A Coinbase reconstruiu sua pilha antifraude integrando fortemente modelos de aprendizado de máquina e um mecanismo de regras acelerado, reduzindo o tempo de resposta a novos padrões de fraude de dias para horas, assim como o TRM Labs alerta que a fraude com criptomoedas é agora uma indústria superalimentada por IA.
resumo
A Coinbase reformulou seu gerenciamento de fraudes combinando aprendizado de máquina e mecanismos de regras, reduzindo o tempo de resposta de dias para horas. A exchange afirma que agora pode fazer backtest de regras mais de 10 vezes mais rápido, permitindo implantar novas proteções contra fraudes mais rapidamente. A atualização ocorre no momento em que as perdas decorrentes de fraudes com criptomoedas atingem dezenas de bilhões de dólares anualmente, pressionando as principais plataformas para fortalecerem suas defesas.
A Coinbase atualizou sua pilha antifraude com maior integração de modelos de aprendizado de máquina e mecanismos de regras, reduzindo o tempo de resposta a novos padrões de fraude de dias para apenas horas, à medida que fraudes baseadas em IA continuam a surgir no setor de criptomoedas.
A empresa descreve uma estratégia dupla onde “os modelos são responsáveis pela protecção a longo prazo e as regras são responsáveis pela resposta rápida”, tudo alojado num quadro unificado que permite que as regras capturem novos tipos de fraude e os devolvam aos modelos para reforçar a protecção global ao longo do tempo.
Ao reestruturar dados, automatizar a evolução de esquemas e introduzir ferramentas de análise baseadas em notebooks para equipes de risco, a Coinbase afirma ter transformado o que antes era um fluxo de trabalho manual e demorado de criação de regras em um sistema de recomendação automatizado e baseado em dados.
O novo manual de fraude da Coinbase
Como parte da revisão, o desempenho das regras de backtesting foi melhorado em mais de 10 vezes, permitindo que a Coinbase teste e envie novas proteções mais rapidamente à medida que a atividade fraudulenta evolui em tempo real.
Segundo a Coinbase, o sistema atualmente utiliza aprendizado de máquina para recomendar parâmetros de regras, com o objetivo de “combater fraudes e reduzir taxas de falsos positivos e, ao mesmo tempo, minimizar o impacto aos usuários públicos”, um equilíbrio importante para grandes exchanges que processam bilhões de dólares em volume de negócios.
A atualização mais recente baseia-se em esforços anteriores descritos no blog da Coinbase sobre modelos avançados de aprendizado de máquina, com a empresa afirmando que sua missão é “continuar a construir sistemas de ML escaláveis, adaptáveis e habilitados para blockchain que permitam à Coinbase gerenciar efetivamente o risco do produto sem degradar a experiência do usuário”.
Corrida armamentista de IA contra fraude de criptografia
A mudança ocorre no momento em que a fraude em criptomoedas se industrializa.
A empresa de inteligência Blockchain TRM Labs informou que a fraude global em criptomoedas atingiu aproximadamente US$ 35 bilhões em 2025, alertando que, incluindo a subnotificação, “as perdas anuais totais provavelmente excederão US$ 200 bilhões em todo o mundo”.
Em um relatório criminal separado de 2026, o TRM disse que as saídas ilícitas de criptomoedas em 2025 atingirão um recorde de US$ 158 bilhões, com redes fraudulentas operando como empresas profissionais e ferramentas de IA acelerando a representação e o alcance em grande escala.
Philip Martin Lunglhofer, diretor de segurança da informação da Coinbase, disse anteriormente que a bolsa está usando cada vez mais “IA para detectar fraudes” e já está usando aprendizado de máquina para monitorar a atividade do usuário e oferecer suporte ao chat em busca de sinais de fraude ou controle de conta.
O mais recente investimento da bolsa na geração automatizada de regras orientadas a eventos e na possibilidade de “tradução com um clique” de regras eficientes em recursos de modelo visa aproximar a Coinbase de um sistema de gerenciamento de risco totalmente automatizado, já que os próprios fraudadores estão armados com IA para encontrar e explorar pontos fracos mais rápido do que nunca.
Para um contexto mais amplo sobre a postura de segurança e os esforços de proteção do usuário da Coinbase, consulte nossa postagem no blog destacando os golpes da Coinbase em aprendizado de máquina e conformidade, bem como nossa cobertura anterior dos golpes e tendências de fraude de criptomoeda da Coinbase no crypto.news.
