如何利用機器學習識別加密項目風險？_加密貨幣:YFI

加密貨幣和監管的必要性

加密貨幣是一種存在于數字世界的交易媒介（另一種支付形式），依靠加密技術使交易安全。加密貨幣背后的技術允許用戶直接向他人發送貨幣，而不需要通過第三方，如銀行。為了進行這些交易，用戶需要設置一個數字錢包，而不需要提供身份證號碼或信用評分等個人細節，因此可以讓用戶偽匿名。

對于普通的加密貨幣用戶來說，這種匿名性可以讓他們放心，因為他們的個人信息或交易數據不會被黑客竊取。然而，這種交易匿名性的提高，也容易被犯罪分子濫用，進行洗錢、恐怖融資等非法活動。這種非法活動給區塊鏈錢包用戶以及加密貨幣實體都造成了巨大的損失。雖然金融行動特別工作組（FATF）等監管機構已經在這些實體的監管中引入了標準化的指導方針，但由于每天都有大量的加密貨幣實體和交易發生，監控加密貨幣空間是一項具有挑戰性的任務。

因此，人們有興趣利用開源信息，例如新聞網站或社交媒體平臺，來識別可能的安全漏洞或非法活動。在與Lynx Analytics的合作中，我們（來自新加坡國立大學的一個學生團隊）已經致力于開發一個自動工具，以刮取開源信息，預測每篇新聞文章的風險分數，并標記出風險文章。這個工具將被整合到Cylynx平臺（https://www.cylynx.io/）中，這是Lynx Analytics開發的一個工具，用于幫助監管機構通過使用各種信息源監控區塊鏈活動。

Safe：將通過SafeDAO決定如何處置初始分配的ARB代幣:5月11日消息，數字資產管理平臺Safe（原GnosisSafe）表示，將代表Safe生態接收Arbitrum基金會初始分配的ARB代幣，并將在Safe DAO論壇上發帖，以決定如何分配這些資金，同時公布了資金接收地址。此前報道，Arbitrum面向DAO的空投總計1.13億枚（1.13%），其中Safe獲得257540枚。[2023/5/11 14:56:14]

我們確定了3類開源數據，這些數據可以提供有價值的信息，幫助檢測加密貨幣領域的可疑活動。這些類別是：

傳統的新聞網站，如谷歌新聞，它將報告重大的黑客事件。

加密貨幣專用新聞網站，如Cryptonews和Cointelegraph，它們更有可能報道小型實體和小型安全事件的新聞。

英國央行官員：如果穩定幣被用作一種支付方式，將研究如何對其進行監管:英國央行金融市場基礎設施執行董事Christina Segal-Knowles演講表示， 如果穩定幣被用作一種支付方式，她會研究如何對其進行監管。如果監管得當，像穩定幣這樣的數字貨幣可能會有好處：包括更便宜的支付方式和更多的功能。它們可能對金融穩定有潛在的好處。但這需要監管機構按照我們對當前使用的貨幣所期望的標準來控制新形式的貨幣。[2021/6/10 23:27:58]

社交媒體網站，如Twitter和Reddit，在官方發布黑客新聞之前，加密貨幣所有者可能會在那里發布有關黑客的消息。

檢索文章和社交媒體帖子的內容，然后建立情緒分析模型。該模型為文章中提到的實體分配了一個風險活動的概率。

YFII社區發起YIP-5實施方案的投票，將決定如何使用5%的利潤:YFII社區發起一項關于實施YIP-5提案（5%利潤用作循環挖礦）的方案的投票。目前一共有3種方案供選擇，方案1是5%的利潤全部用于YFII或者iYFII/YFII LP的激勵，方案2是5%中大部分用于YFII相關激勵，少部分用于iToken的激勵，方案3是5%中少部分用于YFII相關激勵，大部分用于iToken的激勵。這三種方案中此前討論支持率最高的是方案1。投票從今天下午5點30分開始，持續72小時。[2020/9/29]

我們嘗試了四種不同的自然語言處理工具進行情緒分析，即VADER、Word2Vec、fastText和BERT模型。在通過選定的關鍵指標（召回率、精度和F1）對這些模型進行評估后，RoBERTa模型（BERT的一個變種）表現最佳，被選為最終模型。

Craig Wright：PoW是指導網絡存在分歧時如何行動的信號:Craig Wright在其最新的博客文章中解釋了為什么工作量證明（Proof-of-Work，PoW）是至關重要的。他表示，工作量證明是一種重要的信號，它告訴網絡上的節點，當網絡上存在分歧時，該如何行動。重要的是要區分這些節點不是對網絡規則投票，而是執行規則。他說，“工作量證明是一種經濟信號，從理論上講是從游戲的角度去激勵玩家的誠實行為，或者提供一種懲罰機制。”[2020/8/20]

RoBERTa模型對新聞文章（標題和摘錄）或社交媒體帖子的文本進行處理，并為特定文本分配一個風險分數。由于該文本在數據收集過程中已經被標記為實體，我們現在已經有了加密實體的相關風險指標。在后期，我們將多個文本的風險分數結合起來，給出一個實體的整體風險分數。

RoBERTa原本是一個使用神經網絡結構建立的情感分析模型，我們將最后一層與我們標注的風險分數進行映射，以適應風險評分的環境。為了提高模型在未來文本數據上的通用性，我們進行了幾種文本處理方法，即替換實體、刪除url和替換hash。然后我們使用這個表現最好的模型進行風險評分。

直播｜條子哥 > Chainlink如何在一年內將生態擴大了400%？:金色財經 · 直播主辦的《 Focus 價值50》深度解析 6 大TOP50 項目，白話分享，刷新共識！6月16日16:30準時開播，本期Chainlink中國區負責人 條子哥將在直播間聊聊“Chainlink如何在一年內將生態擴大了400%？”，該項目剛剛被當選世界經濟論壇技術先鋒，感興趣的朋友掃碼移步收聽！[2020/6/16]

現在，每篇文章都有一個相關的來源（news/reddit/twitter），一個風險概率和一個計數，指的是文章被轉發、分享或轉發的次數。為了將這些風險概率轉換為加密貨幣實體的單一風險得分，我們首先將文章的概率值縮放到0到100的范圍內，并獲得每個來源的加權平均值，結合文章的風險得分和計數。加權平均數用于對計數較高的文章給予更大的重視，因為份額數量很可能表明文章的相關性或重要性。

在計算出各來源的風險得分后，我們對各來源的風險得分進行加權求和，得到綜合得分，公式如下：

傳統的新聞來源被賦予了更高的權重，因為這些來源更有可能報道重大的安全漏洞（相對于單個用戶的黑客事件）。

我們在2020年1月1日至2020年10月30日的174個加密貨幣實體的名單上測試了我們的解決方案，并將結果與該時間段內的已知黑客案例進行了比較。我們發現，我們的風險評分方法表現相當出色，在37個已知的黑客案例中識別了32個。我們還分析了我們的解決方案對單個實體的有效性。下圖顯示了Binance從2020年1月1日至2020年10月30日的風險評分。虛線紅線代表已知的黑客案例。從圖中我們觀察到，我們的解決方案報告了5個已知黑客中的4個黑客的風險得分增加。也有幾個峰值與已知黑客案例不一致。然而，這并不構成一個主要問題，因為對我們的模型來說，更重要的是識別盡可能多的黑客，減少未識別的黑客數量。

在風險評分過程中，我們注意到，與規模較小的實體相比，規模較大的實體的風險評分往往有較大比例的假陽性記錄。這是因為大型實體被談論得更多，因此會有更多的負面帖子和虛假謠言，從而導致更高的不準確率。

另一個值得強調的有趣趨勢是，圍繞著黑客攻擊通常有幾個明顯的高峰。這是由于不同數據源的反應時間不同。社交媒體網站Twitter和Reddit通常是第一個看到高風險事件發生時的高峰，因為用戶會發帖提出他們觀察到的異常情況，比如一個實體的網站在沒有事先通知用戶的情況下宕機。官方消息一般是在官方聲明之后，稍后才會發布。

我們發現，我們的解決方案有兩個潛在的局限性，首先是需要不斷地維護收集器。網站設計可能會隨著時間的推移而改變，這些網站的刮擦器需要更新，以確保相關信息仍能被檢索到，從而達到風險評分的目的。

第二個限制是，驗證一篇文章是否已被正確地標記為加密貨幣實體是具有挑戰性的。例如，一篇報道Bancor可疑活動的文章可能也會因為一個不相關的事件提到Binance。我們的解決方案會錯誤地將新聞標記為兩個實體，并將Binance標記為風險，即使它不是文本中的關鍵主題。然而，這并不是一個主要的限制，因為我們只使用新聞文章的標題和摘錄來進行風險評分，這通常只包含文章的關鍵信息。

我們的項目讓監管機構可以輕松挖掘開源信息，更好地識別加密貨幣領域發生的風險事件。我們提供了一個分析文章并預測風險分數的語言模型，以及根據實體和來源信息匯總這些分數的方法。這些方法都被編織成一個可以端到端運行的自動化流水線。將該項目整合到Cylynx平臺中，將對其現有功能進行補充，并為監管機構識別高風險加密貨幣實體提供巨大的幫助。

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