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（另一种支付形式），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（FATF）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。
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Lynx Analytics的合作中，我们（来自新加坡国立大学的一个学生团队）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（https://www.cylynx.io/）中，这是Lynx Analytics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。
法律专家：Mango Markets案例会影响DAO未来如何实施其法律和治理结构:2月4日消息，加拿大律师事务所McMillan LLP的合伙人Benjamin Bathgate表示，针对所谓的Mango Markets漏洞利用者Avraham Eisenberg的诉讼可能会影响DAO未来如何实施其法律和治理结构。Bathgate表示，在很多情况下，DAO只是用户的集合，这是一个用户社区，也许有一个核心贡献者负责编码。管理Mango Market DAO的怀俄明州有限责任公司Mango Labs正在寻求收回剩余的4700万美元。然而，Bathgate表示，Mango Labs的诉讼不太可能成功，到那时可能会为DAO生态系统敲响警钟。
此前报道，Mango Markets攻击者Avraham Eisenberg在纽约美国地方法院第一次听证会上放弃保释。目前，Avraham正被Mango Labs起诉，要求赔偿剩余的4700万美元，他被指控犯有商品欺诈、商品操纵和电汇欺诈三项刑事罪。[2023/2/4 11:46:50]
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：
YFII社区发起YIP-5实施方案的投票，将决定如何使用5%的利润:YFII社区发起一项关于实施YIP-5提案（5%利润用作循环挖矿）的方案的投票。目前一共有3种方案供选择，方案1是5%的利润全部用于YFII或者iYFII/YFII LP的激励，方案2是5%中大部分用于YFII相关激励，少部分用于iToken的激励，方案3是5%中少部分用于YFII相关激励，大部分用于iToken的激励。这三种方案中此前讨论支持率最高的是方案1。投票从今天下午5点30分开始，持续72小时。[2020/9/29]
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。
欧科集团徐明星对话全国政协委员 谈抗击疫情区块链如何发挥作用:3月20日，全国政协云上“小双周”座谈会今天举行。全国政协委员，中国证监会原主席肖钢等多位全国政协委员、业界专家代表出席。会上，欧科集团创始人徐明星发表“区块链+供应链抗疫期间‘扛大旗’”主题演讲。徐明星表示：“除了供应链外，区块链技术在其他领域也有重要应用。随着下一代高新技术产业的发展，区块链技术将展现出更大的应用潜力。”[2020/3/20]
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。
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（召回率、精度和F1）对这些模型进行评估后，RoBERTa模型（BERT的一个变种）表现最佳，被选为最终模型。
声音 | 韦氏评级：无论比特币盈利能力如何 投资者都更倾向于存币而非卖币:韦氏评级今日称，超过60%的比特币一年多都存储于钱包中而非在市场流通。在此期间，比特币兑美元的价格从去年12月的3100美元上涨到仅6个月后2019年的13800美元高点。无论盈利能力如何，投资者都希望存币而不是卖币。[2019/12/3]
RoBERTa模型对新闻文章（标题和摘录）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。
动态 | 社科院法学所刊文《对“去中心化”的区块链如何监管》:中国社科院法学所赵磊在《经济参考报》发表题为《对“去中心化”的区块链如何监管》的文章。文章指出，对区块链技术的监管，应该分为两个层面：一是结合区块链技术的具体应用场景，分行业进行监管；另一是针对区块链，制定专门的技术标准，以实现区块链技术的规范、统一。而判断某种商业活动或者社会管理活动是否可以应用区块链，至少应该从以下两方面进行衡量：一方面是区块链技术只能在虚拟空间中应用；另一方面是区块链技术无论在何种场景中应用，必须符合其去中心化、共识机制与分布式记账等技术特征。[2019/1/10]
现在，每篇文章都有一个相关的来源（news/reddit/twitter），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。
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（相对于单个用户的黑客事件）。
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。
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。
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。
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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