Les plateformes de cryptomonnaies se tournent vers l’IA pour détecter les fraudes

Avec la croissance exponentielle du marché des cryptomonnaies, les plateformes d’échange font face à une augmentation significative des tentatives de fraudes. Pour combattre ce phénomène, de nombreuses plateformes se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) pour renforcer la sécurité et la fiabilité de leurs services.

L’IA, une solution prometteuse pour les plateformes de cryptomonnaies

L’IA offre des possibilités avancées de détection des fraudes en apprenant et en analysant les comportements de transaction. Elle peut identifier les schémas de transactions suspectes en s’adaptant continuellement aux nouvelles méthodes de fraude, ce qui permet de détecter des activités malveillantes de manière proactive.

Le Machine Learning au cœur de la lutte contre la fraude

Le Machine Learning, une branche de l’IA, permet aux systèmes d’apprendre automatiquement à partir des données, facilitant ainsi la reconnaissance des modèles de fraude. Les plateformes de cryptomonnaies utilisent ces technologies pour analyser des volumes massifs de transactions et déceler des irrégularités qui pourraient indiquer une tentative de fraude.

Exemples de plateformes utilisant l’IA pour la détection de fraudes

De nombreuses plateformes de cryptomonnaies ont reconnu la valeur de l’IA dans la lutte contre les fraudes. Par exemple, Binance, une des plus grandes plateformes d’échange de cryptomonnaies, utilise des algorithmes avancés de Machine Learning pour surveiller les transactions et détecter les comportements anormaux qui pourraient indiquer une fraude. De même, Coinbase emploie des systèmes d’IA pour analyser les transactions en temps réel, permettant d’identifier et de stopper les activités malveillantes avant qu’elles ne puissent nuire aux utilisateurs ou à la plateforme.

Kraken, une autre plateforme renommée, intègre également l’IA pour assurer une sécurité optimale et protéger les actifs de ses utilisateurs contre les tentatives de vol et de fraude. Ces plateformes, parmi d’autres, continuent de développer et d’améliorer leurs systèmes de détection de fraudes pour offrir un environnement de trading de plus en plus sûr et fiable.

L’exploitation des Deepfakes dans la fraude en Cryptomonnaie

L’intelligence artificielle, bien que bénéfique dans de nombreux domaines tels que la productivité et la sécurité, est également utilisée à des fins malveillantes, notamment par le biais des deepfakes. Ces imitations hyperréalistes générées par IA sont exploitées par des arnaqueurs pour mener à bien des activités frauduleuses. Par exemple, certains escrocs ont réussi à soutirer de l’argent aux victimes en imitant la voix d’un proche avec l’aide de l’IA.

Selon Jimmy Su, le chef de la sécurité de Binance, les deepfakes sont de plus en plus utilisés pour contourner les contrôles de sécurité. Il a été rapporté que des individus malintentionnés recueillent de vraies images de leurs victimes sur internet pour ensuite créer de fausses vidéos à l’aide de générateurs de deepfakes. Ces vidéos sont utilisées pour passer les contrôles de vérification d’identité qui exigent souvent des utilisateurs de prendre un selfie vidéo, et parfois même d’exécuter certaines commandes telles que cligner de l’œil.

Bien que ces deepfakes ne puissent pas encore tromper les vérificateurs humains, il y a une inquiétude croissante quant à l’amélioration continue de cette technologie, et Jimmy Su estime que l’IA pourrait évoluer au point de devenir un véritable problème de sécurité.

Deepfakes vs Vérification d’identité biométrique :

Les Deepfakes et la vérification d’identité biométrique sont à deux extrémités du spectre technologique. D’un côté, les deepfakes utilisent des algorithmes avancés d’IA pour créer des imitations hyperréalistes, capable de tromper l’œil humain et, potentiellement, les systèmes de vérification. De l’autre, la vérification d’identité biométrique emploie également des technologies de pointe pour confirmer l’identité d’une personne en analysant ses caractéristiques uniques telles que l’empreinte digitale, la rétine, ou la voix.

Alors que les deepfakes cherchent à déjouer et à semer la confusion, la vérification biométrique vise à établir la confiance et à assurer la sécurité en confirmant l’identité réelle de l’individu. Le défi actuel pour la sécurité digitale réside dans le développement constant de ces deux technologies, l’une pour créer des imitations toujours plus réalistes, l’autre pour détecter et repousser ces imitations sophistiquées.

Un dirigeant de Binance confronté à l’usurpation via un Deepfake

Les deepfakes, bien qu’ils ne soient pas un phénomène nouveau, deviennent de plus en plus sophistiqués avec le développement continu de l’IA. Patrick Hillmann, ancien Chief Strategy Officer de Binance, a mis en lumière ce problème en 2022, révélant que des acteurs malveillants avaient créé des deepfakes en utilisant ses photos et vidéos pour tromper et arnaquer des membres de la communauté crypto.

Ces deepfakes étaient si convaincants que des porteurs de projets crypto ont cru avoir eu des discussions avec Hillmann à propos de l’intégration de leurs projets sur Binance. En réalité, non seulement ces rencontres n’avaient jamais eu lieu, mais Hillmann n’est même pas responsable de la gestion des listes sur la plateforme.

Cet exemple souligne la menace croissante que représentent les deepfakes dans l’écosystème des cryptomonnaies et la nécessité pour les plateformes d’adopter des mesures de sécurité toujours plus avancées pour protéger leurs utilisateurs.

Deep fake AI poses a serious threat to humankind, and it's no longer just a far-fetched idea. I recently came across a video featuring a deep fake of @cz_binance , and it's scarily convincing. pic.twitter.com/BRCN7KaDgq

— DigitalMicropreneur.eth (@rbkasr) February 24, 2023

Les avantages pour les utilisateurs et les plateformes

La mise en œuvre de l’IA pour la détection de fraudes apporte une sécurité accrue aux utilisateurs et renforce la confiance envers les plateformes de cryptomonnaies. De plus, les plateformes bénéficient d’une réduction des risques financiers et d’une amélioration de leur réputation sur le marché concurrentiel des cryptomonnaies.

Les défis et les perspectives d’avenir

Cependant, l’adoption de l’IA dans la détection de fraudes pose également des défis, notamment en matière de respect de la vie privée et de réglementation. Le débat sur l’équilibre entre sécurité et confidentialité reste un enjeu majeur. De plus, avec l’évolution de la technologie blockchain, de nouvelles solutions de sécurité, telles que les protocoles à preuve à zéro connaissance (zK), continuent de se développer et pourraient s’intégrer avec l’IA pour offrir une sécurité renforcée.

Conclusion

Les plateformes de cryptomonnaies adoptent de plus en plus l’intelligence artificielle pour combattre les fraudes, offrant ainsi une protection améliorée à leurs utilisateurs. Malgré les défis existants, l’IA et le Machine Learning se révèlent être des alliés de taille dans la lutte contre les activités malveillantes dans l’écosystème des cryptomonnaies. À l’avenir, l’intégration de technologies avancées et le développement continu de méthodes de détection sophistiquées seront cruciaux pour maintenir un environnement sûr et prospère pour les investissements en cryptomonnaies.