付模式。该框架已投入生产，并通过API集成影响实际的贷款决策。
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ZAPs 框架增强 DeFi 奖励系统以对抗机器人
研究人员开发了 ZAPs，一个旨在改进去中心化金融 (DeFi) 生态系统奖励归属的新框架。ZAPs 结合了经济贡献评分和对抗鲁棒性，旨在打击机器人和女巫操作。该框架利用复合活动评分和两层加权机制来限制巨鲸的主导地位并降低小协议的套利盈利能力。ZAPs 还包含一个四层防御堆栈，其中包括一个异常集成，在标记的恶意钱包上达到了 0.923 ROC-AUC，从而显著减少了女巫分配并增加了高质量钱包在实际活动中的参与度。