Gate Newsメッセージ、4月23日――大手の集中型取引所が、不正対策システムを刷新すると発表しました。機械学習モデルをルールベースのエンジンと統合し、モデルが長期的な防御を担当し、ルールが迅速な対応を可能にするデュアルトラック戦略を導入します。統合フレームワークはフィードバックループを構築します。ルールが出現する不正パターンを捉え、そのデータをフィードしてモデルの再学習に活用し、全体の防御能力を継続的に強化します。
同取引所はデータ基盤を再編し、スキーマの進化を自動化し、ノートブックベースの分析ツールを導入することで、ルール作成を手作業のプロセスからデータ駆動のオートメーションへ移行しました。ルールのバックテスト性能は10倍以上に改善し、一方で全体の対応時間は日単位から数時間へと短縮されました。パラメータに関する機械学習の推奨も、誤検知率の低下に役立ち、正当なユーザーへの影響を最小限にします。
同取引所は、イベント駆動の自動ルール生成をさらに進め、効率的なルールを1クリックでモデルの特徴へ変換することも検討しており、完全に自動化されたリスク管理システムに向けて一段と前進する計画です。
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