कॉइनबेस ने मशीन लर्निंग मॉडल को एक उच्च-गति नियम इंजन के साथ कसकर एकीकृत करके अपनी धोखाधड़ी-रोधी प्रणाली को फिर से बनाया है, जिससे नए घोटाले के पैटर्न के प्रति प्रतिक्रिया समय दिनों से घंटों तक कम हो गया है, ठीक वैसे ही जैसे टीआरएम लैब्स ने चेतावनी दी है कि क्रिप्टो धोखाधड़ी अब प्रति वर्ष अरबों डॉलर का, एआई-संवर्धित उद्योग बन गया है।
कॉइनबेस ने मशीन लर्निंग मॉडल को एक नियम इंजन के साथ कसकर एकीकृत करके अपनी धोखाधड़ी-रोधी प्रणाली को उन्नत किया है, जिससे नए धोखाधड़ी पैटर्न के प्रति इसकी प्रतिक्रिया समय कई दिनों से घटाकर कुछ ही घंटों तक हो गया है, क्योंकि एआई-सक्षम घोटाले क्रिप्टो क्षेत्र में बढ़ रहे हैं।
कंपनी एक दोहरी-ट्रैक रणनीति का वर्णन करती है जहां "मॉडल लंबी अवधि की सुरक्षा के लिए जिम्मेदार हैं, नियम तीव्र प्रतिक्रिया के लिए जिम्मेदार हैं," ये सभी एक एकीकृत ढांचे में निहित हैं जो नियमों को नए धोखाधड़ी प्रकारों को पकड़ने की अनुमति देते हैं जिन्हें समय के साथ समग्र सुरक्षा को मजबूत करने के लिए मॉडल में वापस फीड किया जा सकता है।
कॉइनबेस का कहना है कि उसने डेटा का पुनर्गठन करके, स्कीमा विकास को स्वचालित करके, और अपनी जोखिम टीमों के लिए नोटबुक-आधारित विश्लेषणात्मक उपकरण पेश करके, पहले जो मैन्युअल और धीमी नियम निर्माण कार्यप्रणाली हुआ करती थी, उसे एक डेटा-संचालित, स्वचालित अनुशंसा प्रणाली में बदल दिया है।
इस सुधार के हिस्से के रूप में, नियम बैकटेस्टिंग का प्रदर्शन 10 गुना से अधिक बेहतर हुआ है, जिससे कॉइनबेस को नए सुरक्षा उपायों का परीक्षण और तैनाती बहुत तेजी से करने की अनुमति मिलती है क्योंकि घोटाले का व्यवहार वास्तविक समय में विकसित होता है।
कॉइनबेस के अनुसार, प्रणाली अब नियम मापदंडों की सिफारिश करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है, जिसका लक्ष्य "धोखाधड़ी का मुकाबला करते हुए और सामान्य उपयोगकर्ताओं पर प्रभाव को कम करते हुए झूठी सकारात्मक दरों को कम करना" है, जो अरबों का ट्रेडिंग वॉल्यूम संसाधित करने वाले एक प्रमुख एक्सचेंज के लिए एक महत्वपूर्ण संतुलन है।
नवीनतम अपग्रेड उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल पर कॉइनबेस के एक ब्लॉग में उल्लिखित पिछले प्रयासों पर आधारित है, जहां कंपनी ने कहा था कि उसका मिशन "स्केलेबल, अनुकूली, ब्लॉकचेन-जागरूक एमएल सिस्टम का निर्माण जारी रखना है जो कॉइनबेस को उपयोगकर्ता अनुभव को खराब किए बिना अपने उत्पादों के लिए जोखिम को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है।"
यह कदम ऐसे समय में आया है जब क्रिप्टो में धोखाधड़ी का औद्योगीकरण हो गया है।
ब्लॉकचेन इंटेलिजेंस फर्म टीआरएम लैब्स ने बताया कि वैश्विक क्रिप्टो धोखाधड़ी 2025 में लगभग 35 अरब डॉलर तक पहुंच गई, चेतावनी दी कि जब कम रिपोर्टिंग को शामिल किया जाता है, तो "कुल वार्षिक नुकसान विश्व स्तर पर 200 अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक होने की संभावना है"।
एक अलग 2026 अपराध रिपोर्ट में, टीआरएम ने कहा कि अवैध क्रिप्टो प्रवाह 2025 में रिकॉर्ड 158 अरब डॉलर तक पहुंच गया, जिसमें घोटाले के नेटवर्क तेजी से पेशेवर व्यवसायों की तरह चलाए जा रहे हैं और एआई उपकरण बड़े पैमाने पर प्रतिरूपण और पहुंच को तेज कर रहे हैं।
कॉइनबेस के मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारी, फिलिप मार्टिन लुंघोफर ने पहले कहा है कि एक्सचेंज "धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई-उपयोग के मामलों" में वृद्धि देख रहा है और पहले से ही उपयोगकर्ता गतिविधि और सहायता चैट की निगरानी के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहा है ताकि घोटालों या खाता अधिग्रहण के संकेतों का पता चल सके।
स्वचालित, घटना-संचालित नियम निर्माण और कुशल नियमों को मॉडल सुविधाओं में संभावित "एक-क्लिक रूपांतरण" में एक्सचेंज का नवीनतम निवेश कॉइनबेस को पूरी तरह से स्वचालित जोखिम प्रबंधन प्रणाली के करीब धकेलना है, क्योंकि धोखेबाज खुद एआई का उपयोग कमजोरियों की जांच और शोषण करने के लिए पहले से कहीं ज्यादा तेजी से कर रहे हैं।
कॉइनबेस की सुरक्षा स्थिति और उपयोगकर्ता सुरक्षा प्रयासों पर व्यापक संदर्भ के लिए, पाठक मशीन लर्निंग और अनुपालन पर कॉइनबेस के धोखाधड़ी-केंद्रित ब्लॉग पोस्ट का संदर्भ ले सकते हैं, साथ ही crypto.news पर कॉइनबेस घोटाले की गतिविधि और क्रिप्टो धोखाधड़ी के रुझानों की पिछली कवरेज भी देख सकते हैं।
