编者按：本文来自加密谷Live，作者：PengtaiXu，翻译：Sherrie，Odaily星球日报经授权转载。加密货币和监管的必要性
加密货币是一种存在于数字世界的交易媒介，依靠加密技术使交易安全。加密货币背后的技术允许用户直接向他人发送货币，而不需要通过第三方，如银行。为了进行这些交易，用户需要设置一个数字钱包，而不需要提供身份证号码或信用评分等个人细节，因此可以让用户伪匿名。对于普通的加密货币用户来说，这种匿名性可以让他们放心，因为他们的个人信息或交易数据不会被黑客窃取。然而，这种交易匿名性的提高，也容易被犯罪分子滥用，进行、恐怖融资等非法活动。这种非法活动给区块链钱包用户以及加密货币实体都造成了巨大的损失。虽然金融行动特别工作组等监管机构已经在这些实体的监管中引入了标准化的指导方针，但由于每天都有大量的加密货币实体和交易发生，监控加密货币空间是一项具有挑战性的任务。解决方案
Terra 2.0 社区已启动就有关如何分配 0.5% 应急资金提案的投票:6月9日消息，Terra 2.0 社区已启动就有关如何分配 0.5% 应急资金提案的投票，该提案建议将这部分资金分配给在 Terra Classic 上推出过符合市场需求的产品，包括产生了一定量的 TVL 和没有产生 TVL 的项目以及尚未推出过符合市场需求产品的项目，并提议向以上三类项目分别分配 250 万枚 LUNA、100 万枚 LUNA 和 150 万枚 LUNA。此外，该提案建议组件一个由部分 Terra 社区的长期成员组成的理事会监督分配工作。[2022/6/9 4:13:09]
图片来源：https://dribbble.com/shots/2723032-Needle-in-a-Haystack因此，人们有兴趣利用开源信息，例如新闻网站或社交媒体平台，来识别可能的安全漏洞或非法活动。在与LynxAnalytics的合作中，我们已经致力于开发一个自动工具，以刮取开源信息，预测每篇新闻文章的风险分数，并标记出风险文章。这个工具将被整合到Cylynx平台中，这是LynxAnalytics开发的一个工具，用于帮助监管机构通过使用各种信息源监控区块链活动。开源信息的数据获取
“如何看待比特币大跳水？”登上知乎热榜:金色财经报道，根据知乎首页，提问“如何看待比特币大跳水？”登上知乎热榜，现排名第3位，热度686万。[2021/1/12 15:57:18]
我们确定了3类开源数据，这些数据可以提供有价值的信息，帮助检测加密货币领域的可疑活动。这些类别是：传统的新闻网站，如谷歌新闻，它将报告重大的黑客事件。加密货币专用新闻网站，如Cryptonews和Cointelegraph，它们更有可能报道小型实体和小型安全事件的新闻。社交媒体网站，如Twitter和Reddit，在官方发布黑客新闻之前，加密货币所有者可能会在那里发布有关黑客的消息。
检索文章和社交媒体帖子的内容，然后建立情绪分析模型。该模型为文章中提到的实体分配了一个风险活动的概率。情绪分析模型
直播 ｜ 小凤仙 > 交易所如何助力矿业发展？:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第4期今晚20:00准时开始，本期“后浪”仙女Aex CMO 小凤仙将在直播间聊聊 “交易所如何助力矿业发展”，感兴趣的朋友扫码移步收听！[2020/6/9]
我们尝试了四种不同的自然语言处理工具进行情绪分析，即VADER、Word2Vec、fastText和BERT模型。在通过选定的关键指标对这些模型进行评估后，RoBERTa模型表现最佳，被选为最终模型。
图片来源：https://www.codemotion.com/RoBERTa模型对新闻文章或社交媒体帖子的文本进行处理，并为特定文本分配一个风险分数。由于该文本在数据收集过程中已经被标记为实体，我们现在已经有了加密实体的相关风险指标。在后期，我们将多个文本的风险分数结合起来，给出一个实体的整体风险分数。RoBERTa原本是一个使用神经网络结构建立的情感分析模型，我们将最后一层与我们标注的风险分数进行映射，以适应风险评分的环境。为了提高模型在未来文本数据上的通用性，我们进行了几种文本处理方法，即替换实体、删除url和替换hash。然后我们使用这个表现最好的模型进行风险评分。风险评分
声音 | 复旦杨洁萌：Libra落地最大挑战来自于如何应对监管:9月25日晚，第83期“金融学术前沿”报告会在复旦大学智库楼106会议室举行。复旦发展研究院金融研究中心（FDFRC）主任孙立坚教授研究团队成员杨洁萌发布了题为“Libra乌托邦与中国法定数字货币的机遇”的报告。杨洁萌表示，Libra和传统支付系统比，满足不同参与方的诉求，帮助账户方做大支付、汇款，让收款方降低交易成本，也让传统机构观察、应对创新的手段。具体来说，具有三大优势：1、低操作成本：区块链取代人工对账带来效率提高，差错减少；2、低交易成本：Libra体系内交易无需向中心化机构代理机构付费；3、低保证金降低成本：账本实时同步加强机构间公信，减少保证金要求，降低保证金带来的额外成本。Libra也依然面临着四大风险：各国面临的监管要求不同；反风险；资金安全和信息安全；监管政策不确定风险。因此，Libra虽然抱有非常美好的幻想，但离真正落地还有诸多挑战，最大的挑战来自于如何应对监管，还有包括隐私问题、挤兑风险问题等诸多问题，还处于乌托邦的阶段。（复旦发展研究院微信公众号）[2019/9/30]
现在，每篇文章都有一个相关的来源，一个风险概率和一个计数，指的是文章被转发、分享或转发的次数。为了将这些风险概率转换为加密货币实体的单一风险得分，我们首先将文章的概率值缩放到0到100的范围内，并获得每个来源的加权平均值，结合文章的风险得分和计数。加权平均数用于对计数较高的文章给予更大的重视，因为份额数量很可能表明文章的相关性或重要性。
声音 | 光大证券彭文生：Libra的发展关键要看监管机构如何在支持创新和监管之间的平衡:近日，光大集团研究院副院长、光大证券全球首席经济学家彭文生表示，和比特币等代币相比，Libra尚未问世引来如此高的关注度，一是数字经济下科技巨头平台公司和货币的网络规模优势有协同效应；二是Libra作为一揽子货币的衍生品，属于数字货币中的稳定币。而比特币等代币仅仅是数字资产，其未来价值取决于使用者对其的“信仰”，故其价格波动幅度会比较大。他还指出，未来Libra要成为货币，在起步阶段，支付手段可能是突破口；但发展到一定规模后，储值工具的作用更重要，是推动Libra能成为一种真正货币的主要力量。Libra现在是0，按常理起步会较慢，但不能低估其社区网络带来的规模效应。不过Libra的发展关键还要看监管机构如何在支持创新和监管之间的平衡。[2019/7/30]
在计算出各来源的风险得分后，我们对各来源的风险得分进行加权求和，得到综合得分，公式如下：
传统的新闻来源被赋予了更高的权重，因为这些来源更有可能报道重大的安全漏洞。该解决方案的有效性
我们在2020年1月1日至2020年10月30日的174个加密货币实体的名单上测试了我们的解决方案，并将结果与该时间段内的已知黑客案例进行了比较。我们发现，我们的风险评分方法表现相当出色，在37个已知的黑客案例中识别了32个。我们还分析了我们的解决方案对单个实体的有效性。下图显示了Binance从2020年1月1日至2020年10月30日的风险评分。虚线红线代表已知的黑客案例。从图中我们观察到，我们的解决方案报告了5个已知黑客中的4个黑客的风险得分增加。也有几个峰值与已知黑客案例不一致。然而，这并不构成一个主要问题，因为对我们的模型来说，更重要的是识别尽可能多的黑客，减少未识别的黑客数量。
有趣的发现
在风险评分过程中，我们注意到，与规模较小的实体相比，规模较大的实体的风险评分往往有较大比例的假阳性记录。这是因为大型实体被谈论得更多，因此会有更多的负面帖子和虚假谣言，从而导致更高的不准确率。另一个值得强调的有趣趋势是，围绕着黑客攻击通常有几个明显的高峰。这是由于不同数据源的反应时间不同。社交媒体网站Twitter和Reddit通常是第一个看到高风险事件发生时的高峰，因为用户会发帖提出他们观察到的异常情况，比如一个实体的网站在没有事先通知用户的情况下宕机。官方消息一般是在官方声明之后，稍后才会发布。局限性
我们发现，我们的解决方案有两个潜在的局限性，首先是需要不断地维护收集器。网站设计可能会随着时间的推移而改变，这些网站的刮擦器需要更新，以确保相关信息仍能被检索到，从而达到风险评分的目的。第二个限制是，验证一篇文章是否已被正确地标记为加密货币实体是具有挑战性的。例如，一篇报道Bancor可疑活动的文章可能也会因为一个不相关的事件提到Binance。我们的解决方案会错误地将新闻标记为两个实体，并将Binance标记为风险，即使它不是文本中的关键主题。然而，这并不是一个主要的限制，因为我们只使用新闻文章的标题和摘录来进行风险评分，这通常只包含文章的关键信息。结语
我们的项目让监管机构可以轻松挖掘开源信息，更好地识别加密货币领域发生的风险事件。我们提供了一个分析文章并预测风险分数的语言模型，以及根据实体和来源信息汇总这些分数的方法。这些方法都被编织成一个可以端到端运行的自动化流水线。将该项目整合到Cylynx平台中，将对其现有功能进行补充，并为监管机构识别高风险加密货币实体提供巨大的帮助。
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