Полуциганова, Вікторія ІгорівнаКарабінський, Василь Дмитрович2026-02-032026-02-032025Карабінський, В. Д. Класифікація криптовалютних адрес за транзакційною поведінкою на основі методів машинного навчання як інструмент блокчейн форензики : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Карабінський Василь Дмитрович. – Київ, 2025. – 118 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78612Дана робота містить 118 сторінок, 39 ілюстрацій, 7 таблиць, 47 джерел за переліком посилань. Мета дослідження – підвищення ефективності виявлення та класифікації підозрілих криптовалютних адрес з метою покращення аналітики у блокчейн форензиці шляхом використання методів машинного навчання та інтерпретованих моделей аналізу транзакційної поведінки. Об’єкт дослідження – криптовалютні адреси у публічних блокчейнах. Предмет дослідження – атрибути криптовалютних адрес та їх транзакційна поведінка.118 с.ukблокчейн форензикамультикласова класифікаціятранзакціїмашинне навчаннякриптовалютні злочиниblockchain forensicsmulticlass classificationtransactionsmachine learningcryptocurrency crimesBachelor Thesis