Перейти к основному содержимому

Контроль мошенничества: ИИ-агент для криптоиндустрии и Web3

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Мошенничество и атаки: Криптоиндустрия и Web3 сталкиваются с высоким уровнем мошенничества, включая фишинговые атаки, поддельные ICO, скам-проекты и взломы смарт-контрактов.
  2. Регуляторные требования: Компании должны соблюдать строгие правила KYC (Know Your Customer) и AML (Anti-Money Laundering), что требует постоянного мониторинга и анализа данных.
  3. Отсутствие прозрачности: Децентрализованная природа блокчейна затрудняет отслеживание подозрительных транзакций и идентификацию злоумышленников.
  4. Риски инвестирования: Инвесторы нуждаются в инструментах для оценки надежности криптопроектов и предотвращения вложений в мошеннические схемы.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Криптобиржи.
  • Платформы для инвестирования в криптоактивы.
  • Регуляторы и финансовые учреждения.
  • Компании, работающие с децентрализованными финансами (DeFi).
  • Разработчики смарт-контрактов и блокчейн-решений.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Обнаружение мошенничества:
    • Анализ транзакций в реальном времени для выявления подозрительных активностей.
    • Идентификация фишинговых сайтов и поддельных криптопроектов.
  2. Оценка рисков:
    • Анализ надежности криптопроектов на основе данных о команде, коде и финансировании.
    • Прогнозирование рисков для инвесторов.
  3. Соблюдение регуляторных требований:
    • Автоматизация процессов KYC и AML.
    • Генерация отчетов для регуляторов.
  4. Мониторинг смарт-контрактов:
    • Выявление уязвимостей в коде смарт-контрактов.
    • Предупреждение о потенциальных атаках.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Интеграция в одну платформу для мониторинга и анализа.
  • Мультиагентная система: Совместная работа нескольких агентов для анализа данных на разных блокчейнах.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение (ML): Для классификации транзакций и прогнозирования рисков.
  • Обработка естественного языка (NLP): Для анализа текстовых данных (например, описаний проектов или сообщений в соцсетях).
  • Глубокое обучение (Deep Learning): Для анализа сложных паттернов в данных.
  • Анализ графов: Для выявления связей между кошельками и транзакциями.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Получение данных о транзакциях, смарт-контрактах и проектах из блокчейна и внешних источников.
  2. Анализ:
    • Применение ML и NLP для классификации данных и выявления аномалий.
  3. Генерация решений:
    • Предоставление рекомендаций по блокировке подозрительных транзакций или проектов.
    • Формирование отчетов для регуляторов.

Схема взаимодействия​

[Блокчейн] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Платформа клиента]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ бизнес-процессов клиента и регуляторных требований.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка новых под конкретные задачи.
  3. Интеграция:
    • Подключение к блокчейну и платформе клиента через API.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе исторических данных клиента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Подключите агента к вашему блокчейну или платформе.
  3. Настройте параметры мониторинга и анализа через API.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование рисков​

Запрос:

POST /api/risk-assessment
{
  "project_id": "12345",
  "data": {
    "team_info": "https://example.com/team",
    "code_repository": "https://github.com/project",
    "funding_details": "1000000 USD"
  }
}

Ответ:

{
  "risk_level": "high",
  "reasons": [
    "Недостаточная информация о команде",
    "Подозрительные транзакции в финансировании"
  ]
}

Обнаружение мошенничества​

Запрос:

POST /api/fraud-detection
{
  "transaction_id": "0xabc123",
  "blockchain": "Ethereum"
}

Ответ:

{
  "is_fraud": true,
  "details": {
    "suspicious_pattern": "Необычно высокая частота транзакций",
    "related_wallets": ["0xdef456", "0xghi789"]
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

ЭндпоинтМетодОписание
/api/risk-assessmentPOSTОценка рисков криптопроекта.
/api/fraud-detectionPOSTОбнаружение мошеннических транзакций.
/api/kyc-verificationPOSTПроверка пользователей по KYC.
/api/aml-reportGETГенерация отчета AML.

Примеры использования​

Кейс 1: Криптобиржа​

  • Задача: Обнаружение подозрительных транзакций.
  • Решение: Интеграция агента для мониторинга транзакций в реальном времени.
  • Результат: Снижение числа мошеннических операций на 30%.

Кейс 2: Регулятор​

  • Задача: Проверка криптопроектов на соответствие AML.
  • Решение: Использование агента для анализа данных и генерации отчетов.
  • Результат: Ускорение процесса проверки на 50%.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.
Связаться с нами