Крипто-ринок — ідеальне середовище для дезінформації. Волатильність висока: один фейковий твіт про лістинг на Binance або про злам протоколу рухає ціну на десятки відсотків. Pump-and-dump схеми починаються з інформаційної маніпуляції. Ми розробляємо модель класифікації фейкових новин у крипто під ключ — від збору датасету до деплою. Використовуємо NLP для крипто: fine-tuning FinBERT на крипто-корпусі та on-chain верифікацію новин. Детекція дезінформації крипто — наш профіль. Оцінимо ваш проєкт і запропонуємо рішення.
Розробка такого класифікатора — задача NLP із кількома специфічними складнощами: вузькодоменна термінологія, швидкість поширення інформації (новина застаріває за години), мультимовність, навмисна обфускація тексту авторами фейків. Ми використовуємо сучасний стек: PyTorch, HuggingFace Transformers, Fine-tuning FinBERT на крипто-корпусі. У результаті ви отримуєте систему, здатну автоматично виявляти дезінформацію з recall > 0.85 та precision > 0.90.
Які типи фейків ми розрізняємо?
Перш ніж будувати модель, потрібно зрозуміти, що саме класифікуємо. «Фейкові новини» — занадто широке поняття. Ми виділяємо наступні категорії:
| Категорія | Приклад | Верифікація |
|---|---|---|
| Fake listing | «Токен X ліститься на Binance завтра» | Перевірка пулу на Uniswap, офіційний акаунт біржі |
| Fake partnership | «Протокол A інтегрується з B» | On-chain взаємодія контрактів |
| Fabricated exploit | «Зламано протокол C, втрачено $10M» | Зміна TVL у DeFiLlama |
| Shill content | «100x guaranteed, next bitcoin» | Аналіз текстових патернів, розкриття фінансового інтересу |
| Impersonation | Акаунт Vitalik_Buterin_ з помилкою | Перевірка верифікації, граматичні помилки |
Кожна категорія має свої текстові патерни, джерела та методи верифікації. Модель класифікує за категоріями, а не бінарно «fake/real».
Як ми збираємо дані для навчання?
Головна проблема — відсутність готового датасету. Існуючі датасети (LIAR, FakeNewsNet) не охоплюють крипто-специфіку.
Джерела даних:
- Twitter/X API: Academic Research API дає доступ до історичних даних. Фільтруємо акаунти з > 1,000 follower у крипто-ніші, хештеги #bitcoin, #defi, ключові слова протоколів.
- Telegram: Telethon для парсингу публічних каналів. Важливе джерело — pump-and-dump канали.
- Reddit: r/CryptoCurrency, r/Bitcoin, r/CryptoMoonShots через Pushshift API.
- Новинні агрегатори: CoinDesk, Cointelegraph, Decrypt — верифіковані новини (позитивний клас).
Автоматична крос-верифікація: якщо новина з'являється у Twitter, але не підтверджується офіційними каналами за 24 години — потенційний фейк; якщо суперечить on-chain даним — фейк з високою ймовірністю. Human labeling через краудсорсинг з доменними експертами. Кожен приклад розмічається мінімум трьома анотаторами, inter-annotator agreement > 0.7.
from datasets import Dataset
import pandas as pd
# Структура датасету
example_schema = {
'id': str,
'text': str,
'source': str,
'author': str,
'timestamp': str,
'label': int,
'category': str,
'confidence': float,
'verification_sources': list,
'mentioned_tokens': list,
'mentioned_exchanges': list,
}
def balance_dataset(df: pd.DataFrame, target_ratio: float = 0.4) -> pd.DataFrame:
fake = df[df['label'] == 1]
real = df[df['label'] == 0]
n_fake = len(fake)
n_real_target = int(n_fake / target_ratio * (1 - target_ratio))
real_sampled = real.sample(n=min(n_real_target, len(real)), random_state=42)
return pd.concat([fake, real_sampled]).sample(frac=1, random_state=42)
Архітектура моделі
Feature Engineering: що важливо для крипто-фейків
Текстові сигнали фейків:
- Надмірний hype без конкретики («100x guaranteed», «next bitcoin»)
- Терміновість («buy NOW», «last chance»)
- Імена відомих проєктів/особистостей без контексту
- Граматичні помилки (акаунти-імітатори часто недбалі)
Metadata ознаки:
- Вік акаунта та історія публікацій
- Follower/following ratio (0.01 — підозріло)
- Швидкість поширення (віральність за першу годину)
- Часовий патерн (публікація о 3:00 UTC)
Baseline: TF-IDF + Logistic Regression / XGBoost. Основна модель: FinBERT (фінансовий BERT), fine-tuned на крипто-корпусі. Фінальний ансамбль: градієнтний бустинг на конкатенації CLS-ембедінгів та мета-ознак. Така комбінація значно точніша: ансамбль у 1.15 раза точніший за одиночний FinBERT.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import numpy as np
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
class CryptoFakeNewsClassifier:
def __init__(self, model_name: str = 'ProsusAI/finbert'):
self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
self.text_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
model_name,
num_labels=6
)
self.meta_classifier = GradientBoostingClassifier(
n_estimators=300,
max_depth=6,
learning_rate=0.05
)
def extract_text_features(self, texts: list[str]) -> np.ndarray:
self.text_model.eval()
all_embeddings = []
batch_size = 32
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i+batch_size]
inputs = self.tokenizer(
batch,
max_length=512,
truncation=True,
padding=True,
return_tensors='pt'
)
with torch.no_grad():
outputs = self.text_model(**inputs, output_hidden_states=True)
cls_embeddings = outputs.hidden_states[-1][:, 0, :]
all_embeddings.append(cls_embeddings.numpy())
return np.vstack(all_embeddings)
def extract_meta_features(self, posts: list[dict]) -> np.ndarray:
features = []
for post in posts:
account_age_days = (
pd.Timestamp.now() - pd.Timestamp(post['account_created'])
).days
feature_vector = [
account_age_days,
post.get('followers_count', 0),
post.get('following_count', 1),
post.get('followers_count', 0) / max(post.get('following_count', 1), 1),
post.get('tweet_count', 0),
post.get('retweet_count', 0),
post.get('like_count', 0),
int(post.get('verified', False)),
len(post.get('text', '')),
post.get('text', '').count('!'),
post.get('text', '').count('$'),
np.sin(2 * np.pi * pd.Timestamp(post['created_at']).hour / 24),
np.cos(2 * np.pi * pd.Timestamp(post['created_at']).hour / 24),
int('http' in post.get('text', '')),
sum(1 for token in KNOWN_TOKENS if token.lower() in post.get('text', '').lower()),
]
features.append(feature_vector)
return np.array(features)
def predict(self, posts: list[dict]) -> dict:
texts = [p['text'] for p in posts]
text_features = self.extract_text_features(texts)
meta_features = self.extract_meta_features(posts)
combined = np.hstack([text_features, meta_features])
probabilities = self.meta_classifier.predict_proba(combined)
predictions = self.meta_classifier.predict(combined)
return {
'predictions': predictions,
'probabilities': probabilities,
'labels': ['real', 'fake_listing', 'fake_partnership',
'fake_exploit', 'shill', 'impersonation']
}
Fine-tuning на крипто-домен
FinBERT навчався на фінансових новинах, але не спеціалізований для крипто. Fine-tuning на крипто-корпусі значно покращує якість: recall для фейків зростає на 5–7%. Використовуємо кастомні ваги класів для балансування: фейкові класи отримують більший штраф за пропуск.
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./crypto-fake-news-model',
num_train_epochs=5,
per_device_train_batch_size=16,
per_device_eval_batch_size=32,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
evaluation_strategy='epoch',
save_strategy='epoch',
load_best_model_at_end=True,
metric_for_best_model='f1_macro',
)
Чому on-chain верифікація важлива?
Унікальна перевага крипто-домену: багато заяв верифіковані on-chain. Заявлений лістинг на Uniswap V3 — перевіряємо через Uniswap Subgraph, чи існує пул. Заявлений exploit — перевіряємо зміну TVL у DeFiLlama за вказаний період. Заявлене партнерство — шукаємо on-chain взаємодію між контрактами. Це детермінована перевірка, яка значно підвищує точність для категорій з on-chain слідом.
import aiohttp
async def verify_listing_claim(token_address: str, dex: str = 'uniswap_v3') -> dict:
if dex == 'uniswap_v3':
query = """
query PoolsForToken($token: String!) {
pools(where: {
or: [
{ token0: $token },
{ token1: $token }
]
}, first: 5) {
id
token0 { symbol }
token1 { symbol }
liquidity
totalValueLockedUSD
createdAtTimestamp
}
}
"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post(
'https://api.thegraph.com/subgraphs/name/uniswap/uniswap-v3',
json={'query': query, 'variables': {'token': token_address.lower()}}
) as response:
data = await response.json()
pools = data.get('data', {}).get('pools', [])
return {
'listing_exists': len(pools) > 0,
'pools': pools,
'total_tvl': sum(float(p['totalValueLockedUSD']) for p in pools)
}
async def verify_exploit_claim(protocol: str, claimed_amount_usd: float,
claim_timestamp: int) -> dict:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(
f'https://api.llama.fi/protocol/{protocol}'
) as response:
data = await response.json()
tvl_history = data.get('tvl', [])
before_tvl = get_tvl_at_timestamp(tvl_history, claim_timestamp - 3600)
after_tvl = get_tvl_at_timestamp(tvl_history, claim_timestamp + 3600)
tvl_drop = before_tvl - after_tvl if before_tvl > after_tvl else 0
return {
'tvl_drop_detected': tvl_drop > 0,
'detected_amount': tvl_drop,
'claimed_amount': claimed_amount_usd,
'plausible': abs(tvl_drop - claimed_amount_usd) / claimed_amount_usd < 0.3
}
Як оцінити якість моделі?
Для детекції фейків accuracy — неправильна метрика. Якщо 90% прикладів реальні, модель, яка завжди передбачає «real», отримає 90% accuracy. Основні метрики: precision, recall, F1 за класами. Особлива увага — recall для fake класів: пропуск фейку гірший за хибну тривогу.
Цільові показники для production: Fake detection recall > 0.85, real precision > 0.90, F1 macro > 0.82. Моніторимо temporal stability: модель повинна зберігати якість на нових даних, тому раз на місяць проводимо перенавчання.
Порівняння підходів:
| Модель | Точність (F1 macro) | Швидкість обробки | Складність впровадження |
|---|---|---|---|
| TF-IDF + XGBoost | 0.72 | 1000 запитів/с | Низька |
| FinBERT (без fine‑tuning) | 0.78 | 100 запитів/с | Середня |
| FinBERT + ансамбль (наша) | 0.85 | 80 запитів/с | Висока |
Наша архітектура дає F1 на 18% вищий, ніж TF-IDF + XGBoost. Типовий збиток від одного успішного фейкового твіту оцінюється в $10,000–$500,000.
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score
import pandas as pd
def evaluate_model(y_true, y_pred, y_proba, class_names):
report = classification_report(
y_true, y_pred,
target_names=class_names,
output_dict=True
)
df_report = pd.DataFrame(report).T
fake_classes = [c for c in class_names if c != 'real']
fake_f1_avg = df_report.loc[fake_classes, 'f1-score'].mean()
print(f"Fake detection F1 (macro avg): {fake_f1_avg:.3f}")
print(f"Real precision: {df_report.loc['real', 'precision']:.3f}")
binary_labels = (y_true > 0).astype(int)
binary_proba = 1 - y_proba[:, 0]
auc = roc_auc_score(binary_labels, binary_proba)
print(f"AUC-ROC (fake vs real): {auc:.3f}")
return df_report
Що входить у роботу
- Збір та розмітка датасету (50 000+ прикладів) з автоматичною та ручною верифікацією
- Fine-tuning FinBERT на вашому корпусі (або нашому публічному)
- Розробка пайплайну з on-chain верифікацією через The Graph, DeFiLlama
- Деплой у Docker-контейнері з FastAPI, Kafka для потокової обробки, моніторинг concept drift
- Алертинг при виявленні фейків з налаштовуваними порогами
- Документація по API та посібник користувача
Процес роботи
- Аналітика: вивчаємо ваші джерела даних, визначаємо цільові категорії фейків
- Проєктування: обираємо стек, проєктуємо датасет і пайплайн верифікації
- Реалізація: збір даних, навчання baseline та transformer моделі, ітерації
- Тестування: оцінка на історичних та свіжих даних, A/B-тестування
- Деплой: розгортання у вашій інфраструктурі, інтеграція з існуючими сервісами
Терміни орієнтовно
Від 3 до 4 місяців до production-ready системи. Збір та розмітка датасету — 6–8 тижнів, навчання моделей — 4–6 тижнів, деплой та моніторинг — 3–4 тижні. Вартість розраховується індивідуально.
Наша команда має 8+ років досвіду в NLP та блокчейні, виконала 30+ проєктів з класифікації контенту. Економія від запобігання втратам на фейкових новинах може сягати сотень тисяч доларів. Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проєкту — ми підберемо оптимальне рішення. Замовте розробку моделі вже сьогодні.