Coinbase ha reconstruït la seva pila antifrau integrant estretament els models d’aprenentatge automàtic amb un motor de regles d’alta velocitat, reduint els temps de resposta als nous patrons d’estafa de dies a hores, tal com TRM Labs adverteix que el frau de criptografia és ara una indústria de desenes de milers de milions per any amb intel·ligència artificial.
Coinbase ha millorat la seva pila antifrau integrant estretament els models d’aprenentatge automàtic amb un motor de regles, reduint el seu temps de resposta als nous patrons de frau de diversos dies a poques hores a mesura que les estafes habilitades per IA augmenten al sector criptogràfic.
L’empresa descriu una estratègia de doble via on “els models (són) responsables de la defensa a llarg termini, les regles (són) responsables de la resposta ràpida”, tot allotjat en un marc unificat que permet que les regles capturen nous tipus de frau que després es poden retroalimentar als models per enfortir les defenses generals al llarg del temps.
Coinbase diu que ha convertit el que abans era un flux de treball de creació de regles manual i lent en un target=”_blank” href=”https://www.rootdata.com/news/618934″>
El nou llibre de jocs de frau de Coinbase
Com a part de la revisió, el rendiment de les proves posteriors de regles ha millorat més de 10 vegades, cosa que permet a Coinbase provar i enviar noves proteccions molt més ràpidament a mesura que el comportament d’estafa evoluciona en temps real.
Segons Coinbase, el sistema ara utilitza l’aprenentatge automàtic per recomanar paràmetres de regles, amb l’objectiu de “reduir les taxes de falsos positius alhora que es combat el frau i es minimitza l’impacte en els usuaris normals”, un saldo important per a un important intercanvi que processa milers de milions de volum de negociació.
L’última actualització es basa en els esforços anteriors descrits en un bloc de Coinbase sobre models avançats d’aprenentatge automàtic, on la companyia va dir que la seva missió és “seguir construint sistemes de ML escalables, adaptatius i conscients de la cadena de blocs que permetin a Coinbase gestionar de manera eficaç el risc dels seus productes” sense degradar l’experiència de l’usuari.
Carrera armamentística de la IA contra el frau criptogràfic
El moviment arriba quan el frau en criptografia s’ha industrialitzat.
La firma d’intel·ligència de blockchain TRM Labs va informar que el frau criptogràfic global va assolir uns 35.000 milions de dòlars el 2025, advertint que quan s’inclou un informe insuficient, “les pèrdues totals anuals probablement superen els 200.000 milions de dòlars a tot el món”.
En un informe de crims separat del 2026, TRM va dir que els fluxos criptogràfics il·lícits van assolir un rècord de 158.000 milions de dòlars el 2025, amb les xarxes d’estafa que funcionen cada cop més com empreses professionals i eines d’IA que acceleren la suplantació i la divulgació a escala.
El responsable de seguretat de la informació de Coinbase, Philip Martin Lunglhofer, ha dit anteriorment que l’intercanvi està experimentant un creixement de “casos d’ús d’AI per detectar fraus” i que ja està utilitzant l’aprenentatge automàtic per controlar l’activitat dels usuaris i donar suport als xats per detectar signes d’estafes o adquisicions de comptes.
La darrera inversió de l’intercanvi en la generació de regles automatitzada i basada en esdeveniments i la possible “conversió d’un sol clic” de regles eficients en funcions de model té com a objectiu apropar Coinbase a un sistema de gestió de riscos totalment automatitzat, ja que els mateixos estafadors armen la IA per investigar i explotar les debilitats més ràpidament que mai.
Per obtenir un context més ampli sobre la postura de seguretat de Coinbase i els esforços de protecció dels usuaris, els lectors poden consultar les publicacions del bloc centrades en el frau de Coinbase sobre l’aprenentatge automàtic i el compliment, així com la cobertura prèvia de l’activitat d’estafa de Coinbase i les tendències de criptofrau a crypto.news.
