كوينبيس: تقليل وقت استجابة مكافحة الاحتيال من خلال محرك القواعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي الجديد

شبكة أخبار العملات، وفقًا لتقرير من CryptoNews، أعادت Coinbase بناء نظام مكافحة الاحتيال الخاص بها من خلال دمج نماذج التعلم الآلي بشكل وثيق مع محرك قواعد سريع، مما قلل من وقت الاستجابة لنماذج الاحتيال الجديدة من عدة أيام إلى بضع ساعات. مع تحذير TRM Labs من أن الاحتيال في العملات المشفرة أصبح صناعة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تكلف مئات المليارات من الدولارات سنويًا، يهدف التحديث إلى التصدي للزيادة في عمليات الاحتيال المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تتبع الشركة استراتيجية مزدوجة، حيث يتحمل النموذج المسؤولية عن الدفاع طويل الأمد، وتكون القواعد مسؤولة عن الاستجابة السريعة، ويتم دمج جميع الوظائف في إطار موحد لالتقاط أنواع الاحتيال الجديدة وإعادة تغذية النموذج لتعزيز الدفاع الشامل. قالت Coinbase إنها حولت عملية إنشاء القواعد التي كانت يدوية وبطيئة إلى نظام توصية تلقائي يعتمد على البيانات، مما زاد من أداء اختبار القواعد بأكثر من 10 مرات، مما يسمح بسرعة أكبر في تجربة وإطلاق تدابير حماية جديدة. ووفقًا لبيان Coinbase، يستخدم النظام الآن التعلم الآلي لتوصية بمعلمات القواعد، بهدف “خفض معدل الإنذارات الكاذبة، مع مكافحة الاحتيال وتقليل التأثير على المستخدمين الطبيعيين”.