Points clés

  • La plate-forme Binance P2P utilise des modèles linguistiques avancés à grande échelle (LLM) pour surveiller les transactions à la recherche de signes de fraude et aider les utilisateurs à faire appel. 

  • Les tactiques d'escroquerie courantes consistent notamment à inciter les vendeurs à transférer leur crypto-monnaie avant que le paiement effectif ne soit reçu et à demander aux acheteurs d'annuler la commande après le paiement.

  • En combinant les outils d'intelligence artificielle et le travail de notre équipe d'assistance, nous nous efforçons de garantir une expérience Binance P2P sûre et sécurisée.

Apprenez-en davantage sur le travail des héros méconnus qui restent dans les coulisses mais contribuent à garantir une expérience Binance P2P sûre et sécurisée. 

La plateforme Binance P2P a été lancée fin 2018 pour faciliter les transactions d'échange entre Bitcoin et les monnaies locales. Le Le trading P2P est pratique, mais comporte ses propres risques spécifiques. Au lieu de passer par un échange centralisé, vous faites confiance à un autre utilisateur pour répondre à votre demande d’achat ou de vente de cryptomonnaie. 

Que faire si vous effectuez une transaction avec un fraudeur ? Les marchés P2P réputés tels que Binance P2P utilisent un service de dépôt fiduciaire et un processus strict de vérification d'identité pour lutter contre la fraude. Mais même avec toutes les mesures de sécurité appropriées en place, les fraudeurs parviennent souvent à les contourner. 

À l'aide de modèles d'intelligence artificielle (IA), nous avons créé une infrastructure de sécurité conçue pour atténuer les risques spécifiques associés au trading P2P. Mais avant d'entrer dans les détails, examinons certaines des escroqueries courantes auxquelles les traders sont confrontés lorsqu'ils utilisent Binance P2P Chat. 

Quatre escroqueries Binance P2P courantes

1. Faux représentants du service d'assistance

Les fraudeurs se font souvent passer pour un support Binance pour inciter les victimes à fournir les détails 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 transférer la cryptomonnaie via séquestre. 

Voici ce que vous devez retenir : Notre équipe d'assistance ne vous contactera en aucun cas via le chat Binance P2P. 

2. Fraude au dépôt

Dans ce stratagème, le fraudeur se fait passer pour l’acheteur. Au cours de la transaction, l'escroc ment et prétend que le paiement fiduciaire est détenu dans le séquestre Binance P2P. L'arnaque prétend que Binance « enverra » de l'argent dès que vous transférerez de la crypto-monnaie. 

Le système de dépôt fiduciaire Binance P2P fonctionne différemment. Nous ne stockons que temporairement la crypto-monnaie des vendeurs sous séquestre, et les paiements fiduciaires des acheteurs ne passent jamais par notre service de séquestre.

3. Menaces de contacter la police

Les fraudeurs peuvent prétendre avoir payé après que la commande ait été passée. Si vous hésitez, ils feront pression sur vous pour effectuer le transfert et menaceront d'appeler la police.

Ne tombez pas dans le piège des menaces sur Binance P2P. Si vous avez un litige ou un problème valable avec vos partenaires commerciaux, veuillez déposer un appel en suivant les instructions de ce guide : "Comment faire appel des commandes P2P sur l'application Binance".

4. Tromperie pour forcer l'acheteur à annuler la commande après paiement

Les stratagèmes malveillants ne sont pas seulement mis en œuvre par les acheteurs : les vendeurs peuvent également recourir à la fraude. Après réception du paiement, le vendeur peut signaler un problème avec le mot de passe à usage unique (OTP) ou le transfert de paiement et suggérer à l'acheteur d'annuler la commande. Le vendeur « s’engage » alors à vous rembourser l’intégralité du montant immédiatement après l’annulation de la commande. 

Bien sûr, le vendeur n'est qu'un arnaqueur qui n'a jamais prévu de rembourser. Quiconque vous demande d'annuler une commande après avoir effectué un paiement tente de vous arnaquer. 

Jetons un coup d'œil aux gardes secrets 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.

Nos héros sont des modèles d’IA spécialisés formés pour détecter les utilisateurs qui agissent avec des intentions malveillantes. Ces modèles agissent essentiellement comme des conseillers, surveillant les différentes phases du pipeline des transactions dans le seul but d'intercepter les activités frauduleuses. Jetons un coup d'œil aux modèles que nous utilisons et à la manière dont ils fonctionnent pour fournir à des millions d'utilisateurs un trading P2P fiable. 

Touche-à-tout - Grand Modèle de Langage (LLM)

Le terme grand modèle de langage (LLM) fait référence à un système d'IA universel capable de « comprendre » et de générer la parole humaine. Les LLM sont enseignés à l'aide de données textuelles provenant d'Internet.

Au fil du temps, ces modèles peuvent être entraînés ou ajustés pour effectuer avec succès certaines tâches, telles que la génération de textes originaux ou la reconnaissance de messages pouvant signaler une intention malveillante de la part des expéditeurs.

Comment utilisons-nous LLM pour former nos modèles P2P ?

Pour affiner nos modèles, nous leur donnons accès aux données liées aux transactions P2P, c'est-à-dire aux messages que les gens s'envoient lors du trading. Au début du processus de formation, nos modèles ont reçu plus d'exemples d'activités de transaction générales que de cas de fraude. Cela représentait un obstacle majeur : comment nos modèles apprendraient-ils comment les fraudeurs communiquent s'il y avait si peu de cas pour analyser les données ?

Nous avons essayé plusieurs approches : 

  1. Nous avons augmenté l'ensemble de formation du groupe minoritaire (exemples de fraude) en répétant ces exemples plus souvent (suréchantillonnage) dans le modèle. 

  2. Réduction du nombre d'exemples de communication utilisateur courante (discrétisation insuffisante).

  3. Modification de l'importance de chaque groupe (modification du poids des classes). 

Les trois méthodes ne nous satisfont toujours pas en raison de la diversité des données et de la taille limitée de l’échantillon. La création d'exemples supplémentaires pour l'apprentissage via LLM, tels que LLaMa 2, OpenAssistant et Falcon, s'est avérée être le moyen le plus efficace.

Nous avons utilisé ces LLM pour reformuler des exemples existants de comportement de communication des fraudeurs ou même créer de nouveaux exemples avec des messages similaires. Cela a fourni un ensemble de formation plus équilibré avec un échantillon de tricheurs de taille satisfaisante pour nos modèles de classification.

Comprendre l'intention de l'utilisateur

Sur Binance P2P, les utilisateurs interagissent le plus souvent dans le chat intégré. Le contenu de ces conversations peut fournir des informations clés sur l’intention de l’utilisateur. Par exemple, si un utilisateur se fait passer pour un agent du service client, enfreint les règles de paiement ou a besoin d'aide pour finaliser une commande, il écrit certaines choses dans le chat.

Nous améliorons constamment nos LLM pour identifier l'intention des utilisateurs dans diverses situations P2P, comme le montre le diagramme ci-dessus. Nos modèles sont formés pour comprendre les situations spécifiques à notre marché et faire la distinction entre les interactions suspectes et normales. 

Notre objectif est d'identifier les fraudeurs avant qu'ils n'aient la possibilité de nuire à nos utilisateurs. Les LLM nous aident à signaler les messages suspects avant que la transaction discutée n'ait lieu. En plus d'améliorer la sécurité, ils nous aident régulièrement à identifier et à assister les utilisateurs qui ont besoin d'aide pour réaliser une transaction. Jusqu’à présent, les modèles d’IA nous ont aidé à identifier et à prévenir plus de 2 000 cas de fraude potentiels. En outre, ils ont automatiquement facilité l’exécution de 212 000 mandats d’arrêt en appel, pour un total de plus de 28 millions de dollars.

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

Scénario 1. Paiement via un service tiers

Lorsque notre modèle détecte qu'un utilisateur a l'intention d'utiliser un service de paiement tiers, par exemple en utilisant le compte de quelqu'un d'autre pour effectuer un paiement, il envoie immédiatement une notification au système de chat que les deux parties peuvent voir. 

Cet avis est destiné à informer nos utilisateurs des risques associés à l'acceptation d'une telle demande.

Scénario 2. Exécution de l'ordre

Lorsque le vendeur rencontre des problèmes lors du transfert ou de l'exécution de la commande, il peut demander de l'aide dans le chat de recours.

Si notre modèle détecte qu'un vendeur a besoin d'aide pour passer une commande, il 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 transférera et exécutera la commande au nom du vendeur.

Résultats

Chez Binance, nous investissons des ressources importantes pour garantir la sécurité de nos utilisateurs et utilisons le plus large éventail d'approches pour atteindre cet objectif, y compris des solutions innovantes, notamment des outils basés sur l'IA. Nous utilisons de nombreux modèles linguistiques sur notre marché P2P pour identifier les utilisateurs susceptibles de se livrer à des activités suspectes. Nos modèles linguistiques sont constamment améliorés pour détecter et combattre les dernières tactiques de fraude et les tendances en constante évolution. 

En plus des outils d’IA, il y a aussi notre équipe d’agents du service client : après tout, dans certaines situations, rien ne peut remplacer un humain. Ensemble, ils garantissent non seulement la sécurité de Binance, mais également une expérience utilisateur exceptionnelle, afin que les utilisateurs puissent faire confiance à tous les produits et fonctionnalités disponibles dans l'écosystème Binance. 

Si vous avez été victime d'une arnaque P2P, signalez-la au support Binance en suivant les étapes de ce guide : Comment signaler une arnaque au support Binance.

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