Chainalysis Hexagate 利用模式識別和機器學習預防 DeFi 駭客事件

TL;DR

• 隨著去中心化金融（DeFi）駭客攻擊在規模和複雜性上不斷增長，加密行業正在轉向主動防禦。
• Chainalysis Hexagate 在這一轉變中發揮關鍵作用，使用模式識別和機器學習實時標記高風險和可疑的DeFi活動。
• 2025年第一季度，近620萬個新智慧合約被建立，超過了2024年建立的總數。
• 在2025年第一季度，Chainalysis Hexagate的機器學習模型標記了超過4.021億美元與惡意DeFi活動相關的高風險資產。

在區塊鏈的早期，對駭客攻擊和漏洞的響應主要是被動的，通常只在造成重大損害後才採取行動。然而，隨著技術和分析的進步，該行業現在正轉向主動方法，強調透過實時監控和智慧威脅檢測來預防。Chainalysis Hexagate透過使用模式識別和機器學習（ML）在發生之前檢測去中心化金融（DeFi）駭客活動，使這一轉變成為現實。

繼續閱讀，瞭解更多關於DeFi駭客攻擊的發展趨勢，以及Chainalysis Hexagate在2025年迄今為止識別的幾起風險事件。