Binance ブログは、高度な AI モデルを使用して P2P プラットフォームのセキュリティを強化するために講じられた対策を強調した新しい記事を公開しました。この記事は、ピアツーピア取引で蔓延している詐欺からユーザーを保護するために採用されている戦略を明らかにすることを目的としています。

2018 年後半に開始された Binance P2P プラットフォームは、ビットコインと現地通貨間の通貨交換取引を容易にします。P2P 取引は利便性を提供しますが、中央集権的な取引所ではなくユーザー間の信頼関係に依存するため、固有のリスクを伴います。これらのリスクを軽減するために、Binance はエスクロー サービスと厳格な本人確認プロセスを採用しています。しかし、詐欺師はこれらの安全策を回避する方法を見つけることがよくあります。これに対抗するために、Binance は人工知能 (AI) モデルを活用したセキュリティ インフラストラクチャを開発し、P2P 取引に関連する特定のリスクに対処しています。

この記事では、Binance P2P でよく見られる 4 つの詐欺について説明しています。偽のカスタマー サービス担当者、エスクロー詐欺、警察を呼ぶという脅迫、購入者を騙して支払い後に注文をキャンセルさせる詐欺です。詐欺師は Binance サポートになりすまして機密情報を聞き出したり、法定通貨の支払いがエスクローに保管されていると偽って主張したり、脅迫戦術を使ったり、購入者を騙して支払い後に取引をキャンセルさせたりします。これらの詐欺に対抗するため、Binance はゲートキーパーとして機能する AI モデルのチームを配備し、取引フェーズを監視して不正行為を阻止しています。

この取り組みの中心となるのは、人間の言語を理解して生成するように訓練された AI システムである大規模言語モデル (LLM) の使用です。これらのモデルは、P2P トランザクションの通信データを使用して微調整され、詐欺関連の行動を認識します。詐欺データが限られているためトレーニングに課題があるにもかかわらず、Binance はオーバーサンプリング、アンダーサンプリング、クラスの重みの変更などの手法を使用してモデルの精度を向上させています。さらに、LLaMa 2、OpenAssistant、Falcon などの LLM を使用して追加のトレーニング インスタンスを作成し、モデルの詐欺検出能力を強化しています。

AI モデルは、Binance P2P のチャット機能でのユーザー インタラクションを分析してユーザーの意図を判別し、取引につながる前に疑わしいメッセージを特定します。このプロアクティブなアプローチにより、2,000 件を超える潜在的な詐欺を防止し、212,000 件の注文を完了させることができました。これには、総額 2,800 万ドルを超える資金が関係しています。この記事では、サードパーティの支払いリスクについてユーザーに警告したり、売り手が注文を完了するのを支援したりするなど、モデルが実際に機能している例を紹介しています。

Binance は、AI を活用したツールと専任のカスタマー サービス チームに投資することで、ユーザーの安全に対する取り組みを重視しています。言語モデルを継続的に再トレーニングすることで、進化する詐欺の手口に対しても有効性を維持できます。さらなる支援が必要な場合は、Binance サポートに詐欺を報告することをお勧めします。

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