• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Студенты Вышки представили антифрод-приложение на блокчейн-хакатоне DeFi Hack 2024

Студенты Вышки представили антифрод-приложение на блокчейн-хакатоне DeFi Hack 2024

© Высшая школа экономики

Состоялся суперфинал международного хакатона от Сбера для Web3-разработчиков DeFi Hack 2024, в который вышли пять команд. Всего в соревновании приняли участие 145 команд из 31 региона России, а также из Беларуси, Болгарии, Казахстана, Кыргызстана и Сербии.

Команда «ШАРД», в которую вошли студенты второго курса магистратуры «Финансовые технологии и анализ данных» факультета компьютерных наук ВШЭ Максим Костриця и Евгений Максимов, заняла второе место в суперфинале хакатона. Команда представила антифрод-приложение (для выявления и предотвращения мошеннических действий в цифровой среде) на базе искусственного интеллекта. 

Максим Костриця и Евгений Максимов
© Высшая школа экономики

«Очень рад, что наша команда заняла второе место на прошедшем хакатоне. Он стал для меня необычным испытанием, так как до этого не было опыта работы с блокчейном и пришлось за короткое время изучить много новой информации, — говорит Максим Костриця. — Хакатон длился с мая по ноябрь и состоял из двух этапов — отборочного и финала. На отборочном этапе были представлены различные направления: ассистент по работе с Web3, decentralized identity, применение больших языковых моделей и машинного обучения для анализа блокчейн-данных. Мы выбрали последнее направление и сделали для отборочного этапа решение на основе нейросети GigaChat для классификации смарт-контрактов, чтобы отделить скамерские махинации от обычных контрактов».

Как рассказал студент, при решении задачи отборочного этапа его команда столкнулась с тем, что открытые данные в Сети не соответствовали реальным. «Мы потратили два месяца на сбор и разметку данных и в результате получили хорошую модель», — пояснил он.

После отборочного этапа участникам дали возможность доработать проект. «Мы решили сделать модель для анализа кошельков TON на основе их транзакций и в дальнейшем предсказать, при каком изменении курса валюты конкретный пользователь торгует. Для решения финальной задачи мы использовали связку библиотек центра машинного обучения Сбера — PyTorch-LifeStream и LightAutoML. Эта комбинация позволила нам занять второе место», — отметил Максим Костриця.

Самым сложным шагом на всех этапах был сбор данных, написание собственных парсеров и проверка данных, добавил он: «Хочу сказать спасибо своим сокомандникам за ночи без сна и невероятную поддержку, а также поблагодарить команду центра MLTools за их разработки. Это только начало, и я уверен, что впереди нас ждут еще более впечатляющие достижения».

Александр Нам
© Высшая школа экономики

«Наша лаборатория исследует различные аспекты применения блокчейна, изучает тенденции развития рынка Web3 и анализирует применимость бизнес-моделей Web3 для банковского бизнеса, — поделился Александр Нам, директор лаборатории блокчейна Сбербанка. — Нам важно поддерживать локальное сообщество и предоставлять им платформу, где они могут заявить о себе, найти партнеров и заказчиков внутри и вне банка. Наш блокчейн-хакатон — отличная платформа для талантливых разработчиков, где в атмосфере конкуренции рождаются интересные идеи, которые могут обогатить блокчейн-экосистему Сбера».