卡罗琳·毕晓普（Caroline Bishop）
2025年5月22日02:03
链分析六角形利用模式识别和机器学习，以主动识别和减轻DEFI威胁，在第1季度2025年标记了4.021亿美元的风险资产。
当链分析六角洲引入了一种积极的方法来阻止潜在的黑客事件时，分散的金融（DEFI）景观目睹了安全措施的范式转变。根据链分析，利用先进的模式识别和机器学习，链分六角链旨在实时识别高风险活动。
主动防御与链分析己酸盐
在2025年第一季度，该平台标记了与恶意活动相关的4.021亿美元的资产，这标志着2月至3月的60.71％显着增加。由于新智能合约的数量继续增加，因此这种主动检测至关重要，仅在2025年第一季度就创建了620万，超过了2024年的总数。
了解恶意的智能合同事件
以太坊仍然是智能合同活动的温床，每年创建超过500万份合同。但是，只有20％的人被积极使用，这表明具有非法活动的大量表面积。链分析六角形的重点是确定诸如“初始化”，“角色限制”和“删除所有者”之类的风险事件，尽管不受组织的是，但虽然很少会导致巨大的损失。
加密生态系统中的威胁不断上升
2025年的加密货币行业面临着越来越多的威胁，包括网络钓鱼攻击和复杂的链上漏洞。值得注意的是，与朝鲜有联系的黑客加剧了他们的活动，今年被盗资金已经超过10亿美元。链分析的六角形检测能力的数量增加了一倍，在Q1 2025中识别出十大黑客攻击能力，然后才能升级。
增强复杂景观的安全性
随着恶意活动变得更加频繁和复杂，需要实时的需求，智能威胁检测变得至关重要。链分析六角形通过利用机器学习和链智能来抢先停止利用来满足这一需求。这种主动的安全措施对于维护快速发展的Defi空间至关重要。
图像来源：Shutterstock
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