Wie Binance P2P KI nutzt, um Betrug effektiv zu bekämpfen

Die Sicherheit auf Binance P2P verbessern: Betrug mit fortschrittlicher KI bekämpfen

Da die Binance P2P-Plattform seit ihrem Start Ende 2018 an Bedeutung gewinnt und eine nahtlose Möglichkeit bietet, digitale Währungen wie Bitcoin gegen lokale Fiat-Währungen auszutauschen, sieht sie sich den inhärenten Risiken des Peer-to-Peer-Handels gegenüber. Im Gegensatz zu traditionellen Börsen basiert der P2P-Handel auf Vertrauen zwischen den Nutzern, was sie anfällig für verschiedene Betrügereien macht. Als Reaktion darauf hat Binance kürzlich einen Artikel veröffentlicht, der die Initiativen zur Verbesserung der Sicherheit durch fortschrittliche KI-Technologien darlegt.

Häufige Betrügereien im P2P-Handel

Der Artikel identifiziert vier gängige Betrügereien, denen Nutzer auf der Binance P2P-Plattform begegnen können:

• Gefälschte Kundenservicemitarbeiter: Betrüger geben sich als Binance-Support aus und verwenden gut ausgearbeitete Nachrichten, um sensible Nutzerinformationen zu extrahieren.
• Treuhandbetrug: Betrüger behaupten fälschlicherweise, dass Fiat-Zahlungen in Treuhandverwahrung gehalten werden, und versuchen, die Nutzer dazu zu bringen zu glauben, dass sie geschützt sind.
• Bedrohungen, die Polizei zu rufen: Einige Betrüger greifen auf Einschüchterungstaktiken zurück und drohen, die Strafverfolgungsbehörden zu kontaktieren, um Angst zu schüren und Compliance zu erzwingen.
• Tricks zur Auftragsstornierung: Betrüger täuschen Käufer, damit sie nach der Zahlung Transaktionen stornieren, und betrügen sie um ihre Gelder.

KI-Modelle als Wächter

Um diese Betrügereien effektiv zu bekämpfen, hat Binance eine Sicherheitsinfrastruktur integriert, die künstliche Intelligenz (KI)-Modelle nutzt, um Transaktionen zu überwachen und betrügerische Aktivitäten zu identifizieren. Zentral für diesen Ansatz ist der Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs), komplexen KI-Systemen, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen.

Diese KI-Modelle werden kontinuierlich mit Kommunikationsdaten aus P2P-Transaktionen trainiert, wodurch ihre Fähigkeit verbessert wird, betrugsbezogene Verhaltensweisen zu erkennen und abzufangen. Trotz der Herausforderungen durch begrenzte Betrugsdaten setzt Binance verschiedene Techniken ein – darunter Oversampling, Undersampling und Anpassung der Klassen gewichte –, um die Genauigkeit seiner Modelle zu verfeinern. Prominente Modelle wie LLaMa 2, OpenAssistant und Falcon tragen dazu bei, zusätzliche Trainingsinstanzen zu schaffen, die die Effektivität der Modelle verstärken.

Überwachung der Nutzerinteraktionen

Mit Hilfe von KI analysiert Binance proaktiv die Nutzerinteraktionen über die Chatfunktion der P2P-Plattform, um verdächtige Nachrichten zu identifizieren, die auf betrügerische Absichten hindeuten können, bevor eine Transaktion stattfindet. Dieser innovative Ansatz hat sich als erfolgreich erwiesen, indem über 2.000 potenzielle Betrügereien verhindert und über 212.000 Auftragsabschlüsse ermöglicht wurden, was insgesamt über 28 Millionen Dollar an Mitteln entspricht.

Ein praktisches Anwendungsbeispiel dieser KI-Modelle ist die Warnung der Nutzer vor Risiken, die mit Zahlungen Dritter verbunden sind, sowie die Unterstützung der Verkäufer beim effizienten Abschluss ihrer Aufträge.

Engagement für die Sicherheit der Nutzer

Das Engagement von Binance für die Sicherheit seiner Nutzer wird durch kontinuierliche Investitionen in KI-gestützte Tools und das Vorhandensein eines engagierten Kundenserviceteams unterstrichen. Das kontinuierliche Retraining der Sprachmodelle stellt sicher, dass sie relevant und effektiv gegen die sich ständig weiterentwickelnden Taktiken der Betrüger bleiben. Darüber hinaus werden die Nutzer ermutigt, Betrügereien an den Binance-Support zu melden, um einen besseren Schutz und ein erhöhtes Bewusstsein innerhalb der Gemeinschaft zu fördern.

Fazit

Da Betrügereien im Peer-to-Peer-Handel anhalten, bleibt Binance an der Spitze der Sicherheitsfortschritte und nutzt die Macht der KI, um seine Nutzer zu schützen und ein sicheres Handelsumfeld zu fördern. Die proaktiven Maßnahmen des Unternehmens veranschaulichen, wie Technologie mit Finanzen interagieren kann, um das Vertrauen der Nutzer zu fördern und Risiken zu mindern.