أعادت كوين بيس (Coinbase) بناء منظومة مكافحة الاحتيال الخاصة بها من خلال دمج نماذج التعلم الآلي بإحكام مع محرك قواعد عالي السرعة، مما أدى إلى تقليص أوقات الاستجابة لأنماط الاحتيال الجديدة من أيام إلى ساعات، في الوقت الذي تحذر فيه TRM Labs من أن الاحتيال في العملات المشفرة أصبح الآن صناعة بمليارات الدولارات سنويًا، ومعززة بالذكاء الاصطناعي.
قامت كوين بيس بترقية منظومة مكافحة الاحتيال الخاصة بها من خلال دمج نماذج التعلم الآلي بإحكام مع محرك قواعد، مما قلل وقت استجابتها لأنماط الاحتيال الجديدة من عدة أيام إلى بضع ساعات فقط مع تزايد عمليات الاحتيال المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاع العملات المشفرة.
تصف الشركة استراتيجية مزدوجة المسار حيث "تكون النماذج مسؤولة عن الدفاع طويل الأمد، وتكون القواعد مسؤولة عن الاستجابة السريعة"، وكل ذلك ضمن إطار عمل موحد يسمح للقواعد بالتقاط أنواع الاحتيال الجديدة التي يمكن بعد ذلك إعادتها إلى النماذج لتعزيز الدفاعات الشاملة بمرور الوقت.
تقول كوين بيس إنها حولت ما كان في السابق سير عمل يدويًا وبطيئًا لإنشاء القواعد إلى نظام توصية آلي يعتمد على البيانات، من خلال إعادة هيكلة البيانات، وأتمتة تطور المخطط (schema evolution)، وتقديم أدوات تحليلية قائمة على "النوت بوك" لفرق المخاطر لديها.
كجزء من عملية التجديد، تحسن أداء اختبار القواعد التشغيلية (rule backtesting) بأكثر من 10 مرات، مما يسمح لكوين بيس بتجربة ونشر حمايات جديدة بسرعة أكبر بكثير مع تطور سلوك الاحتيال في الوقت الفعلي.
وفقًا لكوين بيس، يستخدم النظام الآن التعلم الآلي للتوصية بمعلمات القواعد، بهدف "تقليل معدلات الإيجابيات الكاذبة أثناء مكافحة الاحتيال وتقليل التأثير على المستخدمين العاديين"، وهو توازن مهم لبورصة كبرى تعالج مليارات الدولارات من حجم التداول.
يستند هذا التحديث الأخير إلى جهود سابقة تم تفصيلها في مدونة كوين بيس حول نماذج التعلم الآلي المتقدمة، حيث قالت الشركة إن مهمتها هي "مواصلة بناء أنظمة تعلم آلي قابلة للتوسع والتكيف وواعية بالبلوكتشين، تمكن كوين بيس من إدارة المخاطر لمنتجاتها بفعالية" دون التأثير سلبًا على تجربة المستخدم.
تأتي هذه الخطوة في الوقت الذي أصبح فيه الاحتيال في العملات المشفرة صناعة منظمة.
أفادت شركة TRM Labs، المتخصصة في استخبارات البلوكتشين، أن الاحتيال العالمي في العملات المشفرة وصل إلى حوالي 35 مليار دولار في عام 2025، محذرة من أنه عند تضمين حالات عدم الإبلاغ، "من المرجح أن تتجاوز إجمالي الخسائر السنوية 200 مليار دولار أمريكي على مستوى العالم".
في تقرير منفصل عن الجريمة لعام 2026، قالت TRM إن تدفقات العملات المشفرة غير المشروعة بلغت رقمًا قياسيًا قدره 158 مليار دولار في عام 2025، مع تشغيل شبكات الاحتيال بشكل متزايد كشركات احترافية وأدوات الذكاء الاصطناعي التي تسرع عمليات انتحال الشخصية والتواصل على نطاق واسع.
قال فيليب مارتن لونغلهوفر، كبير مسؤولي أمن المعلومات في كوين بيس، سابقًا إن البورصة تشهد "حالات استخدام للذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال" متزايدة، وتستخدم بالفعل التعلم الآلي لمراقبة نشاط المستخدم ومحادثات الدعم بحثًا عن علامات الاحتيال أو الاستيلاء على الحسابات.
يهدف استثمار البورصة الأخير في إنشاء القواعد الآلية المدفوعة بالأحداث والتحويل المحتمل "بنقرة واحدة" للقواعد الفعالة إلى ميزات نموذجية، إلى دفع كوين بيس نحو نظام إدارة مخاطر مؤتمت بالكامل، حيث يقوم المحتالون أنفسهم بتسليح الذكاء الاصطناعي لاختبار واستغلال نقاط الضعف بشكل أسرع من أي وقت مضى.
للحصول على سياق أوسع حول وضع كوين بيس الأمني وجهود حماية المستخدم، يمكن للقراء الرجوع إلى منشورات مدونة كوين بيس التي تركز على الاحتيال حول التعلم الآلي والامتثال، بالإضافة إلى التغطية السابقة لنشاط الاحتيال في كوين بيس واتجاهات الاحتيال في العملات المشفرة على موقع crypto.news.
