Фейковые кошельки пошли в расход: в России придумали, как вскрывать криптосети под микроскопом

Российские исследователи сделали шаг вперед в борьбе с мошенничеством на крипторынке. В Московском физико-техническом институте (МФТИ) представили алгоритм на основе машинного обучения, способный выявлять сети фейковых аккаунтов в криптовалютных экосистемах с точностью 90%. Такой показатель в два раза превышает эффективность большинства существующих решений, которые ограничиваются диапазоном 45-60%.

"Большинство аналогичных решений демонстрируют эффективность на уровне 45-60%", — отметил студент кафедры блокчейн МФТИ Алексей Саплин.

Главная особенность алгоритма в том, что он анализирует не один, а целый комплекс параметров: от поведенческих моделей до сетевых связей между кошельками. Такой подход позволяет находить скрытые кластеры, которые обычные методы обходят стороной.

Зачем это нужно

Фейковые аккаунты, или сибил-кошельки, активно используются для участия в эйрдропах — рекламных акциях, где разработчики раздают токены для привлечения аудитории. Злоумышленники создают сотни и тысячи таких кошельков, получая вознаграждения многократно. В результате:

• искажаются показатели активности проекта;

• курс цифровых активов может резко падать;

• доверие пользователей к экосистеме снижается.

Новый алгоритм МФТИ как раз и предназначен для борьбы с этим видом мошенничества.

Сравнение алгоритмов

Советы шаг за шагом: как работают такие системы

1. Сбор данных о транзакциях и поведении кошельков.

2. Формирование сети связей между аккаунтами.

3. Использование алгоритмов машинного обучения для поиска скрытых паттернов.

4. Проверка результатов на контрольных выборках.

5. Автоматическое формирование отчетов для аннулирования подозрительных выплат.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: игнорировать вторичные связи между кошельками.

• Последствие: мошенническая сеть остается незамеченной.

• Альтернатива: использовать графовый анализ с машинным обучением.

• Ошибка: полагаться только на количество транзакций.

• Последствие: реальные пользователи попадают под подозрение.

• Альтернатива: учитывать поведенческие модели и временные интервалы.

• Ошибка: доверять исключительно ручному анализу.

• Последствие: большие затраты времени и низкая точность.

• Альтернатива: автоматизированные алгоритмы на базе ИИ.

А что если…

Что будет, если алгоритм станет массовым инструментом в индустрии? Тогда крупные криптопроекты смогут заранее отсеивать мошенников, повышая доверие инвесторов. Эйрдропы станут более честными, а курсы токенов — стабильнее. В то же время злоумышленники будут искать новые способы обхода систем, поэтому развитие технологий должно быть непрерывным.

Плюсы и минусы алгоритма МФТИ

FAQ

Как алгоритм влияет на криптопроекты?
Он помогает исключить мошенников из эйрдропов и сделать метрики честнее.

Можно ли применять технологию вне криптовалют?
Да, подход может работать в любых сетях, где важен анализ поведения пользователей и связей.

Сколько стоит внедрение таких решений?
Стоимость зависит от инфраструктуры проекта. Базовые модели могут быть бесплатными, но для масштабных экосистем нужны серверы и команда специалистов.

Мифы и правда

• Миф: алгоритмы полностью исключают мошенников.

• Правда: точность высока, но стопроцентной гарантии не существует.

• Миф: такие инструменты нужны только биржам.

• Правда: ими могут пользоваться стартапы, фонды и даже игровые блокчейны.

• Миф: система работает только с Биткоином.

• Правда: алгоритм универсален и подходит для разных сетей.

3 интересных факта

1. Термин "сибил-атака" появился еще в 2002 году в компьютерных науках и с тех пор активно используется в блокчейн-среде.

2. По оценкам аналитиков, до 30% эйрдропов подвержены атакам сибил-кошельков.

3. Алгоритм МФТИ помог предотвратить выплаты на $10,2 млн в конкурсе Layer Zero.

Исторический контекст

• 2002 — формулировка термина "Sybil attack".

• 2009 — запуск Биткоина и первые эксперименты с эйрдропами.

• 2014-2018 — массовое появление сибил-сетей в Ethereum-проектах.

• 2023 — тестирование алгоритма МФТИ на проекте Layer Zero.

• 2025 — публикация информации о разработке на официальном сайте института.