Améliorer la sécurité sur Binance P2P : Lutter contre les escroqueries avec une IA avancée
Alors que la plateforme Binance P2P continue de gagner en popularité depuis son lancement fin 2018, offrant un moyen sans friction aux utilisateurs d'échanger des devises numériques comme le Bitcoin contre des devises fiat locales, elle fait face à des risques inhérents associés au trading peer-to-peer. Contrairement aux échanges traditionnels, les plateformes P2P fonctionnent sur la confiance entre les utilisateurs, les rendant vulnérables à diverses escroqueries. En réponse, Binance a récemment publié un article décrivant ses initiatives pour améliorer la sécurité grâce à des technologies avancées d'IA.
Escroqueries courantes dans le trading P2P
L'article identifie quatre escroqueries répandues que les utilisateurs peuvent rencontrer sur la plateforme Binance P2P :
- Représentants du service client fictifs : Les escrocs se font passer pour le support de Binance, utilisant des messages bien élaborés pour extraire des informations sensibles des utilisateurs.
- Escroqueries d'entiercement : Les fraudeurs prétendent à tort que les paiements en fiat sont bloqués en entiercement, tentant de manipuler les utilisateurs pour qu'ils croient qu'ils sont protégés.
- Menaces d'appeler la police : Certains escrocs recourent à des tactiques d'intimidation, menaçant de contacter les autorités pour instiller la peur et obliger à se conformer.
- Escroquerie d'annulation de commande : Les escrocs dupent les acheteurs pour qu'ils annulent des transactions après paiement, leur volant leurs fonds.
Modèles d'IA comme gardiens
Pour combattre efficacement ces escroqueries, Binance a intégré une infrastructure de sécurité utilisant des modèles d'intelligence artificielle (IA) visant à surveiller les transactions et à identifier les activités frauduleuses. Au cœur de cette approche, on trouve le déploiement de grands modèles de langage (LLMs), des systèmes d'IA sophistiqués capables de traiter et de générer un langage humain.
Ces modèles d'IA sont continuellement formés sur des données de communication dérivées de transactions P2P, améliorant leur capacité à reconnaître et à intercepter les comportements liés aux escroqueries. Malgré les défis posés par les données d'escroqueries limitées, Binance utilise diverses techniques — y compris le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage, et l'ajustement des poids de classe — pour affiner la précision de ses modèles. Des modèles prometteurs comme LLaMa 2, OpenAssistant et Falcon contribuent à la création d'instances de formation supplémentaires, renforçant l'efficacité des modèles.
Surveillance des interactions des utilisateurs
En utilisant l'IA, Binance analyse proactivement les interactions des utilisateurs sur la fonction de chat de la plateforme P2P pour identifier les messages suspects pouvant signaler une intention frauduleuse avant qu'une transaction n'ait lieu. Cette approche innovante a prouvé son efficacité en empêchant plus de 2 000 escroqueries potentielles et en facilitant plus de 212 000 complétions de commandes, totalisant plus de 28 millions de dollars en fonds.
Les applications concrètes de ces modèles d'IA incluent l'alerte des utilisateurs sur les risques associés aux paiements de tiers et l'offre d'assistance aux vendeurs pour compléter efficacement leurs commandes.
Engagement envers la sécurité des utilisateurs
L'engagement de Binance envers la sécurité de ses utilisateurs est souligné par des investissements continus dans des outils alimentés par l'IA et la présence d'une équipe de service client dédiée. La formation continue des modèles de langage garantit qu'ils restent pertinents et efficaces contre les tactiques en constante évolution utilisées par les escrocs. De plus, les utilisateurs sont encouragés à signaler toute escroquerie au support de Binance, facilitant une protection améliorée et une sensibilisation communautaire.
Conclusion
Alors que les escroqueries dans le trading peer-to-peer persistent, Binance reste à la pointe des avancées en matière de sécurité, tirant parti de la puissance de l'IA pour protéger ses utilisateurs et promouvoir un environnement de trading sûr. Les mesures proactives de l'entreprise illustrent comment la technologie peut interagir avec la finance pour favoriser la confiance des utilisateurs et atténuer les risques.
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