การตรวจสอบ AI สำหรับการลดความเสี่ยงใน DeFi ผ่านการวิเคราะห์
การตรวจสอบ AI สำหรับการลดความเสี่ยงใน DeFi ไม่ใช่เรื่องที่น่าพอใจอีกต่อไป—มันคือความแตกต่างระหว่างการลดลงที่สามารถควบคุมได้และการตื่นขึ้นมาพบกับการล้างบัญชีอย่างรวดเร็ว DeFi ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ความเสี่ยงสามารถรวมกันได้ และความล้มเหลวแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว: การสะดุดของราคา oracle กลายเป็นเหตุการณ์หนี้ที่ไม่ดี ซึ่งกลายเป็นการขาดสภาพคล่อง ซึ่งกลายเป็นการขายที่ถูกบังคับ การวิจัยนี้ได้สรุปกรอบการทำงานในรูปแบบวิศวกรรมที่ใช้ในการตรวจสอบ DeFi อย่างต่อเนื่อง ตรวจจับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างรวดเร็ว และลดความเสี่ยงผ่านการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล—ในขณะที่ยังคงสามารถอธิบายได้และใช้งานได้จริง ตลอดทางเราจะอ้างอิงถึงวิธีที่ SimianX AI สามารถช่วยทีมในการสร้างกระบวนการตรวจสอบบนเชนที่สามารถทำซ้ำได้โดยมีภาระงานที่น้อยลง
ภูมิทัศน์ความเสี่ยงใน DeFi: อะไรที่ทำให้เกิดความล้มเหลว (และทำไม AI ถึงช่วยได้)
ความเสี่ยงใน DeFi มักไม่ใช่ความล้มเหลวเพียงจุดเดียว มันคือ เครือข่ายของความขึ้นอยู่กัน: สัญญา, oracle, สถานที่ให้สภาพคล่อง, สะพาน, การปกครอง และแรงจูงใจ การ “วิจัย” แบบดั้งเดิม (การอ่านเอกสาร, การตรวจสอบ TVL, การสแกนรายงานการตรวจสอบ) เป็นสิ่งที่จำเป็น แต่ไม่เพียงพอสำหรับการป้องกันแบบเรียลไทม์
AI ช่วยได้เพราะมันสามารถ:
นี่คือการจำแนกประเภทความเสี่ยงที่คุณสามารถตรวจสอบได้จริง
| หมวดหมู่ความเสี่ยง | โหมดความล้มเหลวทั่วไป | สิ่งที่คุณสามารถตรวจสอบได้ (สัญญาณ) |
|---|---|---|
| สัญญาอัจฉริยะ | การเข้าถึงซ้ำ, ข้อบกพร่องในการควบคุมการเข้าถึง, ข้อบกพร่องทางตรรกะ | รูปแบบการเรียกฟังก์ชันที่ผิดปกติ, การเปลี่ยนแปลงสิทธิ์, การกระทำของผู้ดูแลระบบที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน |
| ออราเคิล | ราคาที่ล้าสมัย, การจัดการ, การหยุดทำงานของฟีด | ความเบี่ยงเบนของออราเคิลเทียบกับ DEX TWAP, ช่องว่างความถี่ในการอัปเดต, การพุ่งขึ้นของความผันผวน |
| สภาพคล่อง | การล้มลงของความลึก, การถอนเงินอย่างเร่งด่วน | การลื่นไถลที่ขนาดคงที่, การไหลออกของ LP, การรวมศูนย์ของสภาพคล่อง |
| เลเวอเรจ / การชำระบัญชี | การชำระบัญชีแบบลำดับ | การใช้ยืม, การกระจายปัจจัยสุขภาพ, ปริมาณการชำระบัญชี |
| สะพาน / ข้ามสาย | การใช้ประโยชน์, การหยุดชะงัก, การแยก | ความผิดปกติของการไหลเข้า/ออกของสะพาน, การเปลี่ยนแปลงของผู้ตรวจสอบ, ความเบี่ยงเบนของสินทรัพย์ที่ห่อหุ้ม |
| การกำกับดูแล | ข้อเสนอที่เป็นอันตราย, การขโมยพารามิเตอร์ | การเปลี่ยนแปลงเนื้อหาข้อเสนอ, การรวมศูนย์การลงคะแนน, ช่วงเวลาถึงการดำเนินการ |
| แรงจูงใจ | “ผลตอบแทนปลอม” ที่ขับเคลื่อนด้วยการปล่อย | ค่าธรรมเนียมเทียบกับส่วนแบ่งการปล่อย, อัตราส่วนสภาพคล่องของทหารรับจ้าง, การเปลี่ยนแปลงตารางรางวัล |
เหตุการณ์ที่อันตรายที่สุดมักจะไม่ใช่ “สิ่งที่ไม่รู้จักที่ไม่รู้จัก” พวกมันคือ โหมดการล้มเหลวที่รู้จัก ที่เกิดขึ้นเร็วกว่าที่มนุษย์จะติดตามได้—โดยเฉพาะเมื่อสัญญาณกระจายอยู่ทั่วสัญญาและสายโซ่ต่างๆ
ข้อมูลที่คุณต้องการสำหรับการตรวจสอบ DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ระบบการตรวจสอบมีคุณภาพเท่ากับข้อมูลของมัน เป้าหมายคือการสร้างท่อที่ ทันเวลาเพียงพอ ที่จะดำเนินการ, สะอาดเพียงพอ ที่จะสร้างแบบจำลอง, และ ตรวจสอบได้เพียงพอ ที่จะอธิบาย
แหล่งข้อมูลหลักบนสายโซ่
แหล่งข้อมูลนอกสายโซ่และ “กึ่งนอกสายโซ่” (ทางเลือกแต่มีประโยชน์)
วิธีการที่ใช้ได้จริงคือการทำให้ข้อมูลดิบทั้งหมดเป็นมาตรฐานใน:
protocol, contract, pool, asset, wallet, chainswap, borrow, repay, liquidation, admin_change, proposal_created5m, 1h, 1d)
การสร้างฟีเจอร์: การเปลี่ยนกิจกรรมบนเชนให้เป็นสัญญาณความเสี่ยง
โมเดลไม่เข้าใจ “ความเสี่ยง” พวกเขาเข้าใจ รูปแบบ การสร้างฟีเจอร์คือวิธีที่คุณแปลความเป็นจริงที่ยุ่งเหยิงบนเชนให้เป็นสัญญาณที่วัดได้
ครอบครัวฟีเจอร์ที่มีสัญญาณสูง (พร้อมตัวอย่าง)
1) ความเปราะบางของสภาพคล่อง
depth_1pct: สภาพคล่องที่มีอยู่ภายในผลกระทบราคา 1%slippage_$100k: การลื่นไถลที่คาดหวังสำหรับขนาดการซื้อขายที่กำหนดlp_outflow_rate: การเปลี่ยนแปลงในอุปทาน LP ต่อชั่วโมง/วันliquidity_concentration: % สภาพคล่องที่ถือโดยกระเป๋า LP ชั้นนำ2) ความเบี่ยงเบนของออเรเคิล
oracle_minus_twap: ความแตกต่างระหว่างราคาออเรเคิลและ DEX TWAPstale_oracle_flag: อัปเดตออเรเคิลที่ขาดหายไปเกินเกณฑ์jump_size: การอัปเดตครั้งใหญ่ที่สุดในช่วงเวลา3) แรงกดดันจากการใช้เลเวอเรจและการชำระหนี้
utilization = borrows / supplyhf_distribution: ฮิสโตแกรมของปัจจัยสุขภาพของผู้ใช้ (หรือพร็อกซี)liq_volume_1h: ปริมาณการชำระหนี้ในชั่วโมงที่ผ่านมาcollateral_concentration: การพึ่งพาสินทรัพย์ค้ำประกันเพียงหนึ่งเดียว4) ความเสี่ยงในการควบคุมโปรโตคอลและการกำกับดูแล
admin_tx_rate: ความถี่ของธุรกรรมที่มีสิทธิพิเศษpermission_surface: จำนวนบทบาท/เจ้าของและความถี่ในการเปลี่ยนแปลงของพวกเขาvote_concentration: สัมประสิทธิ์ Gini ของอำนาจการลงคะแนน5) การแพร่ระบาดและการเปิดเผยการพึ่งพา
shared_collateral_ratio: การทับซ้อนของสินทรัพย์ค้ำประกันระหว่างโปรโตคอลbridge_dependency_score: การพึ่งพาสินทรัพย์/สะพานที่ห่อหุ้มcounterparty_graph_centrality: ความสำคัญของโปรโตคอลในเครือข่ายการไหลเทคนิคที่ง่ายแต่มีประสิทธิภาพคือการคำนวณ rolling z-scores และสถิติที่แข็งแกร่ง:
robust_z = (x - median) / MAD5m) และการเปลี่ยนแปลง (7d).รายการตรวจสอบ “สัญญาณความเสี่ยง” ที่ใช้งานได้ (อ่านเข้าใจง่าย)
การตรวจสอบ AI สำหรับการบรรเทาความเสี่ยง DeFi ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ?
Treat it like an incident-response loop, not a prediction contest. The job is early detection + interpretable diagnosis + disciplined action.
A 4D workflow: Detect → Diagnose → Decide → Document
1. Detect (machine-first)
2. Diagnose (human + agent)
3. Decide (rules + risk budget)
4. Document (audit trail)
เป้าหมายไม่ใช่ “การคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบ” แต่มันคือ การลดความรุนแรงของการสูญเสียที่สามารถวัดได้ และการตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นโดยมีจุดบอดน้อยลง
โมเดลใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการตรวจจับความผิดปกติใน DeFi?
ทีมส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยแนวทางแบบชั้น:
oracle_attack, liquidity_rug, governance_risk_spikeการตัดสินใจ “รวม” ที่ใช้ได้จริงคือ:
ระบบหลายตัวแทนและ LLMs: จากการแจ้งเตือนสู่การวิเคราะห์ที่สามารถอธิบายได้
LLMs มีพลังในด้านการตรวจสอบ DeFi เมื่อใช้อย่างถูกต้อง: ในฐานะนักวิเคราะห์ที่ผลิตการให้เหตุผลที่มีโครงสร้างและดึงหลักฐาน ไม่ใช่ในฐานะผู้คาดการณ์ที่ไม่มีมูลฐาน
ทีมตัวแทนที่มีประโยชน์มีลักษณะดังนี้:
นี่คือที่ที่ SimianX AI เหมาะสมอย่างเป็นธรรมชาติ: มันถูกออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้และวงจรการวิจัยหลายตัวแทน เพื่อให้ทีมสามารถเปลี่ยนหลักฐานที่กระจัดกระจายบนเชนให้เป็นการตัดสินใจที่สามารถอธิบายได้ สำหรับคู่มือปฏิบัติที่เกี่ยวข้อง ดูที่:
กฎเกณฑ์ที่สำคัญ (ไม่สามารถเจรจาได้)
json-like schemas สำหรับการตัดสินใจ)
การประเมินผล: วิธีการรู้ว่าการตรวจสอบของคุณทำงาน (ก่อนที่คุณจะต้องการมัน)
ระบบการตรวจสอบหลายระบบล้มเหลวเพราะถูกตัดสินด้วยมาตรวัดที่ผิด “ความแม่นยำ” ไม่ใช่เป้าหมาย ใช้เมตริกการดำเนินงาน:
เมตริกการประเมินผลที่สำคัญ
0.7 หมายความว่า ~70% ของกรณีที่คล้ายกันมีการสูญเสียหรือไม่?การทดสอบย้อนหลังโดยไม่หลอกตัวเอง
การทดสอบความเครียดที่คุณสามารถทำได้ในวันนี้
!การประเมินการติดตาม: เวลาในการนำไปใช้, ความแม่นยำ, การปรับเทียบ, ความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน.png?width=816&height=527&name=How%20Our%20Machine%20Learning%20Predicts%20Fatigue%20Graphic-%20816x527%20px%20(2).png)
สถาปัตยกรรมการติดตาม: จากข้อมูลสตรีมไปยังการแจ้งเตือนที่สามารถดำเนินการได้
ระบบที่แข็งแกร่งดูเหมือนบริการการผลิต ไม่ใช่สมุดบันทึก
| ส่วนประกอบ | สิ่งที่ทำ | เคล็ดลับที่ใช้ได้จริง |
|---|---|---|
| ตัวดัชนี / ETL | ดึงบันทึก, ร่องรอย, สถานะ | ใช้การจัดทำดัชนีที่ปลอดภัยจากการจัดระเบียบใหม่และการลองใหม่ |
| บัสเหตุการณ์ | สตรีมเหตุการณ์ (swap, admin_change) | รักษาเวอร์ชันของสคีมา |
| ร้านฟีเจอร์ | คำนวณเมตริกแบบหมุน | เก็บฟีเจอร์แบบหน้าต่าง (5m, 1h, 7d) |
| บริการโมเดล | ประเมินความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ | เวอร์ชันโมเดล + เกณฑ์ |
| เครื่องยนต์แจ้งเตือน | ส่งเสริมการแจ้งเตือนไปยังช่องทาง | เพิ่มกฎการลดซ้ำ + การระงับ |
| แดชบอร์ด | บริบทภาพสำหรับการจัดการ | แสดง “ทำไม” (สัญญาณหลัก) |
| แผนการดำเนินงาน | การกระทำที่กำหนดไว้ล่วงหน้า | ผูกการกระทำกับงบประมาณความเสี่ยง |
| บันทึกการตรวจสอบ | หลักฐาน + การตัดสินใจ | จำเป็นสำหรับการปรับปรุงระบบ |
นโยบายการแจ้งเตือนที่ง่าย (ตัวอย่าง)
ใช้ การจำกัดอัตรา และ การพัก เพื่อไม่ให้พูลที่มีเสียงดังหนึ่งทำให้คุณรำคาญ
แผนการดำเนินงาน: การกระทำการบรรเทาที่ได้ผลจริง
การตรวจจับโดยไม่มีการดำเนินการเป็นเพียงความบันเทิง สร้างแผนการบรรเทาเกี่ยวกับ ขนาดตำแหน่ง, ขีดจำกัดการเปิดเผย, และ การควบคุมการติดเชื้อ.
เมนูการบรรเทา (เลือกตามที่คุณได้รับมอบหมาย)
กฎ “งบประมาณความเสี่ยง” ที่เบา:
slippage_$100k เกินเกณฑ์utilization เพิ่มขึ้นและปริมาณการชำระบัญชีเร่งขึ้นรายการตรวจสอบของนักวิเคราะห์สำหรับการแจ้งเตือนความรุนแรงสูงทุกครั้ง
ตัวอย่างที่ใช้ได้จริง: การตรวจสอบโปรโตคอลการให้ยืม + สระ DEX
มาดูสถานการณ์ที่สมจริงกันเถอะ
สถานการณ์ A: ความเสี่ยงจากการชำระบัญชีโปรโตคอลการให้ยืม
สัญญาณที่มักจะเกิดขึ้นก่อนการชำระบัญชี:
utilization เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง (ความต้องการกู้ยืมเกินอุปทาน)การทำงานของการบรรเทา:
1. แสดงการเพิ่มขึ้นของการใช้ประโยชน์ + การจัดกลุ่ม HF เป็น “ก่อนเครียด”
2. หากความเบี่ยงเบนของออราเคิลข้ามเกณฑ์ ให้เพิ่มความรุนแรง
3. ลดการเปิดเผยหรือป้องกันความเสี่ยง
4. หากการชำระบัญชีเร่งตัวขึ้น ให้ออกหรือหมุนเวียนหลักประกันเพื่อลดความสัมพันธ์
สถานการณ์ B: สภาพคล่องในพูล DEX ถูกดึงออก / การล่มสลายของความลึกอย่างกะทันหัน
สัญญาณเตือนล่วงหน้า:
กระบวนการบรรเทา:
1. กระตุ้นการแจ้งเตือนเกี่ยวกับความผิดปกติในการไหลออกของ LP + การกระโดดของการลื่นไถล
2. ยืนยันว่าการถอนเงินเป็นแบบธรรมชาติ (ความเครียดของตลาด) หรือมีเป้าหมาย (พฤติกรรมการดึง)
3. ลดขนาดตำแหน่ง หลีกเลี่ยงการเพิ่มสภาพคล่อง ขยายบัฟเฟอร์ความเสี่ยง
4. หากกิจกรรมของผู้ดูแลระบบตรงกัน ให้เพิ่มระดับความรุนแรงทันที
สร้าง vs ซื้อ: ตัวเลือกเครื่องมือ (และ SimianX AI อยู่ที่ไหน)
คุณสามารถสร้างสแต็คนี้ด้วยตัวเอง—หลายทีมทำเช่นนั้น ส่วนที่ยากคือ:
SimianX AI สามารถเร่ง “ชั้นวิเคราะห์” โดยช่วยให้คุณจัดโครงสร้างกระบวนการวิจัย อัตโนมัติการรวบรวมหลักฐาน และทำให้วิธีการตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกกลายเป็นการตัดสินใจ หากเป้าหมายของคุณคือการเปลี่ยนจากแดชบอร์ดแบบเฉพาะกิจไปสู่กระบวนการความเสี่ยงที่สามารถทำซ้ำได้ ให้เริ่มต้นด้วย SimianX AI และปรับกระบวนการทำงานให้เข้ากับมอบหมายของคุณ (LP, การให้ยืม, การคลัง หรือการซื้อขาย)
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการตรวจสอบ AI สำหรับการบรรเทาความเสี่ยง DeFi
จะตรวจสอบโปรโตคอล DeFi ด้วย AI โดยไม่ให้เกิดผลบวกเท็จได้อย่างไร?
ใช้วิธีการแบบรวม: รวมฮิวริสติกที่ง่าย (ความล้าสมัยของออราเคิล, การเปลี่ยนแปลงของผู้ดูแลระบบ) กับโมเดลความผิดปกติ จากนั้นต้องการการยืนยันจากสัญญาณอิสระอย่างน้อยสองสัญญาณ เพิ่มการกำจัดการแจ้งเตือน, ช่วงเวลาเย็น, และระดับความรุนแรงเพื่อให้นักวิเคราะห์เห็นเฉพาะสิ่งที่สำคัญ
การให้คะแนนความเสี่ยง DeFi คืออะไร และสามารถเชื่อถือได้หรือไม่?
การให้คะแนนความเสี่ยงใน DeFi เป็นวิธีที่มีโครงสร้างในการสรุปสัญญาณความเสี่ยงหลายอย่างให้อยู่ในมาตราส่วนที่เปรียบเทียบได้ (เช่น 0–100 หรือ ต่ำ/กลาง/สูง) มันเชื่อถือได้เฉพาะเมื่อมันสามารถอธิบายได้ (สัญญาณใดที่ทำให้เกิดคะแนน) และปรับเทียบกับผลลัพธ์ในอดีต เช่น การลดลง, การชำระบัญชี, หรือเหตุการณ์การโจมตี
วิธีที่ดีที่สุดในการติดตามความเสี่ยงการแยกตัวของ Stablecoin โดยใช้ข้อมูลบนเชนคืออะไร?
ติดตามความลึกของสภาพคล่องในพูลหลัก, การเบี่ยงเบนจากการตรึงเทียบกับตลาดอ้างอิง, และการไหลของผู้ถือรายใหญ่ไปยังสะพาน/การแลกเปลี่ยน ความเสี่ยงการแยกตัวมักจะเพิ่มขึ้นเมื่อสภาพคล่องลดลงและผู้ถือรายใหญ่ปรับตำแหน่ง—โดยเฉพาะในช่วงที่มีความผันผวนสูง
LLMs สามารถคาดการณ์การโจมตีใน DeFi ก่อนที่จะเกิดขึ้นได้หรือไม่?
LLMs ไม่ควรถูกมองว่าเป็นผู้ทำนาย พวกเขาเหมาะที่สุดในการ สรุปหลักฐาน, ตีความเจตนาของการทำธุรกรรม, และทำให้รายงานเหตุการณ์เป็นมาตรฐาน—ในขณะที่กฎที่แน่นอนและโมเดลเชิงปริมาณจัดการกับการตรวจจับและเกณฑ์การดำเนินการ
ฉันจะขนาดตำแหน่งโดยใช้การติดตาม DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร?
ผูกขนาดเข้ากับสภาพคล่องและตัวบ่งชี้ความเครียด: ลดขนาดเมื่อการลื่นไถลเพิ่มขึ้น, การใช้เพิ่มขึ้น, และการสัมพันธ์พุ่งสูงขึ้น ปฏิบัติต่อคะแนนการติดตามเป็น “ตัวคูณความเสี่ยง” บนขนาดพื้นฐานของคุณแทนที่จะเป็นสัญญาณการซื้อขายแบบไบนารี
สรุป
การติดตามที่ขับเคลื่อนด้วย AI เปลี่ยนการจัดการความเสี่ยงใน DeFi จากการดับไฟที่ตอบสนองเป็นระบบการดำเนินงาน: สัญญาณเรียลไทม์, การแจ้งเตือนที่สามารถตีความได้, และ คู่มือการบรรเทาที่มีวินัย ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดมาจากการชั้นข้อมูลเชิงประจักษ์กับการตรวจจับความผิดปกติ, การเพิ่มมุมมองการแพร่กระจายที่อิงกราฟ, และการรักษามนุษย์ในกระบวนการด้วยเส้นทางการตรวจสอบที่ชัดเจน หากคุณต้องการกระบวนการทำงานที่สามารถทำซ้ำได้เพื่อติดตามโปรโตคอล, วินิจฉัยการแจ้งเตือนด้วยหลักฐาน, และดำเนินการอย่างสม่ำเสมอ, สำรวจ SimianX AI และสร้างกระบวนการติดตามของคุณรอบกรอบที่คุณสามารถวัด, ทดสอบความเครียด, และปรับปรุงได้
