Максимальная извлекаемая ценность (MEV) превратилась из нишевой проблемы в критический фактор безопасности и прибыльности в децентрализованных финансах. Хотя традиционные эвристические методы обнаружения остаются полезными, они часто не справляются с быстрым...
Максимальная извлекаемая ценность (MEV) превратилась из нишевой проблемы в критический фактор безопасности и прибыльности в децентрализованных финансах. Хотя традиционные эвристические методы обнаружения остаются полезными, они часто не справляются с быстрой адаптируемостью сложных ботов MEV. Интеграция искусственного интеллекта в ваш конвейер обнаружения предлагает надежное решение для выявления сложных многошаговых арбитражных маршрутов и сэндвич-атак, которые обходят статические правила.
Основная проблема заключается в огромном объеме данных в цепочке. Практический подход, основанный на искусственном интеллекте, начинается с разработки функций. Вы должны преобразовать необработанные журналы транзакций в значимые функции, такие как проскальзывание торговли, аномалии цен на газ и временная близость между транзакциями. Например, сэндвич-атака обычно включает в себя опережающую транзакцию с высокими комиссиями за газ, за которой сразу же следует сделка жертвы и отложенная транзакция. Эти закономерности неуловимы, но статистически значимы.
Рассмотрите возможность использования модели классификации временных рядов, такой как LSTM или архитектура на основе преобразователя, для упорядочивания этих функций. Модель изучает временные зависимости, присущие стратегиям MEV. Ниже приведен упрощенный вариант