Созданный выпускником алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов до сетевых связей между кошельками. Это позволяет выявлять сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов, уверяет сам студент, Алексей Саплин. Большинство существующих на рынке решений показывают эффективность на уровне 45–60%, уверяют в МФТИ.
По словам Саплина, алгоритм предназначен для противодействия так называемым сибил-кошелькам, создаваемых для многократного получения наград в рамках раздачи токенов при запуске криптовалютных проектов с целью привлечения клиентов. Мошенники создают множество сибил-кошельков, искажая динамику развития проектов, вызывая падение цены новых токенов и подрывая доверие инвесторов к разработчикам.
Новый подход был протестирован студентом МФТИ в рамках конкурса, проводимого разработчиками проекта Layer Zero, который пострадал от мошеннических схем, сообщил институт. Благодаря конкурсу команда Layer Zero смогла аннулировать ошибочно назначенные выплаты на сумму $10,2 млн.
Ранее Банк России сообщил о подготовке к запуску системы «Антидроп». Ее цель — находить людей, участвующих в теневом бизнесе, в том числе анонимном обмене криптовалют.
Источник: bits.media
Обсуждение: post