EDCCSチーム、SCAN 2026のブロックチェーン追跡部門で決勝進出資格を獲得

EDCCSは4人の中国人大学生からなるチームで、9月28日にソウルで開催予定のSCAN 2026ブロックチェーン追跡競技会の決勝に進出した。秦皇島東北大学、河南財経政法大学、成都情報工程大学という3つの異なる大学から集まったメンバーは、416チーム、754人の参加者が参加した予選を勝ち抜いた。今回の決勝進出は、チームにとってブロックチェーン調査競技会への初参加であり、従来のサイバーセキュリティCTF（Capture the Flag）競技会の手法を応用して達成された。デジタル資産情報企業Diassetが主催し、グローバルなブロックチェーンデータプラットフォームChainalysisがCTFパートナーを務めるSCAN 2026は、デジタル資産に関するサイバーセキュリティおよび調査能力の向上を目指している。

EDCCS、3つの中国の大学の学生で構成

EDCCSは、サイバーセキュリティやセキュリティ競技会への共通の関心を通じて、異なる教育機関の学生を結集した。2人のメンバーは秦皇島東北大学、1人は河南財経政法大学、もう1人は成都情報工程大学に在籍している。チームメンバーには明確な役割分担があるというより、重複する技術的バックグラウンドがある。経験はCTF競技会、脆弱性リサーチ、ツール開発、エンジニアリング実装に及ぶ。チームは未知の技術的問題に直面すると、まず必要な情報と能力を迅速に特定し、その後、問題解決のプロセスを効率化するためのツールを作成または改変する。

チーム、初のブロックチェーン競技会で決勝進出

EDCCSは、ブロックチェーン調査競技会への初参加で決勝に進出できたことに驚きを示した。今回の決勝進出は、未知の環境での迅速な学習、情報抽出、タスクの自動化、仮説の形成と検証といった、CTFで培った能力をオンチェーン調査に応用できることを示した。チームによると、予選中に単独で圧倒的に難しい問題があったわけではない。むしろ、ブロックチェーン調査という分野自体に不慣れだったことが最大の課題となった。データソース、取引構造、用語、調査手法は、当初はなじみのないものだった。

EDCCS、CTFの手法をブロックチェーン調査に応用

チームは、新しいCTFカテゴリーに遭遇した場合と同じアプローチで、この不慣れさに対処した。まず各問題が具体的に何を求めているのかを確認し、回答を導き出すために必要な情報を整理し、適切なデータソースとツールを見つけた。その後、調査と検証のプロセスを自動化した。ある手法で十分な証拠が得られなかった場合は、検索の方向を変え、代替ソースを利用するか、別の経路で結論を検証した。このアプローチでは、特定のブロックチェーン調査プラットフォームに関する過去の経験に頼るのではなく、迅速な適応と反復的な検証を優先した。

チーム、AIベースの自動化をデータ分析に導入

AIベースの自動化は、チームのワークフローの大部分を占めた。EDCCSはAIツールを個々の質問に答えるためだけでなく、より広範な調査・分析ワークフローの構成要素として活用した。チームは、問題に直面した際、AIツールが関連情報を検索し、利用可能なデータソースにアクセスし、APIにクエリを送り、返された結果を分析し、考えられる説明を導き出し、候補となる回答を相互検証できるよう設定した。予選に先立ち、チームは競技中に役立つと予想される複数のAPIとデータソースへの事前アクセスを確保した。この準備により、単純なウェブ検索では得られない情報が必要になった場合でも、AIベースのワークフローで利用できる能力を拡張した。

チームの役割は主に、ワークフローの構築と調整に重点を置いていた。具体的には、利用するツールと情報を決定し、結果の信頼性が十分でない場合にプロセスを改善し、必要に応じて重要な結論を直接検証した。チームは、同じ作業を手作業で繰り返すのではなく、反復的な検索、クエリ、解析、検証のタスクを自動化した。AIを単純なチャットボットではなく、検索、ツールの利用、データ分析、検証を統合した問題解決プロセスを構成する自動化レイヤーとして扱った。

EDCCS、迅速な適応を中核的な強みとして認識

EDCCSは、未知の技術的問題に迅速に適応し、問題解決のプロセスをエンジニアリングのワークフローへと変換する能力を最大の強みと考えている。CTFと脆弱性リサーチの経験を通じて、チームは、技術や想定される解決方法、さらには最終的に役立つツールさえも、当初は未知である状況で活動する方法を学んだ。問題解決の過程で必要な知識を身につけ、必要に応じて迅速に方向転換することも学んだ。チームは「この問題を手作業でどう解決するか」だけでなく、「このプロセスのどれだけをツールで解決できるか」も考える。このアプローチには、情報収集、APIクエリ、データ処理、仮説の生成、回答の検証が含まれる。反復的な手作業を減らすことで、解決策全体の戦略が正しいかどうかに、より多くの注意を向けられる。

チーム、決勝に向けてAIワークフローを改良

EDCCSは、予選で有効性が証明されたアプローチを完全に刷新する予定はない。代わりに、決勝に適した信頼性の高いものにするため、準備では手法の改良に重点を置いている。その一つがAIベースのワークフローの改善であり、異なるツール、API、データソースをどのように接続するか、複数のソースから得た結果をどのように相互検証するかが焦点となる。チームはまた、特定のAPIや情報ソースが利用できなかったり、不完全だったり、一貫性を欠いたりする状況にも備えている。情報を取得・検証するための代替手法を確立することで、時間制約下でのワークフローの堅牢性を高めている。同時に、メンバーはブロックチェーン取引の構造、一般的な資金フローのパターン、調査手法についてさらに理解を深めている。この準備は、競技中に習得する必要のある基本的な分野知識を減らすことを目的としている。

賞金の使い道について、チームは賞金そのものよりも勝利自体の方が重要だと述べた。この種の競技会への初参加者として、世界各地のチームを相手に優れた成績を収めることは、この分野を継続的に探究するための貴重な経験とモチベーションになるという。勝利した場合、チームは賞金の一部を今後のセキュリティリサーチ、CTFへの参加、技術インフラ、今後のプロジェクト向けのツール開発に充てる意向だ。

よくある質問

EDCCSはどのような手法でSCAN 2026の決勝に進出しましたか？

EDCCSは、この分野への初参加でありながら、従来のCTF（Capture the Flag）競技会の手法をブロックチェーン調査に応用した。チームは問題の要件を特定し、必要な情報を整理し、適切なデータソースとツールを見つけ、その後、調査と検証のプロセスを自動化した。ある手法では不十分だと判明した場合、検索の方向を変えるか、検証のために代替ソースを利用した。

EDCCSはSCAN 2026の予選でAIツールをどのように活用しましたか？

チームは、AIベースの自動化を単純な質疑応答ツールとしてではなく、より広範な調査ワークフローの構成要素として導入した。AIツールは関連情報を検索し、データソースにアクセスし、APIにクエリを送り、結果を分析し、説明を導き出し、候補となる回答を相互検証した。EDCCSは予選前に複数のAPIとデータソースへの事前アクセスを確保し、単純なウェブ検索では得られない情報もAIベースのワークフローで利用できるようにした。

EDCCSは9月28日の決勝に向けてどのような準備をしていますか？

EDCCSは、異なるツール、API、データソース間の接続を改善し、複数のソースから得た結果の相互検証を強化することで、AIベースのワークフローの改良に重点を置いている。チームは、特定のソースが利用できなかったり、一貫性を欠いたりした場合に、情報を取得・検証するための代替手法を準備している。メンバーはまた、競技中に習得する必要のある基本的な分野知識を減らすため、ブロックチェーン取引の構造、資金フローのパターン、調査手法についてさらに理解を深めている。