Алгоритм МФТИ выявляет сети фейковых кошельков с точностью 90%

МФТИ сообщил о создании алгоритма на базе машинного обучения для поиска сетей фейковых аккаунтов в криптоэкосистемах. По словам исследователя Алексея Саплина, модель анализирует десятки признаков — от поведенческих паттернов до графа связей между кошельками — и находит сложные кластеры, которые ускользают от стандартных методов. В тестах точность достигла 90% против 45–60% у распространённых решений.

Разработка ориентирована на борьбу с «сибил‑кошельками» — множественными адресами, заводимыми одним лицом для многократного участия в airdrop‑акциях. Массовые сибил‑сети искажают метрики, мешают справедливому распределению токенов, могут провоцировать волатильность курса и подрывают доверие к проектам. Модель МФТИ учитывает широкий спектр сигналов и выявляет скрытые связи и закономерности, неочевидные при ручном анализе или жёстких правилах фильтрации.

Алгоритм уже прошёл проверку на открытом конкурсе проекта LayerZero: обнаруженные схемы позволили аннулировать неверные начисления на $10,2 млн. В МФТИ полагают, что подход можно масштабировать как универсальный инструмент антифрода для различных блокчейн‑экосистем.

Обратите внимание: Грибники покупают роскошные внедорожники благодаря этому грибу