Баффетт.РУ

Исследовательская группа из России разработала инновационный алгоритм на основе машинного обучения, способный обнаруживать сети поддельных аккаунтов в криптовалютных экосистемах с точностью 90%, что в два раза превышает эффективность существующих аналогичных решений. Об этом сообщила пресс-служба Московского физико-технического института, специалисты которого принимали участие в создании технологии.

Новая разработка представляет собой комплексную систему анализа, которая исследует десятки различных параметров для выявления мошеннических схем. Алгоритм анализирует поведенческие модели пользователей криптокошельков, а также изучает сетевые взаимосвязи между различными кошельками, что позволяет обнаруживать даже самые сложные кластеры фальшивых аккаунтов, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов детекции.

«Алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и 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%», — пояснил исследователь МФТИ Алексей Саплин.

Инновационный подход был создан в рамках научной деятельности кафедры «Блокчейн» Московского физико-технического института, базовой организацией которой является Научный центр «Идея». Основной задачей алгоритма является борьба с так называемыми сибил-кошельками — множественными криптовалютными аккаунтами, создаваемыми одним лицом для получения неправомерных преимуществ.

Злоумышленники используют подобные схемы для многократного участия в эйрдропах — специальных рекламных акциях криптовалютных проектов, в рамках которых организаторы бесплатно распределяют цифровые активы среди пользователей на начальных этапах развития новых криптовалют. Создание большого количества поддельных кошельков позволяет мошенникам получать вознаграждения в несколько раз превышающие предусмотренные правилами акций.

Массовое создание сибил-кошельков наносит серьезный ущерб криптовалютной экосистеме. Подобная деятельность искажает реальные метрики проектов, провоцирует резкое падение курса цифровых активов и подрывает доверие пользователей к криптопроекту, его команде разработчиков и экономической модели в целом.

Для противодействия таким мошенническим практикам разрабатываются различные алгоритмы обнаружения нарушителей правил криптовалютных рекламных акций. Однако существующие решения демонстрируют ограниченную эффективность и далеко не всегда справляются с поставленными задачами, особенно при выявлении сложных и хорошо замаскированных схем.

Российским ученым удалось кардинально повысить показатели эффективности благодаря учету значительного количества аналитических параметров и созданию алгоритма на базе систем машинного обучения. Технология способна выявлять скрытые связи между аккаунтами и поведенческие закономерности, которые остаются неочевидными при ручном анализе или применении жестких правил детекции.

Практическая эффективность разработанного подхода уже была подтверждена в ходе реального тестирования. Алгоритм успешно прошел проверку в рамках открытого конкурса, организованного создателями криптовалютного проекта Layer Zero, где были выявлены масштабные мошеннические схемы с участием множественных поддельных аккаунтов.

Благодаря применению российской разработки проект Layer Zero смог аннулировать несправедливые выплаты на общую сумму 10,2 миллиона долларов США, что значительно снизило финансовые потери и защитило интересы добросовестных участников экосистемы.

По мнению Алексея Саплина, созданная технология обладает потенциалом для применения в качестве универсального инструмента обнаружения мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах. Исследователь предполагает, что алгоритм может быть адаптирован для работы с широким спектром криптовалютных платформ и проектов.

Разработка российских ученых представляет значительный вклад в обеспечение безопасности и надежности криптовалютной индустрии. Повышение точности выявления мошеннических схем способствует укреплению доверия к цифровым активам и создает более справедливые условия для всех участников криптовалютного рынка.

Источник: ТАСС