Coinbase nâng cấp hệ thống chống gian lận: tích hợp học máy và các công cụ quy tắc để giảm thời gian phản hồi xuống chỉ còn vài giờ.

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 xử lý quy tắc để đạt được hiệu quả quản lý rủi ro cao hơn. Họ cũng đề xuất chiến lược hai hướng: "mô hình xử lý phòng thủ dài hạn, quy tắc xử lý phản ứng nhanh chóng", và xây dựng một khung thống nhất để tạo ra vòng phản hồi: các quy tắc được sử dụng để nắm bắt các loại hành vi gian lận mới và huấn luyện ngược lại mô hình, từ đó liên tục cải thiện khả năng phòng thủ tổng thể. Cụ thể, Coinbase đã cải thiện đáng kể hiệu quả bằng cách tái cấu trúc cấu trúc dữ liệu, tự động hóa quá trình phát triển lược đồ và giới thiệu các công cụ phân tích dựa trên sổ tay, chuyển đổi quy trình tạo quy tắc thủ công trước đây thành quy trình đề xuất tự động và dựa trên dữ liệu. Hiệu suất kiểm thử ngược quy tắc đã được cải thiện hơn 10 lần, và thời gian phản hồi tổng thể đã giảm từ nhiều ngày xuống còn vài giờ. Hơn nữa, hệ thống mới sử dụng học máy để đề xuất các tham số, giúp giảm thiểu các kết quả dương tính giả và giảm thiểu tác động đến người dùng hợp pháp trong khi chống gian lận. Coinbase cho biết bước tiếp theo của họ sẽ là thúc đẩy việc tạo quy tắc tự động dựa trên sự kiện và khám phá "chuyển đổi một lần nhấp chuột" các quy tắc hiệu quả thành các tính năng của mô hình, tiến xa hơn nữa hướng tới một hệ thống quản lý rủi ro tự động.