Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Предотвращение мошенничества

Отрасль: Криптоиндустрия и Web3
Подотрасль: Криптокошельки и платежные системы

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Мошенничество в транзакциях: Увеличение числа мошеннических операций, включая фишинг, поддельные кошельки и схемы "pump-and-dump".
  2. Отсутствие прозрачности: Сложность отслеживания подозрительных транзакций в децентрализованных системах.
  3. Репутационные риски: Потеря доверия клиентов из-за утечек данных или успешных атак.
  4. Регуляторные требования: Необходимость соответствовать стандартам AML (Anti-Money Laundering) и KYC (Know Your Customer).

Типы бизнеса​

  • Криптокошельки (например, MetaMask, Trust Wallet).
  • Платежные системы на базе блокчейна.
  • Децентрализованные биржи (DEX).
  • Платформы для стейкинга и децентрализованных финансов (DeFi).

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции​

  1. Анализ транзакций в реальном времени:

    • Обнаружение подозрительных паттернов (например, необычно высокие суммы, частые переводы на новые адреса).
    • Оценка рисков на основе истории транзакций и репутации адресов.

  2. Обнаружение фишинга и мошеннических схем:

    • Мониторинг поддельных кошельков и сайтов.
    • Предупреждение пользователей о потенциальных угрозах.

  3. AML и KYC автоматизация:

    • Проверка пользователей на соответствие требованиям.
    • Генерация отчетов для регуляторов.

  4. Прогнозирование рисков:

    • Использование машинного обучения для предсказания новых типов атак.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Интеграция в отдельные кошельки или платежные системы.
  • Мультиагентная система: Создание сети агентов для обмена данными о подозрительных активностях между платформами.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение:
    • Классификация транзакций (нормальные/подозрительные).
    • Кластеризация адресов для выявления связанных мошеннических схем.
  • NLP (Natural Language Processing):
    • Анализ текстовых данных (например, описания транзакций, сообщения в чатах).
  • Графовые нейронные сети:
    • Построение связей между адресами для выявления сложных схем.

Подход к решению​

Этапы работы​

  1. Сбор данных:
    • Получение данных о транзакциях, адресах и пользователях.
  2. Анализ:
    • Применение моделей ИИ для классификации и прогнозирования.
  3. Генерация решений:
    • Блокировка подозрительных транзакций.
    • Уведомление пользователей и администраторов.

Схема взаимодействия​

Пользователь → Транзакция → ИИ-агент → Анализ → Решение  
                          ↓  
                  Уведомление/Блокировка

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов и регуляторных требований.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к API криптокошельков или платежных систем.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Подключите агента к вашему кошельку или платежной системе.
  3. Настройте параметры мониторинга (например, пороги для уведомлений).

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование рисков​

Запрос:

POST /api/risk-assessment  
{
  "transaction": {
    "from": "0x123...",
    "to": "0x456...",
    "amount": "1.5 ETH",
    "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z"
  }
}

Ответ:

{
  "risk_level": "high",
  "reason": "Unusual transaction pattern",
  "recommendation": "Block and notify user"
}

Управление данными​

Запрос:

GET /api/transaction-history?address=0x123...

Ответ:

{
  "transactions": [
    {
      "from": "0x123...",
      "to": "0x789...",
      "amount": "0.5 ETH",
      "timestamp": "2023-09-30T14:00:00Z"
    }
  ]
}

Ключевые API-эндпоинты​

МетодЭндпоинтОписание
POST/api/risk-assessmentОценка риска транзакции.
GET/api/transaction-historyПолучение истории транзакций.
POST/api/block-addressБлокировка подозрительного адреса.

Примеры использования​

Кейс 1: Обнаружение фишинга​

Пользователь пытается отправить средства на поддельный кошелек. Агент блокирует транзакцию и уведомляет пользователя.

Кейс 2: AML-отчеты​

Платформа автоматически генерирует отчеты для регуляторов на основе данных, собранных агентом.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Контакты