В России разработали алгоритм для защиты криптопроектов с точностью 90%

Российские учёные представили ML‑алгоритм, который распознаёт сибил‑сети в криптопроектах с точностью до 90% — примерно вдвое выше, чем у многих текущих методик (45–60%). Разработку вели на кафедре «Блокчейн» МФТИ при НЦ «Идея». Модель объединяет поведеночный анализ и графовые признаки: оценивает активность кошельков, связи и интенсивность транзакций, чтобы выделять аномальные кластеры, сформированные одного происхождения.

Цель — пресекать злоупотребления эйрдропами, когда один участник заводит десятки и сотни адресов ради повторного получения вознаграждений. Массовые сибил‑атаки искажают статистику, ухудшают экономику проекта и снижают доверие пользователей. Учёт широкого набора параметров и обучение на реальных данных позволили повысить чувствительность и снизить число пропусков.

Алгоритм прошёл проверку в рамках открытого челленджа LayerZero: по его итогам отменили необоснованные выплаты на сумму $10,2 млн. По оценке авторов, решение может стать основой универсального антифрод‑инструмента для различных блокчейн‑экосистем и программ лояльности, где важна достоверность метрик и защита стимулов.

Обратите внимание: Опасная вспышка на Солнце: эксперты предупреждают о рисках для околоземного пространства