AI 动态标记系统

系统架构

MUD 的 AI 动态标记系统是一个链上实时分析与评估用户行为的综合系统，包含以下核心组件：

• 数据收集层：实时收集用户链上行为数据，包括交易历史、资产持有、合约互动等

• 分析处理层：通过多种机器学习模型处理和分析用户数据

• 推理引擎：基于处理结果生成用户信用评分与身份标签

应用接口层：为生态应用提供用户信用查询、验证等服务

核心算法与模型

系统整合了多种人工智能算法，形成多层次的用户分析与标记框架：

• 地址聚类与分类：识别相关联的地址群组，检测异常交易模式

• 梯度提升决策树：预测用户可信度与行为风险

• 随机森林：多维度的用户信用评分计算

• 图神经网络：分析用户网络关系与交互模式

• 强化学习：动态调整模型参数，适应不断变化的链上环境

这些算法组合形成了一个自适应的分析系统，能够在保护用户隐私的同时，提供实时、准确的身份标记与信用评估。

安全与隐私保障

MUD 在设计 AI 系统时，特别注重用户隐私保护与数据安全：

• 零知识证明集成：允许用户证明其信用评分而无需披露具体数据

• 数据脱敏处理：确保敏感信息不被直接存储在链上

• 差分隐私技术：在数据分析过程中保护个体用户信息

• 去中心化计算：分布式 AI 模型训练与执行，避免单点数据泄露风险