衝撃的な新しいAIツールは、Cryptoの詐欺師をアウトマートすることを主張しています！ 😲💰

さて、今、集まってください、人々！ Trugardの優秀な人々とWebacyの仲間は、それらの厄介なCrypto Wallet Andress Ponising Posioning Scamを嗅ぐと主張する人工知能の仕掛けを作り上げたようです。それは一口ではありませんか？ 🤔

5月21日のこの晴れた日の壮大な発表で、彼らはCryptomoonの善良な人々と、この光沢のある新しいツールが、Cryptoの意思決定ガジェットのWebacyの武器の一部であることを共有しました。「Onchain Analytics、機能エンジニアリング、および行動コンテキストと組み合わせて、ライブトランザクションデータでトレーニングされた監視された機械学習モデルを活用する」と言われています。派手に聞こえますね。 🧐

現在、このツールは、既知の攻撃ケースに対してテストされた97％の成功スコアを誇っています。「アドレス中毒は、暗号で最も過小報告されているが費用のかかる詐欺の1つであり、最も単純な仮定を獲得しています。まあ、それはただの真実ではありません！ 😅

容認されていない人にとって、暗号住所中毒は、悪党がターゲットの実際の住所によく似たウォレットアドレスから暗号通貨の小さなビットを送るトリックです。彼らはしばしば、物事を面白くし続けるために、同じスタートとエンディングのキャラクターを共有します。狙い？疑いを持たないユーザーをだますために、間違った住所をコピーして貼り付け、嬉しい資金の損失につながります。ああ、人類！ 😱

この巧妙な策略は、暗号を送信する際に、人々が部分的なアドレスマッチングやクリップボードの履歴に依存することが多いことを利用します。 2025年1月からの調査では、2022年7月1日から2024年6月30日までにBNBチェーンとイーサリアムで2億7,000万人以上の中毒の試みが行われたことが明らかになりました。これらのうち、わずか6,000回の試行が成功し、8300万ドルを超える損失が生じました。今、それは驚異的な合計です！ 💸

Web3の世界のWeb2セキュリティ

Trugardの最高技術責任者であるJeremiah O’Connorは、CryptomoonとチームがWeb2領域から豊富なサイバーセキュリティの知恵をもたらしていることを共有しました。彼らは、昔からアルゴリズム機能エンジニアリングの経験を積んでおり、この勇敢な新しい世界にそれを適用しています。彼は付け加えた：

「ほとんどの既存のWeb3攻撃検出システムは、静的ルールまたは基本的なトランザクションフィルタリングに依存しています。これらの方法は、進化する攻撃者の戦術、技術、手順に遅れをとることがよくあります。」

しかし、恐れないでください！この新しく造られたシステムは、機械学習を使用して、中毒攻撃に対処するために学習および適応するツールを作成します。 O’Connorは、システムを際立たせているのは「コンテキストとパターン認識に重点を置いている」ことを強調しました。伊島は、「AIは、人間の分析の範囲を超えてパターンを検出できる」と言って鳴りました。さて、彼らの心を祝福してください！ 🤖

機械学習アプローチ

O’Connorは、Trugardがさまざまな攻撃パターンをシミュレートするためにAIの合成トレーニングデータを生成したと説明しました。次に、モデルは監視された学習を通じてトレーニングされました。これは、入力変数や正しい出力を含むラベル付きデータから学んだという派手な方法です。それは犬にフェッチするように教えるようなものですが、もっと多くのゼロとそれがあります！ 🐶

ここでの目標は、モデルが入力と出力の関係を学習して、新しい、目に見えない入力の正しい出力を予測することです。一般的な例には、スパム検出、画像分類、価格予測が含まれます。あなたが知っている、いつもの容疑者！

O’Connorはまた、新たな戦略が出現するにつれて、新しいデータでトレーニングすることにより、モデルが少し更新されると述べました。「それに加えて、シミュレートされた中毒シナリオに対してモデルを継続的にテストできる合成データ生成層を構築しました」と彼は言いました。「これは、モデルが時間の経過とともに一般化し、堅牢性を保つのを支援するのに非常に効果的であることが証明されています。」まあ、それはただの桃色ではありませんか？ 🍑

2025-05-21 17:10