Поделиться
В МФТИ создан алгоритм для защиты криптовалютных проектов от мошенников
В Московском физико-техническом институте создан новый алгоритм на основе машинного обучения, выявляющий сети поддельных аккаунтов (сибил) в криптовалютных экосистемах. Решение уже протестировано на 2,5 млн кошельков и показало точность 90%, что в два раза превышает эффективность существующих аналогов. Решение уже позволило предотвратить несправедливое распределение токенов на сумму $10,2 млн на одном из крупнейших блокчейн-проектов. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
Сибил-аккаунты – это множественные поддельные кошельки, созданные одним человеком для незаконного получения вознаграждения в рамках рекламных акций криптопроектов, известных как airdrop (бесплатная раздача цифровых активов). Они искажают метрики проектов, провоцируют резкое падение курса токенов и подрывают доверие пользователей к криптопроекту, его команде и экономике.
Студент выпускного курса кафедры блокчейн МФТИ (базовая организация – научный центр «Идея») Алексей Саплин разработал алгоритм, позволяющий обнаруживать мошеннические сети и предотвращать действия злоумышленников.
«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности до сетевых связей между кошельками. Это позволяет выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов. Алгоритм показал точность в 90%, а большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45–60%», – сказал автор проекта выпускник МФТИ Алексей Саплин.
Алгоритм имеет преимущества – анализ времени жизни кошельков, объемов транзакций и характера взаимодействия с протоколами; выявление скрытых связей через общие источники пополнений и выводов средств, а также способность обрабатывать миллионы кошельков в течение нескольких дней.
Принципиальное отличие разработки от существующих аналогов заключается в использовании машинного обучения для кластеризации данных. Это позволяет выявлять скрытые связи и поведенческие шаблоны, не очевидные при ручном анализе или применении жестких правил.
Разработка была протестирована в рамках открытого конкурса от кросс-чейн протокола Layer Zero, где выявлены масштабные мошеннические схемы. Благодаря этому проект аннулировал несправедливые выплаты на сумму $10,2 млн.
В настоящее время ведутся работы по адаптации алгоритма для других криптопроектов. В перспективе технология может быть использована для защиты airdrop-кампаний и поинт-программ в криптоиндустрии (это два основных способа, которыми криптопроекты поощряют пользователей – бесплатная раздача токенов или «очков» за определенные действия на платформе; оба подвергаются атакам мошенников).
Разработка выполнена в рамках дипломного проекта в МФТИ. Автор планирует продолжить исследования в аспирантуре «Блокчейн» МФТИ, где сфокусируется на создании универсального инструмента для обнаружения мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.
Короткая ссылка
