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。
美国国会法案呼吁联邦政府研究加密货币用于非法活动的案例，并就如何减少这些用途提出建议:4月27日消息，周四向美国参议院和众议院提交的一项两党法案将呼吁联邦政府研究加密货币用于非法活动的案例，并就如何减少这些用途提出建议。《金融技术保护法案》建议成立一个工作组，负责研究恐怖分子或其他犯罪分子如何使用加密货币和其他新的金融技术，并为国会和监管机构提出旨在打击这些用途的建议。[2023/4/27 14:31:26]
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。
币安正组建团队研究区块链和加密货币如何对Twitter有所帮助:10月28日消息，币安正在组建一个团队致力于研究区块链和加密货币如何对 Twitter 有所帮助，该团队将探索如何构建链上解决方案来解决 Twitter 的机器人账户等问题。此前在马斯克与 Twitter 的诉讼中公布的短信也显示，马斯克讨论了将 Twitter 置于区块链上的可能性，但后来又认为该举措无法实现。
此前，特斯拉CEO埃隆·马斯克已正式完成以每股54.2美元(约合440亿美元)的价格收购推特公司的交易，马斯克还罢免了首席执行官Parag Agrawal和首席财务官Ned Segal。（路透社）[2022/10/29 11:54:05]
大咖零距离 | 开仓到平仓：合约趋势交易的几个关键环节如何把握？:2月6日18:00，金色盘面邀请实盘大V Homily做客金色财经《大咖零距离》直播间，将分享《开仓到平仓：合约趋势交易的几个关键环节如何把握》，敬请关注，欲进群观看直播扫描海报二维码报名即可！[2020/2/6]
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。
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。
金色相对论 | 陈钰璋：STO核心问题是如何与先行者争夺优秀项目:本期金色相对论中，高链资本创始合伙人陈钰璋就“STO来袭将如何影响市场”的问题发表看法，陈钰璋表示，STO给一些小国一个不错的窗口，不过问题是这些国家需要流量。没有流量的合法合规也没有太大用处。
如果区块链是创新，我们就要用创业的思维去理解它、改善它。看待STO的最核心问题是：如何与纳斯达克、红杉、软银这些交易所和巨额基金争夺真正的好项目？这是一个先有鸡还是先有蛋的问题：需要有足够的流动性，才能够吸引真正的好项目。但是谁来提供从零到一的流动性呢？我能看到的是超级财团，例如软银、黑石、GIC这些基金联合小国家的政府立法，成立国际上第一个不缺钱的稳定STO体系，吸引到最优质的顶级企业入驻，打造成功案例，然后把其他B轮、C轮的S级别企业吸引过去，才能建立良性循环。而新加坡政府如果能够把GIC和Temasek的流动性注入到STO里，在新加坡成立STO交易所，会改变历史。[2018/10/12]
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。
行情 | 救赎说币：WFEE最好不要买入，不管外界如何利好:据救赎分析，WFEE走势图可以看出，下跌之后，一直横在那里，然后后面一波上涨涨幅1.3倍左右，接着再高点跌下来7倍。无论官方怎么发文也好，外界怎么利好也好，这币没有做市值管理，如果有，就不会跌那么惨，也不会横盘那么久。所以这个币种坚决不能买入。币圈没有底线，更没有下限。技术分析来说，买盘不强，但是卖盘也几乎没有。但是卖盘只是暂时没有，项目方还是手里有币的。但是买盘没有就真的没有了。[2018/7/16]
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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