KI-gestützte Betrugsbekämpfung in der dezentralen Finanzwelt: Eine Perspektive des Projektlebenszyklus

Core Concepts

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über verschiedene Betrugsarten in der DeFi-Ökosystem und stellt KI-gestützte Methoden zur Erkennung dieser Betrügereien über den gesamten Lebenszyklus von DeFi-Projekten vor.

Abstract

Dieser Artikel untersucht systematisch verschiedene Betrugsarten in der dezentralen Finanzwelt (DeFi) und präsentiert KI-gestützte Methoden zu deren Erkennung.
In der Entwicklungsphase von DeFi-Projekten treten häufig Betrugsarten wie Ponzi-Systeme, Honeypot-Verträge, gefälschte Token-Angebote und Rug Pulls auf. Die Autoren analysieren die charakteristischen Muster dieser Betrügereien und stellen verschiedene Erkennungsmethoden vor, die auf statistischen Modellen, Textanalyse und Maschinellem Lernen basieren.
In der Einführungs- und Wachstumsphase dominieren Marktmanipulationen wie Insiderhandel, Bot-Aktivitäten und Wash Trading. Hier kommen vermehrt statistische Methoden und graphenbasierte Ansätze zum Einsatz, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
In der Reife- und Rückgangsphase treten neue Formen illegaler Aktivitäten wie Geldwäsche und Phishing-Betrug auf. Fortgeschrittene Techniken, insbesondere graphenbasierte Methoden, gewinnen hier an Bedeutung, um komplexe Beziehungen in großen und komplexen Datensätzen zu erfassen.
Der Artikel bietet eine umfassende Taxonomie der DeFi-Betrugsarten entlang des Projektlebenszyklus und analysiert die Effektivität der verschiedenen Erkennungsmethoden in den einzelnen Phasen. Abschließend werden vielversprechende Forschungsrichtungen und offene Herausforderungen diskutiert, um die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit des DeFi-Ökosystems weiter zu verbessern.

Stats

Insgesamt wurden von 2011 bis Februar 2023 231 DeFi-Hacks, 135 Sicherheitsangriffe und 95 betrügerische Machenschaften gemeldet, die zu einem Verlust von etwa 16,7 Milliarden US-Dollar an Kryptowährungen führten.

Quotes

"Seit 2011 haben Sicherheitsverletzungen zu über 4,5 Milliarden US-Dollar an Diebstählen, Betrug zu über 7,5 Milliarden US-Dollar an Verlusten und DeFi-Hacks zu über 4,81 Milliarden US-Dollar an gestohlenen Geldern geführt."
"Seit 2021 hat sich die bevorzugte Methode des Kryptowährungsdiebstahls von der Infiltration der Sicherheitssysteme von Krypto-Börsen zu DeFi-Hacks verlagert. Im Jahr 2022 betrug das Verhältnis von CEX- zu DEX-Hacks 1:3, was die Prävalenz von DeFi-Hacks unterstreicht."

Key Insights Distilled From

AI-powered Fraud Detection in Decentralized Finance

by Bingqiao Luo... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.15992.pdf

Deeper Inquiries

Wie können KI-Modelle, die für die Erkennung von Betrug in frühen Projektphasen entwickelt wurden, auf andere DeFi-Komponenten übertragen werden?

Um KI-Modelle, die für die Erkennung von Betrug in frühen Projektphasen entwickelt wurden, auf andere DeFi-Komponenten zu übertragen, können folgende Schritte unternommen werden:

Feature-Engineering-Anpassung: Die Merkmale, die zur Erkennung von Betrug in frühen Phasen verwendet werden, können an die spezifischen Merkmale anderer DeFi-Komponenten angepasst werden. Dies kann die Entwicklung neuer Merkmale oder die Anpassung bestehender Merkmale umfassen.

Transfer Learning: Durch die Anwendung von Transfer Learning können KI-Modelle, die für die Erkennung von Betrug in frühen Phasen entwickelt wurden, auf andere DeFi-Komponenten übertragen werden. Indem das Wissen aus einem Modell auf ein neues Modell übertragen wird, können Effizienz und Genauigkeit verbessert werden.

Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Integration von Daten aus verschiedenen DeFi-Komponenten in den Trainingsdatensatz können KI-Modelle besser auf die spezifischen Betrugsmuster dieser Komponenten vorbereitet werden.

Anpassung der Modellarchitektur: Je nach den spezifischen Merkmalen und Betrugsmustern der anderen DeFi-Komponenten kann es erforderlich sein, die Modellarchitektur anzupassen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

Durch die Anwendung dieser Strategien können KI-Modelle effektiv auf verschiedene DeFi-Komponenten übertragen werden, um Betrug in verschiedenen Phasen und Bereichen des DeFi-Ökosystems zu erkennen.

Wie können Regulierungsbehörden und Plattformbetreiber zusammenarbeiten, um Betrug in der DeFi-Ökosystem effektiv zu bekämpfen?

Die Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden und Plattformbetreibern ist entscheidend, um Betrug im DeFi-Ökosystem effektiv zu bekämpfen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie sie zusammenarbeiten können:

Regulatorische Richtlinien: Regulierungsbehörden können klare Richtlinien und Vorschriften für DeFi-Plattformen festlegen, um Betrug zu verhindern. Plattformbetreiber müssen diese Richtlinien einhalten und sicherstellen, dass ihre Systeme den regulatorischen Anforderungen entsprechen.

Überwachung und Berichterstattung: Plattformbetreiber können verdächtige Aktivitäten auf ihren Plattformen überwachen und Regulierungsbehörden über potenzielle Betrugsfälle informieren. Regulierungsbehörden können dann Untersuchungen durchführen und angemessene Maßnahmen ergreifen.

Bildung und Schulung: Regulierungsbehörden können Schulungsprogramme für Plattformbetreiber anbieten, um sie über Betrugsmuster und bewährte Praktiken zur Betrugsprävention zu informieren. Eine gut informierte Plattform ist besser in der Lage, Betrug zu erkennen und zu bekämpfen.

Technologische Lösungen: Regulierungsbehörden und Plattformbetreiber können gemeinsam an der Entwicklung und Implementierung von technologischen Lösungen arbeiten, wie z.B. KI-gestützte Betrugserkennungssysteme, um Betrug im DeFi-Ökosystem proaktiv zu bekämpfen.

Durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Regulierungsbehörden und Plattformbetreibern können Betrugsfälle im DeFi-Ökosystem effektiv bekämpft und die Integrität des Finanzsystems gewahrt werden.