Dolandırıcılıkla Mücadele İçin Yapay Zekadan Yararlanma
Bitcoin gibi kripto para birimleri, son birkaç yıldır manşetlerden düşmüyor. Bu dijital token'lar, sağlam para birimlerinin satın alınabilme, takas edilebilme ve harcanabilme gibi bazı özelliklerine sahip. Hatta, her dalgalanmayı yakından takip eden yatırımcı ve spekülatörlerle dijital para birimi ticareti etrafında bütün bir pazar oluştu.
Bu pazarın merkezinde, kurulduğu 2012 yılından beri 20 milyondan fazla tüccar ve tüketicinin 150 milyar USD'den fazla kripto para ticareti yaptığı dijital bir cüzdan ve takas platformu olan, San Francisco menşeli Coinbase bulunuyor.
Tüm finansal hizmet şirketleri gibi, Coinbase'in de faaliyet gösterdiği ortamı güvence altına almak için gereken önlemleri alırken tüketiciler için sorunsuz bir deneyim sunması gerekiyor. Şirket bu konuda, Amazon Web Services'ın (AWS) makine öğrenimi araçlarını kullanan yapay zekadan (AI) destek alıyor.
Coinbase veri bilimi direktörü Soups Ranjan şunları söylüyor: "Yapay zeka, en başından beri şirketin DNA'sı haline geldi." "Bir kripto para borsasının hata yapmaması gereken en büyük risk faktörlerinden biri dolandırıcılıktır ve makine öğrenimi, dolandırıcılığı önleme sistemimizin temel taşını oluşturuyor."
Coinbase'deki mühendisler, makine öğrenimi modellerini kolayca oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yarayan bir araç olan Amazon SageMaker'ı kullanarak, kullanıcı tanımlama kaynaklarındaki uyumsuzlukları ve anormallikleri tanıyan ve olası dolandırıcılık kaynaklarına karşı hızla harekete geçmelerini sağlayan, makine öğrenimi temelli bir sistem geliştirdi.
Ranjan "Çevrimiçi kimlik doğrulaması aslında çok zor bir sorun" diyor. "Bir bara gittiğinizde ve güvenlik görevlisi ehliyetinize baktığında, belirli bir frekansta ışık tutarak hologramlar gibi gizli mesajları arayabilir."
İnternette bu mümkün olmadığından Coinbase, dolandırıcıları alt etmek için SageMaker'ı kullanarak görüntü analizine yönelik makine öğrenimi algoritmaları geliştiriyor. Örneğin, bir yüz benzerliği algoritması, yüklenen kimliklerden yüzleri otomatik olarak ayıklıyor ve ardından belirli bir yüzü, yüklenen diğer kimliklerdeki tüm yüzlerle karşılaştırıyor. Dolandırıcılar, kimlikte yüzün farklı yerlerini düzenlemeleri gerekeceğinden genellikle birden fazla kimlik için aynı fotoğrafı kullanıyor. Şirket, bu yüz benzerliği algoritması sayesinde, sahtekarlığı hızla tespit edebiliyor.
"Makine öğrenimi, müşterilerin mümkün olan en iyi deneyimi yaşamalarını istediğimiz yerde Coinbase için riskleri esneklikle dengelememize yardımcı oluyor."
Soups Ranjan
Veri Bilimi Direktörü
Coinbase
"Makine öğrenimi, müşterilerin mümkün olan en iyi deneyimi yaşamalarını istediğimiz yerde Coinbase için riskleri esneklikle dengelememize yardımcı oluyor."
Soups Ranjan
Veri Bilimi Direktörü
Coinbase
Ranjan, "Gerçek şu ki, müşterilerin kripto para birimi için farklı hizmetlere geçiş yapması çok kolay" diyor. "Makine öğrenimi, müşterilerin mümkün olan en iyi deneyimi yaşamalarını istediğimiz yerde Coinbase için riskleri esneklikle dengelememize yardımcı oluyor."
Dolandırıcılık karşıtı algoritmalar oluştururken elde edilen öngörüler, Coinbase'in deneyimleri kullanıcı türlerine göre özelleştirmesine de olanak tanıyor. Bu, kripto para birimlerini satın alıp elinde tutan perakende düzeyinde yatırımcılar ile büyük oranda ticaret yapan sofistike profesyonel kullanıcıları segmentlere ayırmanın basit ve sezgisel bir yolunu oluşturuyor. Bir Coinbase analisti, kısa süre önce yapılan bir müşteri segmentasyonu uygulamasında, bir dizüstü bilgisayar kullanarak bir kümeleme algoritması yazdı ve ardından bu algoritmayı SageMaker aracılığıyla çalıştırarak müşterilerin kripto para birimlerini nasıl kullandığını analiz edip yalnızca ticaretle ilgilenenleri uzun vadeli yatırım yapanlardan ayırmayı başardı.
Ancak risk yönetimi, olayın yalnızca bir yönü. Dijital kökleri dikkate alındığında, kripto para biriminin daha geleneksel finansal pazarlar gibi çok büyük miktarda veriyle iç içe olması hiç şaşırtıcı değil. Ranjan, "Veri ambarımız, blok zinciri ve kullanıcı verileri dahil olmak üzere çeşitli mikro hizmetlerden toplamda yüzlerce terabayt veri topluyor" diyor. "Bu sayı, yıl başından beri ikiye katlandı."
Bununla birlikte, Coinbase yüksek oranda düzenlemeye tabi bir ortamda faaliyet gösterdiğinden, müşteri verilerinin kendi veri bilimcilerinden ve mühendislerinden bile korunduğundan emin olmak için ekstra önlemler alıyor. Coinbase üretim sunucularında çalışan her kod, üretime geçmeden önce birden fazla kişi tarafından gözden geçirilip inceleniyor. Ranjan, "Müşterilerimiz adına kripto para birimlerini sakladığımızdan, temel ilkelerimizden biri güvenlik öncelikli bir şirket olmamız" diyor.
Son derece güvenli bir ortamda verilere kısıtlı erişim, makine öğrenimini hayata geçirmeyi çok daha zorlaştırıyor. Coinbase, makine öğrenimi mühendislerinin veri günlüklerine yalnızca kapsamlı şekilde gözden geçirilmiş ve Amazon Elastic Container Registry'ye eklenmiş kodlar aracılığıyla erişmesine izin vererek bu zorluğun üstesinden geliyor. Ayrıca, makine öğrenimi mühendisleri, üretim sunucularında oturum açamıyor ve gözden geçirilmemiş kodları çalıştıramıyor.
Her şey göz önünde bulundurulduğunda, dijital kripto para birimleri varlıklarını sürdürmek için güvene gerek duyar. Coinbase gibi şirketler, risklerden sürekli bir adım önde olmak için çalışarak bu güveni oluşturmak ve sürdürmek üzere AWS'ye güvenir.