Прикладная математика и алгоритмы графового анализа
Команда Bitscore создает собственные математические методы кластеризации данных распределенных реестров и динамической оценки транзакционных рисков.
Методы анализа данных и математический аппарат платформы
Графовая аналитика
Исследование структуры транзакционных сетей и расчет топологических метрик на больших объемах блокчейн-данных.
Моделирование рисков и ML
Разработка адаптивных скоринговых моделей, алгоритмов машинного обучения для детекции паттернов подозрительной активности и калибровка весов категорий риска.
Сложные кейсы в блокчейне
Исследование маршрутизации активов через децентрализованные мосты, swap-протоколы и обёрнутые активы в сетях Bitcoin, Ethereum, TRON, BNB Chain и Polygon.
Методология разработки и валидации
Сбор и подготовка данных
Собираем данные о транзакциях и смарт-контрактах из пяти ключевых блокчейн-сетей и приводим их к единому формату для анализа.
Разработка правил выявления рисков
Разрабатываем правила для выявления подозрительной активности с учётом международных рекомендаций и известных схем отмывания средств.
Анализ связей между адресами
Используем графовые алгоритмы и методы кластеризации, чтобы находить связанные адреса, прослеживать движение средств и выявлять взаимодействия с миксерами.
Проверка точности анализа
Проверяем алгоритмы на исторических данных с подтверждёнными результатами и настраиваем пороги срабатывания, чтобы снижать число ложных сигналов.
Патент РФ на изобретение № 2870046 от 15.09.2026. Способ автоматизированного формирования вектора распределения по категориям риска адреса распределённого реестра. Правообладатель: ООО "БИТСКОР".
Запатентованная технология векторного риск-скоринга
Математический метод Bitscore фиксирует состояние блокчейна строго на момент совершения транзакции. Технология исключает ретроспективное "заражение" рисками и защищает добросовестных участников рынка от ошибочных блокировок.
Синхронизация состояния реестра по времени
Алгоритм изолирует временной срез транзакции, сопоставляя исторический статус адреса отправителя и получателя непосредственно на момент передачи актива, а не на дату последующей проверки.
Хронологическая трассировка связей
Анализ транзакционных графов в глубину с жестким соблюдением причинно-следственной связи. События и риски, возникшие у контрагента после совершения операции, не влияют на скоринг прошедшей транзакции.
Объяснимая оценка риска
Платформа визуализирует полную цепочку атрибуции: аналитик видит обоснованное распределение рисков с указанием точных сумм и таймстампов.
Векторная декомпозиция по категориям
Формирование многомерного вектора риска с процентной долей каждой из 248 категорий: от лицензированных бирж и майнеров до миксеров и санкционных списков.
Проверьте точность алгоритма Bitscore на контрольной выборке
Предоставьте исторический массив анонимизированных транзакций, где классический скоринг выдал ложное срабатывание. Мы проведем ретроспективный расчет и покажем разницу в отсечении рисков.