Coinbase 升级反欺詐體系,融合機器學習與規則引擎,將響應時間縮短至數小時
ChainCatcher 消息,Coinbase 表示,其正透過整合機器學習模型與規則引擎,優化反欺詐系統中的規則創建流程,實現更高效的風險管理,同時還提出"模型負責長期防禦、規則負責快速響應"的雙軌策略,並構建統一框架,使兩者形成反饋閉環:規則用於捕捉新型欺詐行為,並反向訓練模型,從而持續提升整體防禦能力。
在具體優化上,Coinbase 透過重構數據結構、自動化 Schema 演進以及引入基於 Notebook 的分析工具,將原本依賴人工的規則創建流程轉為數據驅動與自動推薦,顯著提升效率。其中,規則回測性能提升超過 10 倍,整體響應時間由數天縮短至數小時。此外,新系統透過機器學習推薦參數,有助於降低誤判率,在打擊欺詐的同時減少對正常用戶的影響。Coinbase 表示,下一步將推進事件驅動的自動規則生成,並探索將高效規則"一鍵轉化"為模型特徵,進一步邁向自動化風險管理體系。
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