МФТИ сообщил, что студент выпускного курса кафедры блокчейна Алексей Саплин разработал алгоритм, способный выявлять фальшивые аккаунты в криптопроектах с точностью до 90% — вдвое выше, чем у большинства существующих решений.
Алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов до сетевых связей между кошельками. Это позволяет обнаруживать сложные кластеры сибил-адресов, которые остаются незаметными при использовании стандартных методов. Такие кошельки создаются для многократного получения токенов в рамках маркетинговых раздач, искажают метрики роста, провоцируют падение цен и подрывают доверие инвесторов.
Разработка была протестирована в конкурсе от Layer Zero — проекта, пострадавшего от подобных схем. Благодаря алгоритму удалось аннулировать ошибочные выплаты на сумму $10,2 млн.
В МФТИ отметили, что решение Саплина демонстрирует высокий потенциал для борьбы с манипуляциями в Web3 и может стать основой для новых инструментов анализа в криптоиндустрии.
источник
уникальность