Une nouvelle approche de vision par ordinateur, exploitant le modèle Qwen2-VL, est expérimentée pour détecter des transactions frauduleuses sur la blockchain. L’objectif est d’identifier des schémas malveillants, mathématiquement obfusqués mais topologiquement distincts, qui échappent aux systèmes de sécurité traditionnels.
Les méthodes actuelles, basées sur des règles ou des réseaux de graphes neuronaux standards (GNN), peinent face aux « attaques par fragmentation ». Celles-ci consistent à diviser une transaction de grande valeur en milliers de micro-transactions pour contourner les seuils statistiques.
La projection de ces flux transactionnels sous forme de graphes visuels permettrait de mieux appréhender ces attaques. L’expérimentation sur des accélérateurs AMD MI300X vise à évaluer la faisabilité et l’efficacité de cette méthode pour renforcer la sécurité des écosystèmes financiers décentralisés.
Source : Reddit r/MachineLearning