A Coinbase atualiza seu sistema antifraude, integrando aprendizado de máquina com um mecanismo de regras, reduzindo o tempo de resposta para algumas horas

By: rootdata|2026/04/23 22:42:01

A Coinbase afirmou que está otimizando o processo de criação de regras em seu sistema antifraude, integrando modelos de aprendizado de máquina com um mecanismo de regras, alcançando uma gestão de risco mais eficiente. Também propôs uma estratégia de dois eixos de "modelos responsáveis pela defesa de longo prazo, regras responsáveis pela resposta rápida" e construiu uma estrutura unificada para criar um ciclo de feedback entre os dois: as regras são usadas para capturar novos tipos de fraude e treinar o modelo ao contrário, aprimorando continuamente as capacidades de defesa geral.

Em termos de otimizações específicas, a Coinbase transformou o processo de criação de regras anteriormente manual em um sistema de recomendação automatizado e orientado por dados, reestruturando os dados, automatizando a evolução do esquema e introduzindo ferramentas analíticas baseadas em notebooks, melhorando significativamente a eficiência. Entre essas melhorias, o desempenho do backtesting de regras aumentou mais de 10 vezes, e o tempo de resposta geral foi reduzido de vários dias para algumas horas. Além disso, o novo sistema utiliza aprendizado de máquina para recomendar parâmetros, ajudando a reduzir falsos positivos taxas ao combater a fraude e minimizar o impacto nos usuários normais. A Coinbase indicou que o próximo passo será avançar na geração automática de regras impulsionada por eventos e explorar a "conversão com um clique" de regras eficientes em características do modelo, avançando ainda mais em direção a um sistema automatizado de gestão de riscos.

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