Coinbase 升級反欺詐體系，融合機器學習與規則引擎，將響應時間縮短至數小時

ChainCatcher 消息，Coinbase 表示，其正通過整合機器學習模型與規則引擎，優化反欺詐系統中的規則創建流程，實現更高效的風險管理，同時還提出“模型負責長期防御、規則負責快速響應”的雙軌策略，并構建統一框架，使兩者形成反饋閉環：規則用于捕捉新型欺詐行為，并反向訓練模型，從而持續提升整體防御能力。在具體優化上，Coinbase 通過重構數據結構、自動化 Schema 演進以及引入基于 Notebook 的分析工具，將原本依賴人工的規則創建流程轉為數據驅動與自動推薦，顯著提升效率。其中，規則回測性能提升超過 10 倍，整體響應時間由數天縮短至數小時。此外，新系統通過機器學習推薦參數，有助于降低誤判率，在打擊欺詐的同時減少對正常用戶的影響。Coinbase 表示，下一步將推進事件驅動的自動規則生成，并探索將高效規則“一鍵轉化”為模型特征，進一步邁向自動化風險管理體系。

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