Coinbase обновляет свою систему борьбы с мошенничеством, интегрируя машинное обучение с движком правил, сокращая время отклика до нескольких часов

Coinbase заявила, что оптимизирует процесс создания правил в своей системе борьбы с мошенничеством, интегрируя модели машинного обучения с движком правил, достигая более эффективного управления рисками. Она также предложила стратегию с двумя направлениями: "модели, ответственные за долгосрочную защиту, правила, ответственные за быструю реакцию," и создала единую структуру для создания обратной связи между ними: правила используются для выявления новых типов мошенничества и обучения модели в обратном направлении, тем самым постоянно улучшая общие возможности защиты.

Что касается конкретных оптимизаций, Coinbase преобразовала ранее ручной процесс создания правил в основанную на данных и автоматизированную систему рекомендаций, реорганизовав данные, автоматизировав эволюцию схемы и введя аналитические инструменты на основе блокнотов, значительно улучшив эффективность. Среди этих улучшений производительность обратного тестирования правил увеличилась более чем в 10 раз, а общее время отклика сократилось с нескольких дней до нескольких часов. Кроме того, новая система использует машинное обучение для рекомендации параметров, помогая снизить уровень ложных срабатываний ставок, борясь с мошенничеством и минимизируя влияние на обычных пользователей. Coinbase указала, что следующим шагом будет продвижение автоматической генерации правил, основанной на событиях, и исследование "однокнопочной конверсии" эффективных правил в функции модели, что еще больше приблизит к автоматизированной системе управления рисками.