交易所反女巫筛查的背后：算法设计、申诉机制与数据科学的较量

【比推】Lighter交易所的反女巫筛查机制最近引发了不少讨论。创始人兼CEO Vladimir Novakovski在近期的社群访谈中坦言了这套系统背后的逻辑。

关于筛查规则，他提到一个关键点：设有申诉渠道。用户如果觉得被算法"冤枉"了，可以在Discord提交申诉表格，但实际申诉数量比预期少得多，这多少说明系统的准确度还不错。不过他也强调，具体的算法细节不会对外公开——这个决定很现实，毕竟没有项目想看到自己的风控逻辑被人摸透后来"对症下药"。

系统搭建涉及的技术工作量不小。聚类分析、行为模式识别这些数据科学的常规操作都用上了。有意思的是，平时负责流动性和做市商对接的量化团队也被拉进来，花了好几周时间参与研发。此外还和做过类似工作的其他协议、个人级别的女巫猎人交流取经。

对最终成果，他们是有信心的。但同时也坦诚——如果确实存在误判，欢迎用户通过正规途径申诉。这个态度还是值得认可的。