Principaux points à retenir

  • La plateforme Binance P2P (peer-to-peer) utilise des modèles de langage avancés (LLM) pour surveiller les transactions à la recherche de signes de comportement frauduleux et aider à résoudre les appels des utilisateurs.

  • Les tactiques d'escroquerie les plus courantes consistent à inciter les vendeurs à libérer leur crypto-monnaie avant de recevoir le paiement réel ou à demander aux acheteurs d'annuler leur commande après le paiement.

  • En combinant des outils d'intelligence artificielle et une équipe de service client diligente, nous visons à garantir une expérience utilisateur sécurisée sur Binance P2P.

Découvrez le travail des héros méconnus qui travaillent dans les coulisses pour garantir une expérience utilisateur sécurisée sur Binance P2P.

La plateforme P2P de Binance a été lancée fin 2018 pour faciliter les transactions de change entre le bitcoin et les devises locales. Bien que pratique, le trading peer-to-peer (P2P) comporte des risques spécifiques. Au lieu de passer par un échange centralisé, vous faites confiance à un autre utilisateur pour honorer votre demande d'achat ou de vente de crypto-monnaies.

Que faire si vous effectuez une transaction avec un escroc ? Les places de marché P2P réputées, comme Binance P2P, utilisent un service d'entiercement et un processus strict de vérification d'identité pour lutter contre les activités frauduleuses. Mais même avec toutes les mesures de protection appropriées en place, les escrocs peuvent trouver un moyen de s'en sortir et le font souvent.

En exploitant les modèles d'intelligence artificielle (IA), nous avons construit une infrastructure de sécurité conçue pour atténuer les risques spécifiques associés au trading P2P. Mais avant d'aller plus loin, examinons quelques escroqueries courantes auxquelles les traders sont confrontés lorsqu'ils utilisent la fonction « Chat » sur Binance P2P.

Quatre escroqueries courantes sur Binance P2P

1. Faux représentants du service clientèle

Les escrocs se font souvent passer pour le support technique de Binance pour inciter les victimes à divulguer les informations de leur compte ou de leur carte de crédit. Ils peuvent prétendre que Binance a déjà « reçu le paiement » avant de demander au vendeur de libérer sa cryptomonnaie sous séquestre.

S'il y a une chose que vous devez retenir : notre équipe d'assistance ne communiquera jamais, en aucun cas, avec vous via la boîte de discussion de Binance P2P.

2. Arnaque au séquestre

Dans cette arnaque, l'escroc se fait passer pour un acheteur. Au cours de la transaction, l'escroc ment et prétend que le paiement en monnaie fiduciaire est détenu sur le compte séquestre de Binance P2P. L'escroc prétend que Binance « enverra » l'argent une fois que vous aurez libéré votre crypto.

Ce n'est pas ainsi que fonctionne le système de séquestre de Binance P2P. Nous sécurisons temporairement uniquement les crypto-monnaies des vendeurs sous séquestre, et les paiements fiduciaires des acheteurs ne passent jamais par notre service de séquestre.

3. Menacer d'appeler la police

Les escrocs peuvent prétendre avoir payé après avoir passé une commande. Si vous hésitez, ils vous pousseront à effectuer votre paiement en menaçant d'appeler la police.

Ne cédez pas aux menaces sur Binance P2P. Pour les litiges ou problèmes légitimes avec vos partenaires commerciaux, veuillez déposer un recours en suivant les étapes décrites dans ce guide : Comment faire appel des ordres P2P sur l'application Binance.

4. Inciter l'acheteur à annuler la commande après le paiement

Les escroqueries ne sont pas toutes initiées par les acheteurs : les vendeurs peuvent également mettre en œuvre des stratagèmes malveillants. Après avoir reçu le paiement, le vendeur peut prétendre qu'il y a un problème avec son mot de passe à usage unique (OTP) ou son mode de paiement et suggérer à l'acheteur d'annuler la commande. Le vendeur « promettra » alors de vous rembourser intégralement une fois la commande annulée.

Bien sûr, le vendeur n'est qu'un escroc qui n'a jamais prévu de rembourser. Toute personne vous demandant d'annuler une commande après que vous l'ayez payé essaie probablement de vous arnaquer.

Rencontrez les gardiens invisibles au travail

Pour protéger nos utilisateurs contre les escroqueries mentionnées ci-dessus, nous disposons de notre propre équipe de héros de l'IA travaillant dans les coulisses 24h/24 et 7j/7.

Ces héros sont des modèles d’IA spécialisés, formés pour détecter les utilisateurs qui agissent avec de mauvaises intentions. Les modèles agissent essentiellement comme des gardiens, supervisant différentes phases du pipeline de transactions dans le seul but d’intercepter les activités frauduleuses. Voici un aperçu plus détaillé des modèles que nous utilisons et de leur fonctionnement pour offrir à des millions d’utilisateurs une expérience de trading P2P fiable.

Homme à tout faire : Modèle de langage étendu (LLM)

Le terme « grand modèle linguistique » (LLM) désigne un système d’IA polyvalent capable de « comprendre » et de générer le langage humain. Les LLM sont formés à l’aide de données textuelles provenant d’Internet.

Au fil du temps, ces modèles peuvent être formés ou affinés pour exceller dans des tâches spécifiques, comme la génération de textes originaux ou la reconnaissance de messages pouvant signaler les intentions malveillantes des expéditeurs.

Comment utilisons-nous les LLM pour former nos modèles P2P ?

Pour affiner nos modèles, nous les exposons aux données de communication associées aux transactions P2P, autrement dit à ce que les gens se disent lorsqu’ils échangent. Au début, nos modèles ont rencontré plus d’exemples d’activité transactionnelle générale que de comportements liés à des escroqueries au cours du processus d’apprentissage. Cela a posé un obstacle de taille : comment nos modèles peuvent-ils apprendre comment les escrocs communiquent avec si peu d’instances pour en extraire des données ?

Nous avons tenté plusieurs approches :

  1. Augmenter l'ensemble d'entraînement du groupe minoritaire (échantillons d'escrocs) en répétant leurs instances (suréchantillonnage) plus souvent dans le modèle.

  2. Réduction du nombre d'instances provenant d'utilisateurs réguliers (sous-échantillonnage).

  3. Ajuster l'importance de chaque groupe (en modifiant les pondérations des classes).

Les trois méthodes n'étaient toujours pas satisfaisantes en raison de la diversité des données dues à la taille limitée de l'échantillon. L'approche la plus efficace a consisté à créer des instances de formation supplémentaires via des LLM tels que LLaMa 2, OpenAssistant et Falcon.

Nous avons utilisé ces LLM pour reformuler des exemples existants de comportement communicatif des escrocs, voire inventer de nouveaux exemples avec des messages similaires. Cela a permis d’obtenir un ensemble de matériel de formation plus équilibré avec un échantillon d’escrocs satisfaisant pour nos modèles de classification.

Comprendre les intentions des utilisateurs

La plupart des interactions des utilisateurs sur Binance P2P se déroulent via notre fonction de chat intégrée. Le contenu de ces conversations peut révéler des informations clés sur les intentions des utilisateurs. Par exemple, si quelqu'un se fait passer pour un agent du service client, enfreint les règles de paiement ou a besoin d'aide pour terminer une commande, il dit certaines choses dans le chat.

Nous peaufinons continuellement nos modèles LLM pour identifier les intentions des utilisateurs dans diverses situations P2P, comme le montre le diagramme ci-dessus. Nos modèles sont conçus pour comprendre les situations propres à notre marché et pour faire la différence entre les interactions suspectes et normales.

Notre objectif est de prévenir les escroqueries avant qu’elles ne puissent nuire à nos utilisateurs. Les LLM nous aident à signaler les messages suspects avant que la conversation ne débouche sur une transaction. En plus de renforcer la sécurité, ils nous aident systématiquement à identifier et à aider les utilisateurs qui ont besoin d’aide pour finaliser une transaction. Jusqu’à présent, nos modèles d’IA nous ont aidés à détecter et à prévenir plus de 2 000 escroqueries potentielles et à faciliter automatiquement 212 000 commandes dans le chat d’appel, avec des fonds impliqués totalisant plus de 28 millions de dollars.

Pour mieux illustrer le fonctionnement de nos modèles, voici deux exemples en action.

Scénario 1 : Paiement par un tiers

Lorsque notre modèle identifie qu'un utilisateur a l'intention d'utiliser un mode de paiement tiers, par exemple en utilisant le compte de quelqu'un d'autre pour effectuer un paiement, il déclenche rapidement une alerte envoyée au système de chat visible par les deux parties.

Cette alerte vise à informer nos utilisateurs des risques liés à l’acceptation d’une telle demande.

Scénario 2 : achèvement de la commande

Lorsqu'un vendeur rencontre des difficultés lors de la publication et de l'exécution d'une commande, il peut contacter notre chat d'appel pour obtenir de l'aide.

Notre modèle, lorsqu'il reconnaît qu'un vendeur a besoin d'aide pour la commande, active un ensemble de règles prédéfinies pour évaluer si les critères de traitement automatisé des commandes sont remplis. Si ces conditions sont remplies, le système procède à la libération et à l'exécution de la commande au nom du vendeur.

Réflexions finales

Chez Binance, nous investissons des ressources importantes pour assurer la sécurité de nos utilisateurs et nous utilisons la plus large gamme d'approches pour atteindre cet objectif, y compris des solutions innovantes telles que des outils basés sur l'IA. Nous utilisons de grands modèles de langage sur notre marché P2P pour identifier les utilisateurs susceptibles d'adopter un comportement suspect. Pour lutter contre l'industrie de l'escroquerie en constante évolution, nos modèles de langage sont constamment recyclés pour détecter les dernières tactiques et tendances.

Aux côtés de nos outils d'IA, notre équipe passionnée d'agents du service client travaille - après tout, dans certaines situations, rien ne peut remplacer une touche humaine. Ensemble, ils veillent à ce que Binance soit non seulement sûre, mais offre également une expérience utilisateur exceptionnelle, garantissant que chaque utilisateur puisse faire confiance à chaque produit et fonctionnalité disponibles dans l'écosystème Binance.

Si vous avez été victime d'un escroc P2P, veuillez déposer un rapport auprès du support Binance en suivant les étapes décrites dans ce guide : Comment signaler des escroqueries sur le support Binance.

Lectures complémentaires

  • Recherche Binance : l’IA dans les crypto-monnaies – Exploration des cas d’utilisation et des possibilités

  • Pourquoi et comment nous utilisons l'apprentissage automatique en temps réel pour surveiller les activités frauduleuses sur Binance

  • Série de blogs « Connaissez votre arnaque »