通过使用区块链技术，可以实现对交易数据的去中心化存储和验证，防止篡改和欺诈行为。总体来说，人工智能在互联网金融中的风险控制与交易安全方法的研究主要集中在数据分析与预测、自动化风险控制系统、个性化风险评估与控制、模式识别技术和区块链技术的应用等方面。
人工智能在互联网金融中的风险控制与交易安全方法的研究包括以下几个方面：
1. 数据分析与预测：人工智能可以通过对大量的历史数据进行分析与学习，识别出不同的风险模式和趋势，构建风险预测模型。通过对交易数据、网络行为数据等进行实时分析，可以实现对风险的精准预测，并及时采取相应的控制措施。
2. 自动化风险控制系统：基于人工智能技术的风险控制系统可以自动化地进行风险分析和风险控制，并及时采取相应的措施。例如，通过设置风险阈值和监控系统，一旦系统检测到异常的风险行为，可以立即触发预警机制并采取相应的风险控制措施。
3. 个性化风险评估与控制：人工智能可以根据用户的个人信息、交易历史和行为模式等进行个性化的风险评估和控制。通过分析用户的风险偏好和行为习惯，可以为用户提供个性化的风险控制建议和服务。
4. 模式识别技术：人工智能可以通过对不同的交易模式和行为模式进行识别和学习，从而发现异常交易和欺诈行为。例如，通过机器学习算法可以识别出不同的欺诈模式和风险信号，并及时采取相应的控制措施。
5. 区块链技术的应用：人工智能与区块链技术的结合可以提高互联网金融交易的安全性和可信度。通过使用区块链技术，可以实现对交易数据的去中心化存储和验证，防止篡改和欺诈行为。同时，人工智能可以通过对区块链上的数据进行分析和学习，提高交易安全性和风险控制的效果。
总体来说，人工智能在互联网金融中的风险控制与交易安全方法的研究主要集中在数据分析与预测、自动化风险控制系统、个性化风险评估与控制、模式识别技术和区块链技术的应用等方面。这些方法可以提高互联网金融交易的安全性和风险控制的效果，减少交易风险和欺诈行为的发生。