Coinbase nâng cấp hệ thống chống gian lận: Kết hợp học máy và công cụ quy tắc, rút ngắn thời gian phản hồi xuống còn vài giờ

Theo tin tức từ Odaily, Coinbase cho biết họ đang tối ưu hóa quy trình tạo quy tắc trong hệ thống chống gian lận bằng cách tích hợp các mô hình học máy và công cụ quy tắc, nhằm đạt được quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Đồng thời, họ đề xuất chiến lược song song "mô hình chịu trách nhiệm phòng thủ dài hạn, quy tắc chịu trách nhiệm phản hồi nhanh", và xây dựng một khung thống nhất để tạo thành vòng phản hồi khép kín giữa hai bên: quy tắc được sử dụng để phát hiện các hành vi gian lận mới, từ đó đào tạo ngược lại cho mô hình, liên tục nâng cao khả năng phòng thủ tổng thể.

Về mặt tối ưu hóa cụ thể, Coinbase đã chuyển đổi quy trình tạo quy tắc vốn phụ thuộc vào con người thành quy trình dựa trên dữ liệu và đề xuất tự động, thông qua việc tái cấu trúc dữ liệu, tự động hóa Schema evolution và giới thiệu các công cụ phân tích dựa trên Notebook, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả. Trong đó, hiệu suất backtesting quy tắc đã tăng hơn 10 lần, và tổng thời gian phản hồi đã giảm từ vài ngày xuống còn vài giờ. Ngoài ra, hệ thống mới đề xuất các thông số thông qua học máy, giúp giảm tỷ lệ phán đoán sai, vừa chống gian lận vừa giảm thiểu tác động đến người dùng bình thường.

Coinbase cho biết bước tiếp theo sẽ thúc đẩy việc tạo quy tắc tự động theo sự kiện, và khám phá khả năng "chuyển đổi một chạm" các quy tắc hiệu quả thành đặc trưng của mô hình, tiến xa hơn nữa hướng tới một hệ thống quản lý rủi ro tự động.