डीफाई जोखिम न्यूनीकरण के लिए एआई मॉनिटरिंग: एक व्यावहारिक ढांचा

AI निगरानी के लिए DeFi जोखिम न्यूनीकरण के माध्यम से विश्लेषण

DeFi जोखिम न्यूनीकरण के लिए AI निगरानी अब "जरूरी नहीं" है—यह नियंत्रित गिरावट और परिसमापन श्रृंखला में जागने के बीच का अंतर है। DeFi 24/7 चलता है, जोखिम संयोज्य है, और विफलताएँ तेजी से फैलती हैं: एक मूल्य ऑरेकल की गड़बड़ी एक बुरी ऋण घटना बन जाती है, जो एक तरलता संकट में बदल जाती है, जो मजबूर बिक्री में बदल जाती है। यह शोध एक व्यावहारिक, इंजीनियरिंग-शैली का ढांचा प्रस्तुत करता है ताकि DeFi की निरंतर निगरानी की जा सके, उभरते खतरों का जल्दी पता लगाया जा सके, और डेटा-आधारित विश्लेषण के माध्यम से जोखिम को कम किया जा सके—जबकि समझने योग्य और संचालनात्मक बने रहें। इस प्रक्रिया में, हम यह संदर्भित करेंगे कि SimianX AI कैसे टीमों को कम मैनुअल ओवरहेड के साथ दोहराने योग्य ऑन-चेन निगरानी कार्यप्रवाह बनाने में मदद कर सकता है।

SimianX AI AI-चालित DeFi जोखिम निगरानी अवलोकन डैशबोर्ड — AI-चालित DeFi जोखिम निगरानी अवलोकन डैशबोर्ड

DeFi जोखिम परिदृश्य: वास्तव में क्या टूटता है (और AI कैसे मदद करता है)

DeFi जोखिम कभी भी एकल-बिंदु विफलता नहीं होता है। यह निर्भरता का एक नेटवर्क है: अनुबंध, ऑरेकल, तरलता स्थल, पुल, शासन, और प्रोत्साहन। पारंपरिक "शोध" (दस्तावेज़ पढ़ना, TVL की जांच करना, ऑडिट रिपोर्ट स्कैन करना) आवश्यक है, लेकिन वास्तविक समय की रक्षा के लिए अपर्याप्त है।

AI मदद करता है क्योंकि यह:

एक साथ कई संकेतों पर नज़र रख सकता है (श्रृंखलाओं, पूलों, और अनुबंधों के बीच)।

शासन परिवर्तन का पता लगा सकता है जो मनुष्यों के लिए "शोर" की तरह दिखते हैं।

निर्णयों को मानकीकृत कर सकता है दोहराने योग्य स्कोरिंग और प्लेबुक के माध्यम से।

प्रतिक्रिया समय को कम कर सकता है प्रारंभिक चेतावनी अलर्ट के माध्यम से।

यहाँ एक ठोस जोखिम वर्गीकरण है जिसे आप वास्तव में निगरानी कर सकते हैं।

जोखिम श्रेणी	सामान्य विफलता मोड	आप क्या निगरानी कर सकते हैं (संकेत)
स्मार्ट अनुबंध	पुनः-प्रवेश, पहुँच नियंत्रण बग, तर्क दोष	असामान्य फ़ंक्शन-काल पैटर्न, अनुमति परिवर्तन, अचानक प्रशासनिक क्रियाएँ
ओरेकल	पुरानी कीमत, हेरफेर, फीड आउटेज	ओरेकल विचलन बनाम DEX TWAP, अपडेट आवृत्ति अंतराल, अस्थिरता स्पाइक्स
तरलता	गहराई का पतन, निकासी की दौड़	निश्चित आकार पर स्लिपेज, LP आउटफ्लोज, तरलता संकेंद्रण
लीवरेज / परिसमापन	कैस्केड परिसमापन	उधारी उपयोग, स्वास्थ्य-कारक वितरण, परिसमापन मात्रा
पुल / क्रॉस-चेन	शोषण, रोकना, डिपेग	पुल इनफ्लो/आउटफ्लो विसंगतियाँ, सत्यापनकर्ता परिवर्तन, लिपटे हुए संपत्ति विचलन
शासन	दुर्भावनापूर्ण प्रस्ताव, पैरामीटर रग	प्रस्ताव सामग्री में परिवर्तन, वोट संकेंद्रण, निष्पादन विंडो का समय
प्रोत्साहन	उत्सर्जन-प्रेरित “नकली उपज”	शुल्क बनाम उत्सर्जन हिस्सेदारी, भाड़े की तरलता अनुपात, पुरस्कार कार्यक्रम में परिवर्तन

सबसे खतरनाक घटनाएँ शायद ही कभी “अज्ञात अज्ञात” होती हैं। वे ज्ञात विफलता मोड हैं जो मनुष्यों की ट्रैकिंग से तेज़ी से आती हैं—विशेष रूप से जब संकेत अनुबंधों और श्रृंखलाओं में बिखरे होते हैं।

AI-प्रेरित DeFi निगरानी के लिए आपको डेटा चाहिए

एक निगरानी प्रणाली केवल अपने डेटा के रूप में अच्छी होती है। लक्ष्य एक पाइपलाइन बनाना है जो वास्तविक समय में पर्याप्त हो, स्वच्छ पर्याप्त हो ताकि मॉडल किया जा सके, और ऑडिट करने योग्य पर्याप्त हो ताकि समझाया जा सके।

कोर ऑन-चेन डेटा स्रोत

लेनदेन ट्रेस और इवेंट लॉग: अनुबंध कॉल, पैरामीटर अपडेट, प्रशासनिक क्रियाएँ।

DEX स्थिति: पूल रिजर्व, स्वैप, LP मिंट/बर्न, शुल्क संचय, TWAP फीड।

उधारी स्थिति: कुल आपूर्ति/उधारी, उपयोग, संपार्श्विक कारक, परिसमापन।

ओरेकल फीड: अपडेट अंतराल, मूल्य परिवर्तन, संदर्भ बाजारों के खिलाफ विचलन।

टोकन प्रवाह: शीर्ष-धारक आंदोलन, विनिमय जमा, पुल हस्तांतरण।

शासन: प्रस्ताव, वोट, समय लॉक, निष्पादन लेनदेन।

ऑफ-चेन और “सेमी-ऑफ-चेन” स्रोत (वैकल्पिक लेकिन उपयोगी)

ऑडिट रिपोर्ट (चेकलिस्ट में संरचित)

डेवलपर संचार (रिलीज नोट्स, फोरम)

बाजार संरचना डेटा (CEX कीमतें, परप फंडिंग दरें)

सामाजिक संकेत (केवल कमजोर संकेतकों के रूप में—कभी भी प्राथमिक साक्ष्य के रूप में नहीं)

एक व्यावहारिक दृष्टिकोण सभी कच्चे इनपुट्स को मानकीकृत करना है:

संस्थाएँ: protocol, contract, pool, asset, wallet, chain

घटनाएँ: swap, borrow, repay, liquidation, admin_change, proposal_created

विशेषताएँ: रोलिंग विंडोज़ पर संख्यात्मक सारांश (5m, 1h, 1d)

SimianX AI ऑन-चेन डेटा पाइपलाइन: घटनाएँ → विशेषताएँ → मॉडल → अलर्ट — ऑन-चेन डेटा पाइपलाइन: घटनाएँ → विशेषताएँ → मॉडल → अलर्ट

विशेषता इंजीनियरिंग: ऑन-चेन गतिविधियों को जोखिम संकेतों में बदलना

मॉडल "जोखिम" को नहीं समझते। वे पैटर्न को समझते हैं। विशेषता इंजीनियरिंग वह तरीका है जिससे आप गंदे ऑन-चेन वास्तविकता को मापने योग्य संकेतों में अनुवादित करते हैं।

उच्च-संकेत विशेषता परिवार (उदाहरणों के साथ)

1) तरलता की नाजुकता

depth_1pct: 1% मूल्य प्रभाव के भीतर उपलब्ध तरलता

slippage_$100k: एक निश्चित व्यापार आकार के लिए अपेक्षित स्लिपेज

lp_outflow_rate: प्रति घंटे/दिन LP आपूर्ति में बदलाव

liquidity_concentration: शीर्ष LP वॉलेट द्वारा रखी गई % तरलता

2) ओरेकल विचलन

oracle_minus_twap: ओरेकल मूल्य और DEX TWAP के बीच का अंतर

stale_oracle_flag: थ्रेशोल्ड से परे ओरेकल अपडेट गायब

jump_size: समय विंडो में सबसे बड़ा एकल अपडेट

3) लीवरेज और परिसमापन दबाव

utilization = borrows / supply

hf_distribution: उपयोगकर्ता स्वास्थ्य कारकों का हिस्टोग्राम (या प्रॉक्सी)

liq_volume_1h: पिछले घंटे में परिसमापन मात्रा

collateral_concentration: एक संपार्श्विक संपत्ति पर निर्भरता

4) प्रोटोकॉल नियंत्रण और शासन जोखिम

admin_tx_rate: विशेषाधिकार प्राप्त लेनदेन की आवृत्ति

permission_surface: भूमिकाओं/स्वामियों की संख्या और उनके परिवर्तन की आवृत्ति

vote_concentration: मतदान शक्ति का जिनी गुणांक

5) संक्रमण और निर्भरता जोखिम

shared_collateral_ratio: प्रोटोकॉल के बीच संपार्श्विक का ओवरलैप

bridge_dependency_score: लिपटे संपत्तियों/ब्रिज पर निर्भरता

counterparty_graph_centrality: फ्लो नेटवर्क में एक प्रोटोकॉल कितना केंद्रीय है

एक सरल लेकिन प्रभावी तकनीक है रोलिंग z-स्कोर और मजबूत सांख्यिकी की गणना करना:

robust_z = (x - median) / MAD

स्पाइक्स (5m) और ड्रिफ्ट्स (7d) का पता लगाने के लिए कई विंडो का उपयोग करें।

व्यावहारिक “जोखिम संकेत” चेकलिस्ट (मानव-पठनीय)

क्या तरलता गायब हो जाती है जब अस्थिरता बढ़ती है?

क्या ओरेकल मूल्य बाजार कीमतों से अलग व्यवहार कर रहा है?

क्या बढ़ती उपयोगिता के माध्यम से चुपचाप लीवरेज बन रहा है?

क्या विशेष भूमिकाएँ अप्रत्याशित रूप से बदल रही हैं?

क्या बड़े वॉलेट ऐसे तरीकों से चल रहे हैं जो तनाव से पहले होते हैं (ब्रिज आउटफ्लोज़, CEX जमा)?

SimianX AI विशेषता परिवारों को विफलता मोड में मैप किया गया — विशेषता परिवारों को विफलता मोड में मैप किया गया

DeFi जोखिम शमन के लिए AI निगरानी व्यवहार में कैसे काम करती है?

इसे एक घटना-प्रतिक्रिया लूप की तरह मानें, न कि भविष्यवाणी प्रतियोगिता। काम है जल्दी पहचान + व्याख्यायित निदान + अनुशासित कार्रवाई।

एक 4D कार्यप्रवाह: पहचानें → निदान करें → निर्णय लें → दस्तावेज़ करें

1. पहचानें (मशीन-प्रथम)

प्रमुख विशेषताओं पर स्ट्रीमिंग विसंगति पहचान

ज्ञात विफलता मोड के लिए थ्रेशोल्ड अलर्ट (जैसे, ओरेकल पुराना होना)

संरचनात्मक परिवर्तनों के लिए परिवर्तन बिंदु पहचान (तरलता शासन परिवर्तन)

2. निदान करें (मानव + एजेंट)

पहचानें कि कौन से संकेत ने अलर्ट को प्रेरित किया (शीर्ष विशेषता विशेषताएँ)

सहायक साक्ष्य खींचें: tx हैश, अनुबंध कॉल, पैरामीटर अंतर

घटना को वर्गीकृत करें: ओरेकल मुद्दा बनाम तरलता निकासी बनाम प्रशासनिक घटना

3. निर्णय लें (नियम + जोखिम बजट)

प्लेबुक लागू करें: जोखिम को कम करें, हेज करें, रोकें, संपार्श्विक को घुमाएँ

स्थिति आकार नियम: जब अनिश्चितता बढ़ती है तो जोखिम को सीमित करें

यदि विशेष नियंत्रण शामिल है तो बढ़ाएँ

4. दस्तावेज़ करें (ऑडिट ट्रेल)

अलर्ट संदर्भ, साक्ष्य, निर्णय, और परिणाम संग्रहीत करें

झूठे सकारात्मक और छूटे हुए घटनाओं को ट्रैक करें

थ्रेशोल्ड और विशेषताओं को अपडेट करें

लक्ष्य "परफेक्ट प्रीडिक्शन" नहीं है। यह हानि की गंभीरता में मापने योग्य कमी और कम अंधे स्थानों के साथ तेजी से प्रतिक्रिया है।

DeFi विसंगति पहचान के लिए कौन से मॉडल सबसे अच्छे हैं?

अधिकांश टीमें एक स्तरित दृष्टिकोण से शुरू करती हैं:

अपर्यवेक्षित पहचान (अज्ञात पैटर्न के लिए सबसे अच्छा)

आइसोलेशन फॉरेस्ट, मजबूत z-स्कोर एनसेंबल

फ़ीचर वेक्टर पर ऑटोएन्कोडर्स

घनत्व मॉडल (ड्रिफ्ट के लिए सतर्क रहें)

अर्ध-पर्यवेक्षित वर्गीकरण (ज्ञात घटना प्रकारों के लिए सबसे अच्छा)

लेबल को प्रशिक्षित करें जैसे oracle_attack, liquidity_rug, governance_risk_spike

कैलिब्रेटेड संभावनाओं का उपयोग करें, कच्चे स्कोर नहीं

ग्राफ-आधारित जोखिम मॉडल (संक्रामकता के लिए सबसे अच्छा)

संपत्तियों, पूलों, वॉलेट और प्रोटोकॉल का एक ग्राफ बनाएं

प्रवाह विसंगतियों और केंद्रीयता परिवर्तनों का उपयोग करके "तनाव प्रसार" का पता लगाएं

एक व्यावहारिक "एनसेंबल" निर्णय है:

यदि दो स्वतंत्र डिटेक्टर्स सहमत होते हैं या एक डिटेक्टर उच्च-विश्वास सीमा को पार करता है तो अलर्ट करें।

वृद्धि से पहले साक्ष्य अटैचमेंट (tx हैश, डिफ्स) की आवश्यकता होती है।

SimianX AI विसंगति पहचान स्टैक: ह्यूरिस्टिक्स + ML + ग्राफ सिग्नल — विसंगति पहचान स्टैक: ह्यूरिस्टिक्स + ML + ग्राफ सिग्नल

मल्टी-एजेंट सिस्टम और LLMs: अलर्ट से व्याख्यात्मक विश्लेषण तक

LLMs DeFi निगरानी में शक्तिशाली होते हैं जब उनका सही तरीके से उपयोग किया जाता है: जैसे विश्लेषक जो संरचित तर्क उत्पन्न करते हैं और साक्ष्य प्राप्त करते हैं, न कि बिना आधार के भविष्यवक्ता।

एक उपयोगी एजेंट टीम इस तरह दिखती है:

डेटा एजेंट: वास्तविक समय के मैट्रिक्स खींचता है, विशेषताएँ गणना करता है, डेटा की अखंडता की जांच करता है

कॉंट्रैक्ट एजेंट: विशेषाधिकार प्राप्त लेनदेन की व्याख्या करता है, फ़ंक्शन सिग्नेचर को डिकोड करता है, भूमिका परिवर्तनों की जांच करता है

मार्केट एजेंट: मूल्य/अस्थिरता/तरलता शासन का संदर्भ देता है

संक्रामकता एजेंट: निर्भरताओं का मानचित्रण करता है (साझा संपार्श्विक, पुल, सहसंबंधित LPs)

निर्णय एजेंट: नियम लागू करता है, अनुशंसित क्रियाएँ उत्पन्न करता है, और तर्क को रिकॉर्ड करता है

यहां SimianX AI स्वाभाविक रूप से फिट होता है: इसे दोहराए जाने योग्य विश्लेषण कार्यप्रवाह और बहु-एजेंट अनुसंधान लूप के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि टीमें बिखरे हुए ऑन-चेन साक्ष्यों को स्पष्ट निर्णयों में बदल सकें। संबंधित व्यावहारिक मार्गदर्शिकाओं के लिए देखें:

SimianX AI

AI एजेंट DeFi जोखिम, TVL और वास्तविक उपज दरों का विश्लेषण करते हैं

DeFi डेटा विश्लेषण के लिए AI: व्यावहारिक ऑन-चेन कार्यप्रवाह

महत्वपूर्ण गार्डरेल (गैर-परक्राम्य)

ऑन-चेन साक्ष्यों (tx हैश, इवेंट लॉग) के लिए संदर्भ की आवश्यकता

संरचित आउटपुट को लागू करें (json-जैसे स्कीमा निर्णयों के लिए)

“परिकल्पनाओं” को “सत्यापित तथ्यों” से अलग करें

उच्च-दांव वाले कार्यों के लिए निश्चित नियम बनाए रखें (जैसे, “यदि व्यवस्थापक कुंजी बदलती है + तरलता 40% गिरती है तो बाहर निकलें”)

SimianX AI बहु-एजेंट कार्यप्रवाह: साक्ष्य → तर्क → कार्रवाई → ऑडिट ट्रेल — बहु-एजेंट कार्यप्रवाह: साक्ष्य → तर्क → कार्रवाई → ऑडिट ट्रेल

मूल्यांकन: कैसे जानें कि आपकी निगरानी काम कर रही है (इससे पहले कि आपको इसकी आवश्यकता हो)

कई निगरानी प्रणालियाँ विफल होती हैं क्योंकि उन्हें गलत मीट्रिक पर आंका जाता है। “सटीकता” लक्ष्य नहीं है। परिचालन मीट्रिक का उपयोग करें:

प्रमुख मूल्यांकन मीट्रिक

लीड टाइम: पीक नुकसान से पहले कितने मिनट/घंटे आपने चेतावनी दी?

टॉप-N चेतावनियों पर सटीकता: क्या आप मानव ध्यान बर्बाद कर रहे हैं?

झूठी नकारात्मक दर: आपने वास्तविक घटनाओं को कितनी बार मिस किया?

चेतावनी थकान: प्रति प्रोटोकॉल औसत चेतावनियाँ/दिन

कैलिब्रेशन: क्या 0.7 जोखिम स्कोर का मतलब है कि ~70% समान मामलों में हानि हुई?

अपने आप को धोखा दिए बिना बैकटेस्टिंग

“शांत अवधि” और तनावग्रस्त अवधि पर बैकटेस्ट करें

डेटा आउटेज और श्रृंखला भीड़भाड़ परिदृश्यों को शामिल करें

अपने सिस्टम का वितरण परिवर्तन के तहत परीक्षण करें:

नए प्रोत्साहन

नए पूल/बाजार

नई श्रृंखलाएँ

अनुबंध उन्नयन

तनाव परीक्षण जो आप आज चला सकते हैं

तरलता झटका: 30–60% LP निकासी का अनुकरण करें और स्लिपेज प्रभाव की गणना करें

ओरेकल झटका: एक पुरानी फीड विंडो डालें और परिसमापन परिणामों का मॉडल बनाएं

सहसंबंध झटका: मान लें कि संकट में संपार्श्विक सहसंबंध 1 पर चला जाता है

पुल झटका: लिपटे हुए संपत्ति के विचलन बनाम स्वदेशी संपत्ति का मॉडल बनाएं

!निगरानी मूल्यांकन: लीड टाइम, सटीकता, कैलिब्रेशन, अलर्ट थकान.png?width=816&height=527&name=How%20Our%20Machine%20Learning%20Predicts%20Fatigue%20Graphic-%20816x527%20px%20(2).png)

निगरानी आर्किटेक्चर: स्ट्रीमिंग डेटा से क्रियाशील अलर्ट तक

एक मजबूत प्रणाली उत्पादन सेवा की तरह दिखती है, न कि नोटबुक की।

घटक	यह क्या करता है	व्यावहारिक सुझाव
इंडेक्सर / ETL	लॉग, ट्रेस, स्थिति खींचता है	पुनर्गठन-सुरक्षित इंडेक्सिंग और पुनः प्रयास का उपयोग करें
इवेंट बस	घटनाओं को स्ट्रीम करता है (`स्वैप`, `प्रशासक_परिवर्तन`)	स्कीमा को संस्करणित रखें
फीचर स्टोर	रोलिंग मैट्रिक्स की गणना करता है	विंडो वाले फीचर्स को स्टोर करें (`5म`, `1घंटा`, `7दिन`)
मॉडल सेवा	वास्तविक समय में जोखिम का स्कोर करता है	मॉडल + थ्रेशोल्ड का संस्करण करें
अलर्ट इंजन	अलर्ट को चैनलों में रूट करता है	डीडुप्लिकेट + दमन नियम जोड़ें
डैशबोर्ड	ट्रायेज के लिए दृश्य संदर्भ	“क्यों” दिखाएं (शीर्ष संकेत)
प्लेबुक	पूर्वनिर्धारित क्रियाएँ	क्रियाओं को जोखिम बजट से जोड़ें
ऑडिट लॉग	साक्ष्य + निर्णय	प्रणाली में सुधार के लिए आवश्यक

एक सरल अलर्ट नीति (उदाहरण)

गंभीरता 1 (तत्काल कार्रवाई): विशेषाधिकार भूमिका परिवर्तन + तरलता पतन + ओरेकल विचलन

गंभीरता 2 (एक्सपोजर कम करें): उपयोगिता स्पाइक + परिसमापन मात्रा स्पाइक + फंडिंग नकारात्मक हो जाती है

गंभीरता 3 (वॉच लिस्ट): तरलता संकेंद्रण या शासन वोट संकेंद्रण में धीमी प्रवृत्ति

रेट लिमिट और कूलडाउन का उपयोग करें ताकि एक शोर पूल आपको स्पैम न करे।

संचालन प्लेबुक: शमन क्रियाएँ जो वास्तव में काम करती हैं

क्रियाशीलता के बिना पहचान केवल मनोरंजन है। पोजिशन साइजिंग, एक्सपोजर लिमिट्स, और संक्रामक नियंत्रण के चारों ओर कमी के प्लेबुक बनाएं।

कमी मेनू (अपने जनादेश के आधार पर चुनें)

एक्सपोजर कम करें: जब जोखिम स्कोर बढ़ता है तो पोजिशन साइज को कम करें

संपार्श्विक घुमाएँ: अधिक तरल, कम सहसंबंधित संपार्श्विक को प्राथमिकता दें

हैज करें: तनाव के दौरान दिशा जोखिम को कम करने के लिए परप्स/ऑप्शंस का उपयोग करें

निकासी की शर्तें: प्रशासनिक परिवर्तनों, ओरेकल विफलताओं, पुल विसंगतियों के लिए कठोर नियम

सर्किट ब्रेकर: बार-बार उच्च-गंभीरता के अलर्ट पर रणनीतियों को रोकें

एक हल्का “जोखिम बजट” नियम:

अस्थिरता और तरलता के आधार पर आधार पोजिशन साइज:

जब slippage_$100k सीमा से अधिक हो तो साइज को सीमित करें

जब utilization बढ़ता है और परिसमापन मात्रा तेज होती है तो साइज को कम करें

प्रत्येक उच्च-गंभीरता के अलर्ट के लिए विश्लेषक चेकलिस्ट

प्रमाण की पुष्टि करें: tx हैश / घटना लॉग

विस्फोट क्षेत्र की पहचान करें: कौन से प्रोटोकॉल/पूल इस पर निर्भर करते हैं?

तरलता निकासी पथ की जांच करें: क्या आप बड़े स्लिपेज के बिना बाहर निकल सकते हैं?

कार्रवाई तय करें: कम करें/हैज करें/निकासी करें

परिणाम रिकॉर्ड करें: भविष्य की सीमाओं में सुधार करें

SimianX AI DeFi जोखिम निगरानी के लिए घटना प्रतिक्रिया चेकलिस्ट — DeFi जोखिम निगरानी के लिए घटना प्रतिक्रिया चेकलिस्ट

व्यावहारिक उदाहरण: एक उधार प्रोटोकॉल + DEX पूल की निगरानी

आइए एक वास्तविक परिदृश्य के माध्यम से चलें।

परिदृश्य A: उधार प्रोटोकॉल परिसमापन कैस्केड जोखिम

संकेत जो आमतौर पर कैस्केड से पहले आते हैं:

utilization लगातार बढ़ता है (उधारी की मांग आपूर्ति से अधिक है)

स्वास्थ्य कारक 1 के करीब समूहित होते हैं (कई खाते परिसमापन के करीब हैं)

ओरेकल विचलन बढ़ता है (बाजार मूल्य ओरेकल से तेजी से चलता है)

परिसमापन मात्रा बढ़ने लगती है

कमी कार्यप्रवाह:

1. बढ़ती उपयोगिता + HF समूहण को “पूर्व-तनाव” के रूप में चिह्नित करें

2. यदि ओरेकल विचलन सीमा को पार करता है, तो गंभीरता बढ़ाएं

3. एक्सपोजर कम करें या हैज करें

4. यदि परिसमापन तेज होते हैं, तो सहसंबंध को कम करने के लिए संपार्श्विक को बाहर निकालें या घुमाएँ

परिदृश्य B: DEX पूल तरलता रग / अचानक गहराई में गिरावट

प्रारंभिक चेतावनी संकेत:

LP बहिर्वाह में वृद्धि (LP जलन घटनाएँ बढ़ती हैं)

तरलता का संकेंद्रण बढ़ता है (शीर्ष LP अधिकांश तरलता को नियंत्रित करता है)

मध्यम आकार के लिए भी स्लिपेज में कूद

पुलों या CEX जमा पते पर बड़े वॉलेट ट्रांसफर

कमजोरी कार्यप्रवाह:

1. LP बहिर्वाह विसंगति + स्लिपेज कूद पर अलर्ट सक्रिय करें

2. पुष्टि करें कि निकासी जैविक (बाजार तनाव) हैं या लक्षित (रग व्यवहार)

3. स्थिति का आकार कम करें, तरलता जोड़ने से बचें, जोखिम बफर को चौड़ा करें

4. यदि प्रशासक गतिविधि मेल खाती है, तो तुरंत गंभीरता बढ़ाएँ

निर्माण बनाम खरीद: उपकरण विकल्प (और जहाँ SimianX AI फिट होता है)

आप इस स्टैक को स्वयं बना सकते हैं—कई टीमें ऐसा करती हैं। कठिन भाग हैं:

चेन के पार इंडेक्सर्स और डेटा पाइपलाइनों को बनाए रखना

अनुबंध घटनाओं को सुसंगत स्कीमाओं में सामान्य करना

विश्वसनीय विशेषताएँ और लेबल बनाना

थकावट के बिना अलर्ट रूटिंग संचालित करना

निर्णयों का एक ऑडिटेबल ट्रेल बनाए रखना

SimianX AI "विश्लेषण परत" को तेज कर सकता है, जिससे आप अनुसंधान कार्यप्रवाह को संरचित कर सकते हैं, सबूत इकट्ठा करने को स्वचालित कर सकते हैं, और निगरानी अंतर्दृष्टियों को निर्णयों में मानकीकरण कर सकते हैं। यदि आपका लक्ष्य अनियोजित डैशबोर्ड से एक दोहराने योग्य जोखिम प्रक्रिया में स्थानांतरित होना है, तो SimianX AI से शुरू करें और कार्यप्रवाह को अपने जनादेश (LP, उधारी, खजाना, या व्यापार) के अनुसार अनुकूलित करें।

DeFi जोखिम शमन के लिए AI निगरानी के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI के साथ DeFi प्रोटोकॉल की निगरानी कैसे करें बिना झूठे सकारात्मक प्राप्त किए?

एक समुच्चय दृष्टिकोण का उपयोग करें: सरल ह्यूरिस्टिक्स (ओरैकल पुरानी, प्रशासक परिवर्तन) को विसंगति मॉडलों के साथ मिलाएँ, फिर कम से कम दो स्वतंत्र संकेतों से पुष्टि की आवश्यकता करें। अलर्ट डिडुप्लिकेशन, कूलडाउन, और गंभीरता स्तर जोड़ें ताकि विश्लेषक केवल वही देखें जो महत्वपूर्ण है।

DeFi जोखिम स्कोरिंग क्या है, और क्या इसे भरोसा किया जा सकता है?

DeFi जोखिम स्कोरिंग एक संरचित तरीका है जो कई जोखिम संकेतों को एक तुलनीय पैमाने (जैसे, 0–100 या कम/मध्यम/उच्च) में संक्षेपित करता है। यह केवल तब विश्वसनीय है जब इसे समझाया जा सके (कौन से संकेतों ने स्कोर को प्रभावित किया) और ऐतिहासिक परिणामों जैसे कि ड्रॉडाउन, लिक्विडेशन, या शोषण घटनाओं के खिलाफ कैलिब्रेट किया गया हो।

ऑन-चेन डेटा का उपयोग करके स्थिरकॉइन डिपेग जोखिम को ट्रैक करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

प्रमुख पूलों पर तरलता की गहराई, संदर्भ बाजारों के मुकाबले पेग विचलन, और पुलों/एक्सचेंजों के लिए बड़े धारक प्रवाह की निगरानी करें। डिपेग जोखिम अक्सर तब बढ़ता है जब तरलता पतली होती है और बड़े धारक पुनर्स्थापित होते हैं—विशेष रूप से व्यापक अस्थिरता स्पाइक्स के दौरान।

क्या LLMs DeFi शोषणों की भविष्यवाणी कर सकते हैं इससे पहले कि वे हों?

LLMs को भविष्यवक्ता के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। इन्हें साक्ष्यों का संक्षेपण करने, लेनदेन के इरादे की व्याख्या करने, और घटना रिपोर्टों को मानकीकृत करने के लिए सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है—जबकि निर्धारणीय नियम और मात्रात्मक मॉडल पहचान और कार्रवाई के थ्रेशोल्ड को संभालते हैं।

मैं AI-चालित DeFi निगरानी का उपयोग करके पदों का आकार कैसे निर्धारित करूं?

आकार को तरलता और तनाव संकेतकों से जोड़ें: जैसे-जैसे स्लिपेज बढ़ता है, उपयोगिता बढ़ती है, और सहसंबंध स्पाइक करता है, आकार को घटाएं। निगरानी स्कोर को आपके बेस आकार पर "जोखिम गुणक" के रूप में मानें न कि एक बाइनरी व्यापार संकेत के रूप में।

निष्कर्ष

AI-चालित निगरानी DeFi जोखिम प्रबंधन को प्रतिक्रियाशील अग्निशामक से एक परिचालन प्रणाली में बदल देती है: वास्तविक समय के संकेत, व्याख्यायित अलर्ट, और अनुशासित शमन प्लेबुक। सबसे मजबूत परिणाम ह्यूरिस्टिक्स को विसंगति पहचान के साथ परत करने, ग्राफ-आधारित संक्रामक दृष्टिकोण जोड़ने, और स्पष्ट ऑडिट ट्रेल्स के साथ मनुष्यों को लूप में रखने से आते हैं। यदि आप प्रोटोकॉल की निगरानी करने, साक्ष्यों के साथ अलर्ट का निदान करने, और लगातार कार्रवाई करने के लिए एक दोहराने योग्य कार्यप्रवाह चाहते हैं, तो SimianX AI का अन्वेषण करें और एक ढांचे के चारों ओर अपनी निगरानी प्रक्रिया का निर्माण करें जिसे आप माप सकते हैं, तनाव-परीक्षण कर सकते हैं, और सुधार सकते हैं।