Система оценивает множество факторов: от поведенческих шаблонов до сетевых взаимодействий между кошельками
Ученые из России создали алгоритм, основанный на машинном обучении, который позволяет обнаруживать сети поддельных аккаунтов в криптовалютных экосистемах с точностью 90%, что в два раза превышает эффективность уже существующих решений. Об этом сообщила пресс-служба МФТИ.
«Алгоритм анализирует множество факторов: от поведенческих шаблонов до сетевых связей между кошельками. Это дает возможность выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов. Алгоритм продемонстрировал точность в 90%, тогда как большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45-60%», — пояснил исследователь из МФТИ Алексей Саплин.
Новый подход был разработан в рамках исследований, проводившихся на кафедре «Блокчейн» МФТИ (базовая организация — Научный центр «Идея»). Как отметил Саплин, этот алгоритм нацелен на борьбу с так называемыми сибил-кошельками. Они создаются одним и тем же лицом для многократного получения вознаграждений в рамках эйрдропов, которые представляют собой особый класс рекламных акций криптопроектов, в которых организаторы бесплатно раздают цифровые активы на начальных этапах развития новых криптовалют.
Создание большого количества сибил-кошельков злоумышленниками искажает метрики проектов, вызывает резкое падение курса цифровых активов и подрывает доверие пользователей к криптопроекту, его команде и экономике. Для борьбы с подобными действиями разрабатываются различные алгоритмы, позволяющие выявлять нарушителей правил криптовалютных рекламных акций, однако они не всегда справляются с поставленными задачами.
Российским ученым удалось удвоить показатель эффективности за счет учета большого количества параметров и создания алгоритма на базе систем машинного обучения, который способен выявлять скрытые связи и поведенческие закономерности, которые трудно заметить при ручном анализе или использовании строгих правил.
Работа этого подхода уже была протестирована в рамках открытого конкурса, организованного создателями проекта Layer Zero, где были обнаружены масштабные мошеннические схемы. В результате проект аннулировал неправомерные выплаты на сумму 10,2 млн долларов США. Как предполагает Саплин, его разработка может быть использована для создания универсального инструмента для обнаружения мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.
Фото: hi-tech.mail.ru