В МФТИ разработали алгоритм для выявления поддельных криптовалютных аккаунтов

Новый способ основан на машинном обучении и прослеживает, как люди ведут себя и как связаны их кошельки. Это позволяет находить сложные схемы обмана, которые раньше было трудно заметить. Автором способа является студент МФТИ Алексей Саплин.

Главная задача нового инструмента — бороться с сибил-кошельками (фейковыми аккаунтами), которые мошенники могут организовать в сложные криптовалютные сети.

Их злоумышленники используют для получения повторяющегося вознаграждения «в рамках рекламных акций криптопроектов, известных как airdrop (бесплатная раздача цифровых активов)». Такие поддельные кошельки могут испортить репутацию проекта, снизить стоимость цифровых денег и обмануть людей. Хотя раньше уже пытались бороться с этим, методы оказались не самыми эффективными.

Теперь специалисты использовали сложные алгоритмы, чтобы анализировать различные данные и находить скрытые связи. Новый метод успешно проверили на практике. Его использовали в конкурсе, организованном проектом Layer Zero. В результате нашли большие схемы обмана и отменили незаконные платежи на $10,2 млн. Саплин уверен, что этот способ можно использовать в разных системах, связанных с криптовалютами.

«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности 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%», — рассказал Алексей Саплин.