BigoneAI如何利用AI监测与预防异常交易行为

Bigone AI 监测异常交易行为的原理

Bigone 作为一家数字资产交易平台，面临着复杂的安全挑战，其中之一便是识别并阻止异常交易行为。这些异常行为可能包括市场操纵、洗钱、欺诈或其他恶意活动。为了应对这些挑战，Bigone 采用了人工智能（AI）技术，构建了一套精密的监测系统，旨在实时检测和预防潜在的风险。

这套 AI 监测系统的核心在于其强大的数据分析能力和机器学习算法。系统需要收集并处理来自多个来源的海量数据，包括交易记录、用户行为数据、市场深度、订单簿信息、账户信息等等。这些数据经过清洗、转换和整合后，成为 AI 模型训练和预测的基础。

数据收集与预处理：

Bigone AI 监测系统依赖于多源数据融合，以构建全面且精准的风险画像。其数据来源远不止单一渠道，涵盖以下关键领域：

• 交易数据： 这是系统分析的核心基础。它不仅包含交易发生的时间戳，还详细记录了交易对（如 BTC/USDT）、交易类型（买入或卖出）、精确的交易数量以及成交价格。系统会逐笔记录所有交易信息，并将其纳入到后续的模式识别和异常检测流程中。还会分析历史交易数据，挖掘潜在的价格操纵行为或内部交易模式。
• 用户行为数据： 此类数据反映了用户在使用平台时的各种活动轨迹。除了用户登录信息和对应的 IP 地址之外，还包括用户的交易偏好、资金流动规律以及在平台上的各种操作行为。 例如，系统会监控用户是否频繁更换登录 IP 地址、是否在短时间内进行大额交易、或者是否存在将资金快速分散转移到多个账户的行为。 这些行为模式可能预示着账户被盗用、洗钱或其他非法活动。
• 订单簿数据： 订单簿是市场深度和流动性的直接体现。它实时记录了市场上所有未成交的买单和卖单的价格和数量信息。 通过对订单簿数据的深度分析，AI 系统能够及时发现异常的订单模式，例如大规模的虚假订单（旨在误导市场）或瞬间的价格操纵行为（例如 "拉高出货" 或 "砸盘"）。订单簿的快照数据和历史数据都会被存储和分析，以便识别潜在的市场操纵行为。
• 社交媒体数据： 虽然社交媒体数据通常较为分散且非结构化，但它有时能提供有价值的补充信息。例如，如果系统检测到某个用户在社交媒体平台上公开宣扬操纵市场或进行欺诈活动，AI 系统会将这些信息与该用户的交易行为关联起来，以便进行更深入的风险评估。 社交媒体情绪分析也被用于评估市场整体风险情绪，并将其与交易数据进行关联分析。
• KYC (Know Your Customer) 数据： 用户在注册时提供的身份验证信息是了解用户背景和意图的重要依据。AI 系统会对用户的 KYC 信息进行有效性验证，例如验证身份证件的真实性、地址的有效性等。 系统还会将用户的 KYC 信息与已知的黑名单数据库或可疑用户数据库进行比对，以识别潜在的高风险用户。 还会根据 KYC 信息评估用户的风险承受能力，并将其与用户的交易行为进行对比分析。

数据收集完成后，需要对原始数据进行一系列预处理步骤，以确保数据的质量和适用性，为后续的 AI 模型训练和预测提供可靠的基础：

• 数据清洗： 数据清洗旨在移除数据集中的噪声和错误。这包括删除重复的交易记录、纠正不完整的用户信息、处理无效的交易数据（例如交易价格为负数）等。 数据清洗的目标是确保数据的准确性和一致性，避免对后续分析造成干扰。
• 数据转换： 原始数据通常以不同的格式和单位存储。数据转换的目的是将这些数据转换为统一的格式和单位，以便进行比较和分析。 例如，时间戳需要转换为标准的时间格式，不同的货币单位需要转换为统一的基准货币单位。还需要对数据进行标准化或归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。
• 特征工程： 特征工程是数据预处理的关键步骤，它涉及从原始数据中提取有用的特征，这些特征能够反映数据的内在规律和潜在风险。 例如，可以计算交易频率、交易量、价格波动率、账户活跃度、资金进出频率等特征。 这些特征将作为 AI 模型的输入，用于训练模型并进行风险预测。 高质量的特征工程能够显著提升 AI 模型的性能和准确性。

AI 模型构建与训练：

数据预处理完成后，Bigone 的 AI 团队着手构建并训练多样化的机器学习模型，旨在精准识别各类异常交易行为。这些模型涵盖了从简单统计分析到复杂的深度学习架构，以应对不断演变的金融犯罪手段。常见的模型包括：

• 异常检测模型： 此类模型专注于识别与常态交易模式迥异的交易行为。例如，可采用 Isolation Forest 算法，通过随机分割数据空间来隔离异常点，或者使用 One-Class SVM，学习正常交易的边界，将边界外的交易视为异常。如果用户交易行为出现显著变化，如交易频率、交易金额或交易对手的突然改变，系统会立即启动预警机制。除了交易量突增，还包括交易频率异常、交易时间分布异常、交易对手集中度异常等情况。模型还需考虑市场波动性、节假日效应等因素，避免误判。
• 分类模型： 用于区分不同类型的交易行为，例如正常交易、欺诈交易、洗钱交易以及其他违规交易。Logistic Regression 模型以其简单高效的特点，常被用于初步分类。Support Vector Machines (SVM) 模型在高维空间中寻找最优超平面，能够有效处理复杂的交易特征。神经网络，特别是深度神经网络，通过学习大量标记数据中的复杂模式，实现更精准的分类。模型的训练依赖于大量已标记数据，这些数据需要经过严格的清洗和标注，确保数据的准确性和可靠性。特征工程在此至关重要，需要提取能够有效区分不同类型交易的特征，例如交易金额、交易时间、交易对手、交易频率、交易路径等。
• 时间序列模型： 用于分析交易价格随时间演变的趋势，并预测未来的价格走势。ARIMA 模型适用于平稳时间序列的预测，能够捕捉交易价格的自相关性。LSTM (Long Short-Term Memory) 网络是一种特殊的循环神经网络，能够有效处理长期依赖关系，更适合于预测非平稳、具有复杂模式的交易价格。模型不仅可以预测未来的价格，还可以预测交易量、波动率等指标。通过预测市场走势，系统能够及时发现价格操纵、内幕交易等违法行为。模型需要定期更新和校准，以适应市场变化。
• 图神经网络 (GNN)： GNN 擅长处理图结构数据，能够有效分析用户账户之间的复杂关联。在交易场景中，用户账户之间的转账关系构成一个庞大的交易网络，GNN 能够学习节点（账户）和边（交易）的特征表示，从而识别潜在的洗钱网络、欺诈团伙以及其他非法活动。GNN 可以通过消息传递机制，将相邻节点的信息进行聚合和更新，从而学习到更丰富的节点表示。不同的 GNN 架构，例如图卷积网络 (GCN) 和图注意力网络 (GAT)，适用于不同的交易场景和数据特征。GNN 的应用不仅限于洗钱检测，还可以用于风险评估、反欺诈、用户画像等方面。

模型训练是一个持续迭代优化的过程，需要不断调整模型参数，并利用新增的交易数据进行再训练，以提升模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。Bigone 的 AI 团队会定期对模型的性能进行严格评估，例如使用准确率、召回率、F1 值等指标，并根据实际业务场景和数据变化，对模型进行调整和优化，确保模型始终处于最佳状态。

实时监测与风险评估：

训练完毕的人工智能（AI）模型将被部署至实时监测系统，不间断地监控用户的加密货币交易行为。每当用户发起交易，系统会立即捕获交易数据，并将其输入到预先训练好的 AI 模型中，利用模型强大的分析能力对交易行为进行全方位的风险评估。该过程旨在及时发现并应对潜在的欺诈、洗钱或其他违规活动，保障平台和用户的资产安全。

风险评估的关键指标包括：

• 异常分数： 异常检测模型输出的核心指标，量化了当前交易行为与历史正常交易模式的偏离程度。该分数直接反映了交易行为的反常性，数值越高表明交易行为越不符合常规，可能存在潜在风险。异常分数会基于交易金额、交易频率、交易对手、交易时间等多个维度进行综合计算。
• 欺诈概率： 分类模型给出的概率值，用于评估交易行为属于欺诈交易的可能性。模型会学习大量已知的欺诈交易样本，并根据当前交易的特征，判断其与欺诈交易的相似度。欺诈概率越高，表示交易越有可能是欺诈行为，需要进一步审查。模型会考虑诸如IP地址、设备指纹、交易模式、以及与其他欺诈账户的关联等因素。
• 洗钱风险等级： 图神经网络（GNN）模型输出的风险等级，用于评估交易行为与洗钱活动的相关性。GNN 模型能够分析复杂的交易网络，识别潜在的洗钱路径和模式。风险等级通常分为低、中、高三个级别，高风险等级表示交易行为极有可能涉及洗钱活动，需要立即采取行动。GNN模型会分析交易的来源、目的地、中间环节，以及与其他可疑交易的关联，从而判断洗钱风险。

系统会根据风险评估的综合结果，采取差异化的应对措施，以实现风险控制和用户保护的双重目标：

• 警告： 当交易行为的风险评估结果显示风险较低，系统会通过站内消息、电子邮件或短信等方式向用户发送风险提示信息，提醒用户注意交易安全，防范潜在的欺诈风险。警告信息会包含交易的具体风险点，以及相应的防范建议。
• 人工审核： 如果交易行为的风险评估结果偏高，系统会自动将该交易记录提交给专业的人工审核团队。审核团队会对交易进行深入分析，结合交易背景、用户历史行为等信息，判断是否存在实际风险。人工审核能够有效识别 AI 模型无法识别的复杂欺诈行为。
• 限制交易： 一旦交易行为的风险评估结果显示为高风险，为了防止潜在的损失，系统可能会暂时限制用户的部分或全部交易权限，例如限制提币、限制交易额度等。只有在用户提供充分的证明材料，并通过人工审核后，才会解除交易限制。
• 冻结账户： 如果交易行为涉及严重的欺诈、洗钱或其他非法活动，系统将立即冻结用户的账户，并向相关监管部门或执法机构报告，配合调查取证。冻结账户是防止非法资金转移和进一步损害的必要措施。

持续优化与改进：

Bigone 的人工智能（AI）监测系统并非静态不变，而是一个持续演进的动态系统。为了应对快速变化的市场环境和日益复杂的欺诈手段，必须对 AI 模型进行不间断的优化、调整和升级，以确保其监测能力始终处于最佳状态，有效识别并防范新型风险。

系统优化的具体方向包括：

• 拓展多元化数据来源： 除了链上交易数据、用户行为数据等现有数据来源外，还应积极探索和整合更多维度的数据信息，例如：
  • 公开信息： 引入新闻报道、社交媒体情绪分析、论坛帖子、监管机构公告等公开信息，捕捉市场动态和潜在风险信号。
  • 合作数据： 与安全机构、数据分析公司建立合作关系，获取黑名单地址库、恶意行为模式等专业数据，增强识别精度。
  • 用户反馈： 建立用户反馈机制，收集用户举报的可疑交易和欺诈行为信息，及时发现新型欺诈手段。
• 精进特征工程技术： 特征工程是提升 AI 模型性能的关键环节，需要不断挖掘和优化特征，例如：
  • 交易对手风险评估： 引入交易对手的信用评级、历史交易记录、关联地址等信息，评估交易风险。
  • 交易网络拓扑分析： 分析交易网络的密度、中心性、社群结构等特征，识别异常交易模式和潜在的团伙欺诈行为。
  • 行为序列模式挖掘： 挖掘用户交易行为的时间序列模式，识别与正常行为不同的异常操作，例如短时间内的大额转账、频繁的交易等。
• 引入前沿算法模型： 持续探索和应用更先进的机器学习算法，例如：
  • 深度学习模型： 利用深度神经网络自动学习复杂特征，提高对欺诈行为的识别能力，例如使用循环神经网络（RNN）处理交易序列数据。
  • 图神经网络（GNN）： 分析交易网络中的节点和边关系，识别潜在的关联欺诈行为。
  • 联邦学习： 在保护用户隐私的前提下，联合多个数据源训练模型，提升模型的泛化能力和鲁棒性。
• 强化人工审核机制： 尽管 AI 系统能够自动识别大部分欺诈行为，但对于复杂的、新型的欺诈手段，人工审核仍然至关重要。因此，需要：
  • 提升审核团队专业能力： 加强对人工审核团队的培训，使其掌握最新的欺诈手段和识别技巧，具备快速准确判断复杂交易的能力。
  • 优化审核工具和流程： 为审核团队提供更强大的数据分析工具、可视化界面和高效的协作平台，提高审核效率和准确性。
  • 建立审核反馈机制： 将人工审核的结果反馈给 AI 模型，用于模型的持续学习和优化，形成人机协同的闭环系统。

通过上述持续的优化和改进措施，Bigone 的 AI 监测系统能够不断适应加密货币领域快速变化的安全挑战，有效提升风险识别和防范能力，全面保护用户的数字资产安全，维护平台的健康稳定发展。