« L'application de faux portefeuille a causé le vol de milliers de personnes, avec des pertes allant jusqu'à treize milliards de dollars » – Ce rapport publié à la fin de 2021 par la société de sécurité blockchain Slow Mist a choqué l'ensemble de l'industrie blockchain. Le rapport mentionne qu'à l'époque, les incidents de vol liés au téléchargement d'applications de faux portefeuilles représentaient 61 % de tous les incidents de vol de cryptomonnaies.
À ce jour, la fraude par faux portefeuille n'a pas diminué, mais a plutôt pris de l'ampleur, avec des méthodes devenant de plus en plus discrètes et une échelle de plus en plus grande. Face à ce défi sérieux, le suivi des flux d'actifs volés, l'augmentation du taux de récupération des actifs et, finalement, la dissuasion des comportements des attaquants sont devenus des besoins urgents pour l'industrie.
Face à la problématique croissante des arnaques aux faux portefeuilles, nous avons décidé d'appliquer d'abord notre expertise en big data blockchain et en analyse AI dans ce domaine, et nous avons réussi à explorer les modèles complexes d'opération des gangs de fraude aux faux portefeuilles et les règles de flux de fonds. Nous avons donc décidé de lancer le premier outil de ChainCloud : l'outil d'analyse des données des faux portefeuilles sur la chaîne.
ChainCloud s'engage à créer une plateforme d'analyse de données massives intelligentes sur blockchain de nouvelle génération, visant à fournir des données approfondies et conviviales pour l'ensemble de l'industrie. Grâce à cet outil, nous espérons contribuer à la sécurité de l'écosystème blockchain tout en posant les bases de services de données plus complets pour l'avenir de ChainCloud.
Limitations des méthodes de suivi traditionnelles
Après une escroquerie de faux portefeuille, les victimes font souvent face à d'énormes difficultés de suivi, les méthodes traditionnelles étant souvent insuffisantes :
Les insuffisances des explorateurs de blockchain traditionnels
Les explorateurs de blocs actuels, en tant qu’outil fondamental, ont des limites importantes lorsqu’il s’agit de suivre des flux d’argent complexes. Les utilisateurs doivent cliquer manuellement sur chaque transaction pour interroger le flux de fonds un par un, et il y a un manque d’outils visuels pour aider à comprendre le mouvement global des fonds. Surtout lorsque les fonds sont répartis sur plusieurs adresses, la complexité du processus de suivi augmentera de façon exponentielle.
L'inefficacité et la difficulté du suivi manuel
Les attaquants effectuent souvent de multiples transferts et des opérations complexes par la suite, ce qui augmente considérablement la difficulté d'analyse manuelle ; les fonds sont souvent dispersés dans des milliers d'adresses, formant un réseau complexe de fonds. Les utilisateurs ordinaires manquent de connaissances spécialisées pour bien identifier les adresses associées, rendant ce chemin de transfert de fonds complexe presque impossible à suivre intégralement de manière manuelle.
ChainCloud Outil d'analyse des données de faux portefeuilles sur la chaîne
Face aux limites des méthodes traditionnelles, un outil professionnel d'analyse des données des faux portefeuilles en chaîne s'avère particulièrement nécessaire. En analysant une grande quantité de données historiques et de cas, nous avons développé le premier outil de la chaîne d'outils ChainCloud - le système d'analyse intelligente des données des faux portefeuilles en chaîne.
L'utilisateur n'a qu'à entrer l'adresse des actifs volés par le faux portefeuille, et le système peut générer en peu de temps un rapport complet sur le flux de fonds, une carte d'analyse intelligente et des tableaux de données associés. Il possède les caractéristiques suivantes :
Suivi automatique des flux de fonds mis à jour
Surveillance en temps réel des activités des adresses des attaquants de faux portefeuilles connus, identification et suivi automatiques du parcours complet de dispersion et de regroupement des fonds, prenant en charge le suivi en profondeur des transferts imbriqués multi-niveaux.
Le système peut suivre en continu les mouvements de fonds, même dans des réseaux de transfert complexes, tout en maintenant un suivi précis.
Présentation visuelle de données complexes
Transformer des adresses et des transactions abstraites en un graphique réseau intuitif, montrant clairement le processus de dispersion et de regroupement des fonds.
En mettant en évidence des points clés et des modèles suspects, cela aide les non-techniciens à comprendre visuellement les flux de fonds, à réduire la barrière à l'entrée et à améliorer l'efficacité du suivi.
Un puissant système de marquage intelligent des adresses
Marquer avec précision les échanges, les services de mélange, et d'autres points clés, en utilisant une technologie innovante de regroupement d'adresses colorées, permettant de distinguer visuellement les fonctions des adresses et les niveaux de risque par différentes couleurs.
Le regroupement intelligent des adresses basé sur l'analyse AI, les adresses présentant des comportements similaires sont automatiquement classées et marquées d'une teinte uniforme, rendant les relations complexes claires.
Développement futur et vision
L'outil d'analyse de données de faux portefeuille en chaîne de ChainCloud n'est que le début de notre voyage. Nous nous engageons à créer une plateforme d'analyse de données massives intelligentes de blockchain de nouvelle génération, espérant réduire les barrières techniques grâce à une interface visuelle intuitive et des explications en langage naturel, rendant les données complexes de la blockchain faciles à comprendre et offrant aux utilisateurs des insights personnalisés.
Nous croyons qu'avec ces efforts, nous serons en mesure de relever efficacement les défis de sécurité de plus en plus complexes dans le domaine de la blockchain, permettant ainsi aux utilisateurs de participer en toute sécurité et de profiter des commodités et de la valeur apportées par la technologie blockchain.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Pourquoi devrions-nous créer un outil d'analyse de données de faux portefeuilles off-chain
« L'application de faux portefeuille a causé le vol de milliers de personnes, avec des pertes allant jusqu'à treize milliards de dollars » – Ce rapport publié à la fin de 2021 par la société de sécurité blockchain Slow Mist a choqué l'ensemble de l'industrie blockchain. Le rapport mentionne qu'à l'époque, les incidents de vol liés au téléchargement d'applications de faux portefeuilles représentaient 61 % de tous les incidents de vol de cryptomonnaies.
À ce jour, la fraude par faux portefeuille n'a pas diminué, mais a plutôt pris de l'ampleur, avec des méthodes devenant de plus en plus discrètes et une échelle de plus en plus grande. Face à ce défi sérieux, le suivi des flux d'actifs volés, l'augmentation du taux de récupération des actifs et, finalement, la dissuasion des comportements des attaquants sont devenus des besoins urgents pour l'industrie.
Face à la problématique croissante des arnaques aux faux portefeuilles, nous avons décidé d'appliquer d'abord notre expertise en big data blockchain et en analyse AI dans ce domaine, et nous avons réussi à explorer les modèles complexes d'opération des gangs de fraude aux faux portefeuilles et les règles de flux de fonds. Nous avons donc décidé de lancer le premier outil de ChainCloud : l'outil d'analyse des données des faux portefeuilles sur la chaîne.
ChainCloud s'engage à créer une plateforme d'analyse de données massives intelligentes sur blockchain de nouvelle génération, visant à fournir des données approfondies et conviviales pour l'ensemble de l'industrie. Grâce à cet outil, nous espérons contribuer à la sécurité de l'écosystème blockchain tout en posant les bases de services de données plus complets pour l'avenir de ChainCloud.
Limitations des méthodes de suivi traditionnelles
Après une escroquerie de faux portefeuille, les victimes font souvent face à d'énormes difficultés de suivi, les méthodes traditionnelles étant souvent insuffisantes :
Les explorateurs de blocs actuels, en tant qu’outil fondamental, ont des limites importantes lorsqu’il s’agit de suivre des flux d’argent complexes. Les utilisateurs doivent cliquer manuellement sur chaque transaction pour interroger le flux de fonds un par un, et il y a un manque d’outils visuels pour aider à comprendre le mouvement global des fonds. Surtout lorsque les fonds sont répartis sur plusieurs adresses, la complexité du processus de suivi augmentera de façon exponentielle.
Les attaquants effectuent souvent de multiples transferts et des opérations complexes par la suite, ce qui augmente considérablement la difficulté d'analyse manuelle ; les fonds sont souvent dispersés dans des milliers d'adresses, formant un réseau complexe de fonds. Les utilisateurs ordinaires manquent de connaissances spécialisées pour bien identifier les adresses associées, rendant ce chemin de transfert de fonds complexe presque impossible à suivre intégralement de manière manuelle.
ChainCloud Outil d'analyse des données de faux portefeuilles sur la chaîne
Face aux limites des méthodes traditionnelles, un outil professionnel d'analyse des données des faux portefeuilles en chaîne s'avère particulièrement nécessaire. En analysant une grande quantité de données historiques et de cas, nous avons développé le premier outil de la chaîne d'outils ChainCloud - le système d'analyse intelligente des données des faux portefeuilles en chaîne.
L'utilisateur n'a qu'à entrer l'adresse des actifs volés par le faux portefeuille, et le système peut générer en peu de temps un rapport complet sur le flux de fonds, une carte d'analyse intelligente et des tableaux de données associés. Il possède les caractéristiques suivantes :
Surveillance en temps réel des activités des adresses des attaquants de faux portefeuilles connus, identification et suivi automatiques du parcours complet de dispersion et de regroupement des fonds, prenant en charge le suivi en profondeur des transferts imbriqués multi-niveaux.
Le système peut suivre en continu les mouvements de fonds, même dans des réseaux de transfert complexes, tout en maintenant un suivi précis.
Transformer des adresses et des transactions abstraites en un graphique réseau intuitif, montrant clairement le processus de dispersion et de regroupement des fonds.
En mettant en évidence des points clés et des modèles suspects, cela aide les non-techniciens à comprendre visuellement les flux de fonds, à réduire la barrière à l'entrée et à améliorer l'efficacité du suivi.
Marquer avec précision les échanges, les services de mélange, et d'autres points clés, en utilisant une technologie innovante de regroupement d'adresses colorées, permettant de distinguer visuellement les fonctions des adresses et les niveaux de risque par différentes couleurs.
Le regroupement intelligent des adresses basé sur l'analyse AI, les adresses présentant des comportements similaires sont automatiquement classées et marquées d'une teinte uniforme, rendant les relations complexes claires.
Développement futur et vision
L'outil d'analyse de données de faux portefeuille en chaîne de ChainCloud n'est que le début de notre voyage. Nous nous engageons à créer une plateforme d'analyse de données massives intelligentes de blockchain de nouvelle génération, espérant réduire les barrières techniques grâce à une interface visuelle intuitive et des explications en langage naturel, rendant les données complexes de la blockchain faciles à comprendre et offrant aux utilisateurs des insights personnalisés.
Nous croyons qu'avec ces efforts, nous serons en mesure de relever efficacement les défis de sécurité de plus en plus complexes dans le domaine de la blockchain, permettant ainsi aux utilisateurs de participer en toute sécurité et de profiter des commodités et de la valeur apportées par la technologie blockchain.
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