Ocean Ex周家雨：用人工智慧構築加密貨幣交易所防火牆

圖/Pixabay

鏈得得註：【大文觀鏈】，是鏈得得App推出的區塊鏈技術分析系列欄目。由鏈得得App獨家作者馬文佩，對區塊鏈、數字貨幣市場中前端技術方案進行應用層講解與熱點事件的技術層分析。每個工作日與大家一同分享「鏈圈技術宅」的那些頭腦日常。

5月8日凌晨，幣安交易所遭遇到黑客的大規模系統性攻擊。黑客從幣安交易所提走7000比特幣。此次被盜事件影響巨大，甚至一度造成加密貨幣市場全線下跌，交易所安全問題又一次被推上了風口浪尖。

事實上，在加密貨幣市場並不久的歷史當中，交易所被盜一直是整個行業揮之不去的噩夢。2014年2月，當時全球最大的加密貨幣交易所MT.Gox在網站頁面宣傳停止交易並隨後申請破產。網上流傳一份文件，透露了其倒閉的直接原因：由於受到黑客攻擊，總計744000個比特幣失竊，總價值約3.5億美元。這一事件直接導致以比特幣為代表的加密貨幣市場在數年內都陷入了低迷。

2018年1月，日本最大的數字加密貨幣交易所 Coincheck 被盜走價值5.34億美元的XEM。Coincheck 是日本第二大交易所。在之後的官方發布會上Coincheck 表示，XEM 被盜是因為存儲 XEM 的熱錢包的私鑰被黑客所竊取，但是沒有其他幣種被盜。受此事件影響，XEM 當天下跌9.8%。

根據媒體統計，目前各加密貨幣交易所被黑客攻擊損失總金額達 13.5 億美元以上，其中約 59% 的被盜金額發生在 2018 年。2019 年有 4 家交易所遭到黑客攻擊，造成約 6900 萬美元的損失；2018 年 Coincheck 被盜金額占當年 62%，損失達近 5 億美元；2014 年 Mt. Gox 被盜金額占當年 99%。

毫無疑問，交易所在黑客們眼中就是一個充滿吸引力的金庫。數字貨幣匿名化的特點又讓追查這些貨幣幾乎是不可能的，這也造成了交易所被盜事件的頻頻發生。

在圍繞交易所安全的討論當中，傳統的安全保護方法似乎並不能足以保證擁有巨大資金量的交易所無懈可擊，於是市場選擇了將更多新技術融入交易所的安全防護體系中：人工智慧就是其中一種。

OceanEx由BitOcean Global於2018年創立，是一家建立在VeChainThor生態系統中的人工智慧數字資產交易平台，其特點是通過使用人工智慧技術，建立一個全方位安全並且極具流動性的加密貨幣交易市場。OceanEx首席技術官周家雨博士近日接受了鏈得得App的專訪，分享了人工智慧技術在交易所當中的應用情況。

周家雨博士是機器學習和人工智慧方面的專家，在密歇根州立大學擔任計算機科學助理教授。他領導了三星研究公司（美國）的大規模推薦系統，為三星智能電視的數百萬用戶提供有針對性的廣告，並在開發人工智慧系統和機器學習演算法方面擁有豐富的經驗。周家雨博士目前是VeResearch計劃中的一員，並且領導了分散式數據自動發布（DDV）框架在區塊鏈上的研究和開發。同時他也是文獻 「EdgeChain: Blockchain-based Multi-vendor Mobile Edge Application Placement」的作者之一。

周家雨認可的AI技術在交易所當中核心價值有三點：提高交易所安全性、提高運營效率、降低運營成本。

他認為，人工智慧技術在提高交易所安全性方面有很大的發揮空間。在風控領域，交易所在建立風控模型之後，可以對用戶賬戶進行風險控制。在底層安全領域，交易所可以利用人工智慧技術，從工程設計層面去規避一些安全風險，甚至對於未來可能發生的安全事件進行預測。同樣，人工智慧也可以在安全事件發生之後將損失最小化。

以風險控制領域為例，交易所可以通過對交易所用戶的行為數據進行分析，從而對用戶賬戶進行風險控制。這種行為分析涵蓋用戶的投資習慣、登錄方式、使用行為等各個層面。一旦用戶行為發生較大的改變，交易所就可以對用戶賬戶進行更多的驗證，避免黑客通過釣魚等方式利用用戶賬戶攻擊交易所。

在風險預測領域，交易所熱錢包里的錢越多，用戶提現的時候速度越快。而提現速度是用戶衡量交易所用戶體驗的重要標準，但熱錢包更容易受到黑客攻擊。因此，人工智慧技術可以用於交易所對熱錢包中的資產進行控制，從而在最小化資產風險的同時提高用戶體驗。降低熱錢包中的資產數額也能夠將交易所在受到攻擊後的損失降到最低。

周家雨博士表示，在交易所的運行過程當中，用戶體驗與交易所安全在某種程度上是互相矛盾的。用戶在選擇交易所的時候，往往以用戶體驗作為首要的選擇標準。而在安全領域，交易所所做的大量安全工作往往是用戶感知不到的。因此，也有人將安全工作比作一座冰山，用戶能夠感知到的僅僅是海面之上的部分，更多的安全工作則藏於海面之下。

因此，將人工智慧技術引入交易所行業中的核心價值就在於，平衡用戶體驗與安全水平之間的矛盾，從而使交易所獲得更強的競爭力。

這種預測的核心是利用歷史交易數據、用戶數據以及輿情數據等數據對交易所接下來的一段時間內的交易行為進行預測，從而對熱錢包以及整個交易所的風險進行量化控制。在提高安全水準的同時，人工智慧也能夠幫助交易所降低工作成本，最後使效率提高。

周家雨博士告訴鏈得得App，將人工智慧技術引入交易所行業當中也面臨著巨大的挑戰。虛擬貨幣交易所所擁有的數據量較傳統交易所要小得多，這無形之中也增加了建立人工智慧模型的難度。也正因為這個原因，虛擬貨幣交易所行業中的人工智慧技術門檻太高，形成了巨大的技術壁壘。

現代人工智慧技術的核心是大量的數據以及對數據進行建模，從而對複雜問題進行決策。也就是說，當可以用於訓練數據模型的數據量非常龐大的時候，對建模方法的要求就比較低。相對的，可以用於訓練模型的數據量較少的情況下，建模的要求就非常挑剔了。

與傳統的股票期貨市場相比，虛擬貨幣交易所因為其誕生時間較晚，所以擁有的整體數據量是遠遠小於前者的。因此在虛擬貨幣交易所中建立人工智慧模型，首先面臨的挑戰就是建模，往往需要非常精細化的設計模型才能夠將數據中蘊藏的徹底挖掘出來。因此，將人工智慧技術引入虛擬貨幣交易所當中的前提條件就是需要擁有經驗豐富的團隊和較高的技術水平。

交易所安全事件不斷發生，交易所安全再次成為了整個行業熱議的話題。總體來看，將人工智慧技術引入到虛擬貨幣交易所當中潛力巨大，但也伴隨著較高的技術門檻。從用戶層面而言，選擇更加安全的交易所依然是保證自身資金安全的重中之重。

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