【链得得独家】Ocean Ex周家雨：用人工智能构筑加密货币交易所防火墙

图/Pixabay

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5月8日凌晨，币安交易所遭遇到黑客的大规模系统性攻击。黑客从币安交易所提走7000比特币。此次被盗事件影响巨大，甚至一度造成加密货币市场全线下跌，交易所安全问题又一次被推上了风口浪尖。

事实上，在加密货币市场并不久的历史当中，交易所被盗一直是整个行业挥之不去的噩梦。2014年2月，当时全球最大的加密货币交易所MT.Gox在网站页面宣传停止交易并随后申请破产。网上流传一份文件，透露了其倒闭的直接原因：由于受到黑客攻击，总计744000个比特币失窃，总价值约3.5亿美元。这一事件直接导致以比特币为代表的加密货币市场在数年内都陷入了低迷。

2018年1月，日本最大的数字加密货币交易所 Coincheck 被盗走价值5.34亿美元的XEM。Coincheck 是日本第二大交易所。在之后的官方发布会上Coincheck 表示，XEM 被盗是因为存储 XEM 的热钱包的私钥被黑客所窃取，但是没有其他币种被盗。受此事件影响，XEM 当天下跌9.8%。

根据媒体统计，目前各加密货币交易所被黑客攻击损失总金额达 13.5 亿美元以上，其中约 59% 的被盗金额发生在 2018 年。2019 年有 4 家交易所遭到黑客攻击，造成约 6900 万美元的损失；2018 年 Coincheck 被盗金额占当年 62%，损失达近 5 亿美元；2014 年 Mt. Gox 被盗金额占当年 99%。

毫无疑问，交易所在黑客们眼中就是一个充满吸引力的金库。数字货币匿名化的特点又让追查这些货币几乎是不可能的，这也造成了交易所被盗事件的频频发生。

在围绕交易所安全的讨论当中，传统的安全保护方法似乎并不能足以保证拥有巨大资金量的交易所无懈可击，于是市场选择了将更多新技术融入交易所的安全防护体系中：人工智能就是其中一种。

OceanEx由BitOcean Global于2018年创立，是一家建立在VeChainThor生态系统中的人工智能数字资产交易平台，其特点是通过使用人工智能技术，建立一个全方位安全并且极具流动性的加密货币交易市场。OceanEx首席技术官周家雨博士近日接受了链得得App的专访，分享了人工智能技术在交易所当中的应用情况。

周家雨博士是机器学习和人工智能方面的专家，在密歇根州立大学担任计算机科学助理教授。他领导了三星研究公司（美国）的大规模推荐系统，为三星智能电视的数百万用户提供有针对性的广告，并在开发人工智能系统和机器学习算法方面拥有丰富的经验。周家雨博士目前是VeResearch计划中的一员，并且领导了分布式数据自动发布（DDV）框架在区块链上的研究和开发。同时他也是文献 “EdgeChain: Blockchain-based Multi-vendor Mobile Edge Application Placement”的作者之一。

周家雨认可的AI技术在交易所当中核心价值有三点：提高交易所安全性、提高运营效率、降低运营成本。

他认为，人工智能技术在提高交易所安全性方面有很大的发挥空间。在风控领域，交易所在建立风控模型之后，可以对用户账户进行风险控制。在底层安全领域，交易所可以利用人工智能技术，从工程设计层面去规避一些安全风险，甚至对于未来可能发生的安全事件进行预测。同样，人工智能也可以在安全事件发生之后将损失最小化。

以风险控制领域为例，交易所可以通过对交易所用户的行为数据进行分析，从而对用户账户进行风险控制。这种行为分析涵盖用户的投资习惯、登录方式、使用行为等各个层面。一旦用户行为发生较大的改变，交易所就可以对用户账户进行更多的验证，避免黑客通过钓鱼等方式利用用户账户攻击交易所。

在风险预测领域，交易所热钱包里的钱越多，用户提现的时候速度越快。而提现速度是用户衡量交易所用户体验的重要标准，但热钱包更容易受到黑客攻击。因此，人工智能技术可以用于交易所对热钱包中的资产进行控制，从而在最小化资产风险的同时提高用户体验。降低热钱包中的资产数额也能够将交易所在受到攻击后的损失降到最低。

周家雨博士表示，在交易所的运行过程当中，用户体验与交易所安全在某种程度上是互相矛盾的。用户在选择交易所的时候，往往以用户体验作为首要的选择标准。而在安全领域，交易所所做的大量安全工作往往是用户感知不到的。因此，也有人将安全工作比作一座冰山，用户能够感知到的仅仅是海面之上的部分，更多的安全工作则藏于海面之下。

因此，将人工智能技术引入交易所行业中的核心价值就在于，平衡用户体验与安全水平之间的矛盾，从而使交易所获得更强的竞争力。

这种预测的核心是利用历史交易数据、用户数据以及舆情数据等数据对交易所接下来的一段时间内的交易行为进行预测，从而对热钱包以及整个交易所的风险进行量化控制。在提高安全水准的同时，人工智能也能够帮助交易所降低工作成本，最后使效率提高。

周家雨博士告诉链得得App，将人工智能技术引入交易所行业当中也面临着巨大的挑战。虚拟货币交易所所拥有的数据量较传统交易所要小得多，这无形之中也增加了建立人工智能模型的难度。也正因为这个原因，虚拟货币交易所行业中的人工智能技术门槛太高，形成了巨大的技术壁垒。

现代人工智能技术的核心是大量的数据以及对数据进行建模，从而对复杂问题进行决策。也就是说，当可以用于训练数据模型的数据量非常庞大的时候，对建模方法的要求就比较低。相对的，可以用于训练模型的数据量较少的情况下，建模的要求就非常挑剔了。

与传统的股票期货市场相比，虚拟货币交易所因为其诞生时间较晚，所以拥有的整体数据量是远远小于前者的。因此在虚拟货币交易所中建立人工智能模型，首先面临的挑战就是建模，往往需要非常精细化的设计模型才能够将数据中蕴藏的彻底挖掘出来。因此，将人工智能技术引入虚拟货币交易所当中的前提条件就是需要拥有经验丰富的团队和较高的技术水平。

交易所安全事件不断发生，交易所安全再次成为了整个行业热议的话题。总体来看，将人工智能技术引入到虚拟货币交易所当中潜力巨大，但也伴随着较高的技术门槛。从用户层面而言，选择更加安全的交易所依然是保证自身资金安全的重中之重。