Chainalysis Hexagate 利用模式识别和机器学习预防 DeFi 骇客事件

TL;DR

• 随着去中心化金融（DeFi）黑客攻击在规模和复杂性上不断增长，加密行业正在转向主动防御。
• Chainalysis Hexagate 在这一转变中发挥关键作用，使用模式识别和机器学习实时标记高风险和可疑的DeFi活动。
• 2025年第一季度，近620万个新智能合约被创建，超过了2024年创建的总数。
• 在2025年第一季度，Chainalysis Hexagate的机器学习模型标记了超过4.021亿美元与恶意DeFi活动相关的高风险资产。

在区块链的早期，对黑客攻击和漏洞的响应主要是被动的，通常只在造成重大损害后才采取行动。然而，随着技术和分析的进步，该行业现在正转向主动方法，强调通过实时监控和智能威胁检测来预防。Chainalysis Hexagate通过使用模式识别和机器学习（ML）在发生之前检测去中心化金融（DeFi）黑客活动，使这一转变成为现实。

继续阅读，了解更多关于DeFi黑客攻击的发展趋势，以及Chainalysis Hexagate在2025年迄今为止识别的几起风险事件。