Перейти к основному содержимому

Анализ поведения

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Мошенничество и атаки: Криптокошельки и платежные системы часто становятся мишенью для мошенников, использующих фишинг, взломы и другие методы.
  2. Недостаток прозрачности: Отсутствие четкого понимания поведения пользователей затрудняет выявление подозрительных активностей.
  3. Ручной анализ данных: Традиционные методы анализа данных требуют значительных временных и человеческих ресурсов.
  4. Сложность прогнозирования: Предсказание будущих угроз или изменений в поведении пользователей остается сложной задачей.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптокошельки
  • Платежные системы в криптовалютах
  • Биржи криптовалют
  • Децентрализованные приложения (dApps)
  • Компании, занимающиеся безопасностью в Web3

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Анализ поведения пользователей: Агент отслеживает и анализирует действия пользователей, выявляя аномалии и подозрительные активности.
  2. Прогнозирование угроз: Используя исторические данные, агент предсказывает возможные угрозы и предлагает меры по их предотвращению.
  3. Автоматизация мониторинга: Агент автоматически отслеживает транзакции и активность на платформе, снижая нагрузку на команду безопасности.
  4. Генерация отчетов: Агент создает детализированные отчеты о поведении пользователей и выявленных угрозах.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в одну систему для анализа поведения пользователей.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа данных на разных платформах или в разных сегментах бизнеса.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа исторических данных и прогнозирования угроз.
  • NLP (Natural Language Processing): Для анализа текстовых данных, таких как сообщения пользователей или транзакционные описания.
  • Анализ временных рядов: Для выявления аномалий в поведении пользователей.
  • Кластеризация и классификация: Для группировки пользователей по типам поведения и выявления подозрительных активностей.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные о транзакциях, активности пользователей и других релевантных параметрах.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение и NLP, агент анализирует данные на предмет аномалий и подозрительных активностей.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предлагает меры по предотвращению угроз и улучшению безопасности.

Схема взаимодействия​

Пользователь -> Транзакция/Активность -> Агент (Сбор данных) -> Анализ данных -> Генерация решений -> Отчет/Уведомление

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и определение ключевых задач.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов и выявление точек для улучшения.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Обучение агента на исторических данных и настройка параметров.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите API-ключ.
  2. Интеграция: Используйте предоставленные API-эндпоинты для интеграции агента в вашу систему.
  3. Настройка: Настройте параметры агента в соответствии с вашими потребностями.
  4. Запуск: Запустите агента и начните получать данные и отчеты.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "predict_threats",
  "data": {
    "user_id": "12345",
    "transaction_history": [
      {"date": "2023-10-01", "amount": 1000},
      {"date": "2023-10-02", "amount": 1500}
    ]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "user_id": "12345",
    "threat_level": "medium",
    "recommendations": ["Увеличить мониторинг", "Ограничить транзакции"]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "update_user_data",
  "data": {
    "user_id": "12345",
    "new_data": {
      "email": "new_email@example.com",
      "phone": "+1234567890"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Данные пользователя обновлены"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "analyze_behavior",
  "data": {
    "user_id": "12345",
    "activity_log": [
      {"date": "2023-10-01", "action": "login"},
      {"date": "2023-10-02", "action": "transaction"}
    ]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "user_id": "12345",
    "behavior_score": 85,
    "anomalies_detected": 2
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "api_key": "ваш_api_ключ",
  "action": "send_notification",
  "data": {
    "user_id": "12345",
    "message": "Подозрительная активность обнаружена"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Уведомление отправлено"
}

Ключевые API-эндпоинты​

Основные API-эндпоинты​

  1. /predict_threats: Прогнозирование угроз на основе данных пользователя.
  2. /update_user_data: Обновление данных пользователя.
  3. /analyze_behavior: Анализ поведения пользователя.
  4. /send_notification: Отправка уведомлений пользователю.

Примеры использования​

Кейсы применения агента​

  1. Выявление мошенничества: Агент выявляет подозрительные транзакции и уведомляет администрацию.
  2. Прогнозирование угроз: Агент предсказывает возможные атаки на основе исторических данных.
  3. Автоматизация отчетов: Агент автоматически генерирует отчеты о поведении пользователей.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение.

Контакты