AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『DeFi（分散型金融）は儲かるが危ない』と言われているのですが、具体的にどう危ないのか分かりません。最近“スローに資金が減る詐欺”という話も聞きまして、これって要するに何が起きているんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！DeFi（Decentralized Finance、分散型金融）は確かに可能性が大きい反面、伝統的な詐欺とは違う“見えにくいリスク”が増えていますよ。今回の論文は、SLID（Slow Liquidity Drain、スロー・リクイディティ・ドレイン）という手口を体系的に調べた初めての大規模研究です。要点を簡潔に3つで言うと、1) ゆっくり資金を奪う、2) 検出が難しい、3) 大きな被害が積み重なる、という話です。大丈夫、一緒に見ていきましょう。
ゆっくり奪うって、例えば銀行の預金から微量ずつ引き出されるような感じですか？具体的な数字や規模はどのくらいなんでしょう。
いい質問です！本研究は6つの主要な分散型取引所（DEX: Decentralized Exchange、分散型取引所）上の319,166の流動性プール（liquidity pool、流動性プール）を調査し、3,117のSLID影響プールを特定しました。金額に換算すると論文中では累積で1億ドルを超える損失が示されています。これって要するに、見過ごされ続ける小さな損失が積み重なって大被害になるということですよ。
これって要するに、SLIDは資金をじわじわ奪うスキームということ？従来のラグプル（rug pull）やハニーポット（honeypot）とどう違うのか、経営判断として知りたいです。
そうです、端的に言えばその通りです。従来型の詐欺は急激な動き（急な引き上げや撤退）で分かりやすいのに対し、SLIDは通常の流動性プールの振る舞いを装って徐々に利益を抜き取ります。経営視点で押さえるべきポイントは3つ、1) 見えにくさが高い、2) 長期でじわじわと被害が出る、3) 監視ルールで見逃されやすい、です。投資対効果の観点では、検知投資をケチると損失が蓄積するリスクがありますよ。
現場に導入するにあたっては何をどう見れば良いのでしょう。うちの現場にはブロックチェーンの詳しい人はいませんが、無駄な投資は避けたいです。
分かりやすく整理しましょう。まず短期で監視すべき指標、次に長期で見るべき振る舞い、最後にコスト対効果の考え方です。短期は取引の急変や大口の異常販売、長期は微妙な持ち分変動や収益の定期的な吸い上げです。要点は3つ、1) シンプルなルール検知をまず導入する、2) 異常があれば機械学習モデルで深化させる、3) 継続的レビューで誤検知を減らす、です。どれも段階的に進めれば負担は抑えられますよ。
それは安心できます。ところで論文では検出方法をどうしているのですか。ルールだけでなく機械学習も使っていると聞きましたが、現場に入れるとしたらどちらが先ですか。
現実的にはルールベースのヒューリスティックを先に導入し、その後で機械学習（ML: Machine Learning、機械学習）モデルを補完する流れが良いです。論文ではまず単純なルールで候補を絞り、次に強化された機械学習モデルで早期検知率を高めています。導入順は、1) 低コストなルール検知、2) モニタリングとデータ収集、3) 学習モデルの適用、が合理的です。
分かりました。最後に、私が会議で簡潔に説明するための言葉が欲しいです。要点を自分の言葉で言い直してみたいのですが、まとめ方の例をお願いします。
素晴らしいですね、では要点を3行で整理しますよ。1) SLIDはゆっくり資金を抜く見えにくい詐欺である、2) 単純な監視ルールと機械学習の組合せで早期検出が可能である、3) 初期投資を抑えつつ段階的に精度を上げる運用が現実的である。田中専務、必ず実務で使える表現にして差し上げます。
分かりました。自分の言葉で言うと、『SLIDは見えない小さな漏出が積み重なるタイプの詐欺で、まずは簡単なルールで監視を始めてデータを集め、段階的に機械学習で精度を上げる投資が合理的だ』ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
