Resumen: Decentralized Finance (DEFI) ha introducido una nueva era de innovación financiera sin permiso, pero también ha llevado a una manipulación del mercado sin precedentes. Sin supervisión centralizada, los actores maliciosos coordinan campañas de chelín y esquemas de bomba y caída en varias plataformas. Proponemos un marco de aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes (MARL) para la detección de manipulación descentralizada, modelando la interacción entre manipuladores y detectores como un juego de adversario dinámico. Este marco identifica patrones sospechosos que utilizan reacciones de precios de token retrasado como financieros esta url http El método presenta tres innovaciones: (1) Optimización de políticas relativas del grupo (GRPO) para mejorar la estabilidad del aprendizaje en entornos dispersos y parcialmente observables; (2) una función de recompensa basada en la teoría inspirada en expectativas racionales y asimetría de información, diferenciando el descubrimiento de precios del ruido de manipulación; y (3) una cartera de agentes multimodal que integra características semánticas basadas en LLM, señales de gráficos sociales y datos de mercado en cadena para informados esta url http El marco se integra dentro del sistema Symphony, una arquitectura descentralizada de múltiples agentes que permite la ejecución de agentes de igual a igual y el aprendizaje de confianza a través de registros distribuidos, admitiendo una evaluación verificable de la cadena. La sinfonía promueve la coevolución adversa entre los actores estratégicos y mantiene una sólida detección de manipulación sin oráculos centralizados, lo que permite la vigilancia en tiempo real a través de Global Defi esta url http En 100,000 episodios del discurso del mundo real y validados en simulaciones adversas, el escondite y el shill logra el máximo rendimiento en la precisión de detección y la atribución causal. Este trabajo une sistemas de múltiples agentes con vigilancia financiera, avanzando un nuevo paradigma para la inteligencia de mercado descentralizada. Todos los recursos están disponibles en el repositorio de GitHub Hide-and-Whill para promover la investigación y la reproducibilidad abiertas.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de julio de 2025.
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