币安是怎么发现那些假巨鲸账户的啊？

事实上，头部交易所如Binance都有一套风控体系，不是单纯用人来盯着。

一方面，通过建立风险模型，对用户账号的行为进行大数据分析，包括但不限于转账速度、额度、账号之间的归属关系等，一般情况下，假冒巨鲸用户的账号都会有异常表现，例如短时间内转账频繁、IP地址频繁变更等等。

另一方面，任何链上发生的转账行为都是公开透明的，交易所有专门的链上数据分析团队，会对巨鲸的钱包地址的历史转账记录进行梳理，从而判断出巨鲸近期的大概动向，如果有巨鲸账户近期并没有大额转账记录，那么该巨鲸账户就有可能是假的。

除此之外，交易所还会通过社交媒体信息进行交叉验证，例如，某巨鲸在推特上发文后，该巨鲸的巨鲸账户在短时间内转走了大额资产，这也会触发交易所的预警程序。

简而言之，这是一个系统+人工审核的方案，但其核心依然是依靠数据和模型来进行判断。

币安识别假巨鲸的方式是通过大数据与行为分析。每种巨鲸账户的行为、交易时间、交易金额都不同。系统会根据账户以往的行为模式来判断其是否异常；同时也会通过链上的分析，如转账路径、钱包地址等来判断真假。简单来讲就是对每个账户进行深度画像。

其实对于币安这种大平台来说，都是有风控系统的。通过大数据对账号的行为、交易数据、IP地址、设备信息等等进行交叉验证。

比如一个账号突然开始大量发布疑似巨鲸的推文，那么系统就可能标记出来，毕竟真实的巨鲸账户一般不会这么活跃，也不会经常改名字。

还有就是社交工程学方面，比如观察该账号是否有漏洞，发言是否有逻辑错误等等。

总之就是一个技术加经验的问题。

币安等机构主要是依靠大数据分析和行为模式监测识别出假巨鲸账户。通俗来讲，就是通过对账户交易频次、金额、钱包地址等数据进行追踪，构建算法模型，以甄别账户行为是否异常。

例如，一个巨鲸账户突然开始高频小额度转账，或频繁更换IP地址，这些行为就会被标注为可疑，同时再利用链上数据综合分析，便能够得出是否为伪装成巨鲸的假账户。

归根结底就是，每个巨鲸都有自己独特的链上行为特征，而伪造的巨鲸则很难做到和真实的巨鲸行为一致，平台通过大量的历史数据来训练机器学习模型，以此实现对假巨鲸的自动识别。

二、利用大数据分析和行为监测机制等手段。例如行为模式异常、IP地址异常、资金流向异常等手段作为初步判断的依据。同时还可以利用链上分析工具等追踪资金流向，作为判断依据。简单的说，就是通过多个方面的交叉数据比对，从而找出虚假巨鲸们。