Система анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и до сетевых связей между кошельками
Исследователи из РФ разработали алгоритм на базе машинного обучения, позволяющий выявлять сети фейковых аккаунтов в криптовалютных экосистемах с точностью в 90%, что вдвое выше эффективности уже существующих аналогов. Об этом сообщила пресс-служба МФТИ.
«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 из МФТИ Алексей Саплин, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Новый подход был разработан в рамках исследований, проводившихся на кафедре «Блокчейн» МФТИ (базовая организация — Научный центр «Идея»). Как объясняет Саплин, этот алгоритм направлен на борьбу с так называемыми сибил-кошельками. Они создаются одним и тем же лицом для многократного получения вознаграждений в рамках так называемых эйрдропов. Они представляют собой особый класс рекламных акций криптопроектов, в рамках которых организаторы этих финансовых инструментов бесплатно раздают цифровые активы на первых этапах развития новых криптовалют.
Источник: hi-tech.mail.ru