去中心化金融中基于人工智能的欺诈检测：项目生命周期视角

近年来，区块链技术引入了去中心化金融（DeFi）作为传统金融体系的替代方案。DeFi旨在利用智能合约与新兴去中心化应用构建一个透明高效的金融生态系统。然而，DeFi日益流行使其成为欺诈活动的目标，各类欺诈已导致数十亿美元损失。为应对这些问题，研究者探索了人工智能（AI）方法检测此类欺诈活动的潜力。但缺乏系统性综述来组织总结现有工作并识别未来研究机会。本综述中，我们提出DeFi生态中各类欺诈的系统分类法，按DeFi项目生命周期的不同阶段划分：项目开发、引入、成长、成熟与衰退。该分类法基于我们的发现：许多欺诈与DeFi项目阶段存在强相关性。依据此分类法，我们回顾现有AI驱动检测方法，包括统计建模、自然语言处理及其他机器学习技术等。我们发现不同阶段的欺诈检测采用不同类型方法，并观察到基于树与图相关模型在处理欺诈检测任务时表现优异。通过分析挑战与趋势，我们呈现发现以提供前瞻性建议并指导DeFi欺诈检测的未来研究。我们相信本综述能够支持研究者、从业者和监管者建立安全可信的DeFi生态。