Web3 エコシステムの急速な発展に伴い、セキュリティ脅威も同時に高度化しています。フィッシング攻撃、悪意のあるスマートコントラクト、ウォレット盗難、Rug Pull など、オンチェーン上のリスク形態はますます複雑かつ巧妙になっています。2026年6月、GoPlus Security は AI 駆動型のスマートコントラクト脆弱性攻撃の一連の事例を公表しました。6月9日には、7年前にデプロイされた Token of Power（TOP）コントラクトがイーサリアム上で攻撃を受け、約150万ドルの損失が発生。5月25日には、3年前にデプロイされた WUSD.fi コントラクトが攻撃され、約20万ドルの損失。6月14日と6月18日には、Aztec Network が2年前にデプロイされた古いコントラクトにより2度の攻撃を受け、総損失は400万ドルを超えました。従来のセキュリティ監査モデルでは、レガシーコントラクトを効果的にカバーすることが難しく、攻撃者はAI技術を利用してこれらの脆弱性を迅速に発見・悪用しています。
こうした背景の中、GoPlus Security は Web3 初の分散型セキュリティレイヤーとして、2022年以来、Web3 ユーザー向けセキュリティインフラ提供者から、30以上のブロックチェーンネットワークをカバーする総合的なセキュリティネットワークへと発展しました。そのセキュリティAPIは毎日数千万回のリクエストを処理し、1,200万以上のウォレットアドレスを保護し、80万以上の悪意のあるアセットを特定しています。2026年7月6日時点で、Gate の市場データによると、GoPlus Security（GPS）の価格は0.009350ドル、24時間の取引高は231.75万ドル、総供給量は100.00億枚です。GoPlus のリアルタイムリスクスキャンシステム、アドレス行動分析モデル、DApp セキュリティ検出メカニズム、データ駆動型セキュリティネットワークという4つの中核モジュールに焦点を当て、そのオンチェーンリスク識別メカニズムの動作ロジックを解析します。
GoPlus セキュリティネットワークの中核能力の1つは、すべてのオンチェーントランザクションが実行される前にリスクスキャンと評価を完了することです。このメカニズムは GoPlus Intelligence リスク分析エンジンに依存し、AIエージェント、Web3ユーザー、ウォレット、アプリケーション、ブロックチェーン、開発者にリアルタイムのセキュリティインテリジェンスを提供します。
多次元APIによるリスクカバレッジ。 GoPlus は、トークンセキュリティ、悪意のあるアドレス検出、NFTセキュリティ、承認リスク分析、DAppセキュリティ情報、署名データデコード、フィッシングサイト検出など、複数の次元をカバーする完全なリアルタイムリスクスキャンAPIスイートを提供しています。トークンセキュリティAPIは、Rug Pull、詐欺、隠れた税金リスクのあるトークンを検出できます。悪意のあるアドレスAPIは、継続的に更新される悪意のあるウォレットアドレスデータベースを維持しています。NFTセキュリティAPIは、NFTの真正性を検証し、偽のコレクションを識別できます。
トランザクションシミュレーション：リスク事前演習の重要なステップ。 2026年5月、GoPlus はセキュアトランザクションシミュレーションAPIをリリースし、EVMおよびSolanaエコシステム内でのトランザクションの事前シミュレーションをサポートしました。この機能は、トランザクションがオンチェーンになる前に実行結果を評価し、潜在的なリスク（アドレス、コントラクト、トークン、URL、スリッページなど）を検出し、リスクタイプ、リスクレベル、リスク詳細、不審なアドレスなどの多次元のセキュリティ検出結果を返します。このメカニズムにより、ユーザーはトランザクションに署名する前に潜在的なリスクを把握でき、悪意のあるコントラクトやフィッシング署名による資産損失を効果的に回避できます。
スケーラブルなリアルタイム対応能力。 CoinDesk の調査レポートによると、GoPlus Intelligence のトークンセキュリティAPIは、2025年に1日平均7億1,700万回の呼び出しがあり、2月のピーク時には約10億回に達しました。トランザクションシミュレーションを含む全チェーンレベルのリクエストは、月間平均でさらに3億5,000万回に達しました。2026年現在、GoPlus の1日あたりのAPI呼び出し数は3,000万回に達しています。この規模のデータ処理能力により、リスクスキャンシステムはミリ秒単位でトランザクションの総合リスク評価を完了できます。
アドレス行動分析は、GoPlus セキュリティシステムのもう1つの重要なモジュールです。従来のセキュリティソリューションが静的なブラックリストに依存するのに対し、GoPlus のアドレス行動分析モデルは、オンチェーン上のアドレスの取引パターン、インタラクション対象、資金の流れを継続的に追跡し、動的なリスクプロファイルを構築します。
8次元のリスク検出。 2025年8月、GoPlus はオンチェーンアドレス健康診断API（Address Scan API）を発表し、送金、取引、着金などのシナリオにおいて、単一のアドレスに対して8次元のリスク検出を実施します。これには、アドレスポイズニング、受取人リスク、リスク取引相手、異常なガス代、ステーブルコインリスク、NFTポイズニング、承認リスク、資産リスク分析が含まれます。資産リスク分析はトークンとNFTの両方の次元をカバーし、トークンコントラクトリスク、ステーブルコインのデペッグリスク、NFTポイズニングや盗難などの問題を識別できます。
悪意のあるアドレスデータベースの動的更新メカニズム。 GoPlus の悪意のあるアドレスAPIは、無料で包括的かつリアルタイムに更新される悪意のあるアドレスデータベースを提供します。このデータベースは一度構築された静的なデータセットではなく、オンチェーン行動の継続的な監視、コミュニティからのフィードバック、セキュリティインシデントレポートを通じて動的に反復されます。アドレスが既知の攻撃イベント、フィッシング活動、詐欺行為と関連していると識別された場合、そのアドレスは悪意のあるアドレスデータベースに追加され、その後のトランザクションスキャンで警告をトリガーします。
個別アドレスからネットワーク関連分析へ。 アドレス行動分析モデルは、単一アドレスのリスク属性だけでなく、オンチェーン取引グラフを通じてアドレス間の関連関係を分析します。リスク取引相手検出の次元では、既知の悪意のあるアドレスと資金のやり取りがあるアドレスを特定し、より早期の段階で潜在的なリスク伝搬経路を発見します。このネットワーク関連に基づく分析方法により、GoPlus はまだ直接悪意があるとマークされていないが、行動パターンに異常リスクがあるアドレスを発見できます。
DApp はユーザーがオンチェーンとインタラクションする主要な入り口であり、そのセキュリティはユーザーの資産セキュリティに直接関係します。GoPlus の DApp セキュリティ検出メカニズムは、マルチソースデータの集約とリアルタイムリスク評価により、ユーザーの DApp インタラクションにセキュリティバリアを提供します。
DApp セキュリティ情報API。 GoPlus が提供する DApp セキュリティ情報APIは、複数の DApp からのセキュリティ情報を集約し、迅速なリスク警告と洞察を提供して、ユーザーの安全なインタラクションを確保します。このAPIは、コントラクトコードのセキュリティ、過去の監査記録、ユーザーフィードバック、オンチェーン行動データなど、複数の次元から DApp を総合的に評価します。
主要プラットフォームとの統合実績。 GoPlus のセキュリティ機能は、複数の主要な Web3 プラットフォームに統合されています。DexScreener は GoPlus Security を活用して独自のトークンセキュリティ検出システムを構築し、GoPlus のセキュリティ機能によりユーザーの信頼を高めています。GoPlus の製品は Binance、MetaMask、Trust Wallet などの主要プラットフォームに統合され、数十億ドル相当のオンチェーン資産を共同で保護しています。この広範な統合ネットワークにより、GoPlus の DApp 検出メカニズムはより広範なアプリケーションシナリオをカバーし、スケーラブルなセキュリティ防護効果を生み出しています。
AI 駆動型の継続的監査。 増加するスマートコントラクトの脆弱性攻撃に対応し、GoPlus は AI ベースの継続的監査（Always-on Audit）ソリューションを提案しています。従来の監査方法では、レガシーコントラクトを効果的にカバーすることが困難ですが、AI 駆動型の継続的監査は短期間で古いコントラクトのセキュリティチェックを実施し、信頼性とコストのバランスを取ることができます。このメカニズムは DApp セキュリティ検出と組み合わされ、GoPlus は手動による定期的な監査に依存することなく、DApp のセキュリティ状態を継続的に監視できます。
GoPlus セキュリティネットワークの基盤ロジックは、データ駆動型の分散型セキュリティインフラです。そのシステムアーキテクチャは、3つの相互接続されたコンポーネントで構成されています。セキュリティデータレイヤーはリアルタイムの脅威インテリジェンスを収集し、セキュリティコンピューティングレイヤーはAIアルゴリズムを使用してデータを検出・分析し、SecWare プロトコルはネットワーク内でのデータの安全な転送と検証を保証します。
セキュリティデータレイヤー：インテリジェンスの大規模収集。 セキュリティデータレイヤーは GoPlus ネットワークの基盤であり、カバーする30以上のブロックチェーンネットワークからリアルタイムのセキュリティデータを収集します。これらのデータには、取引記録、コントラクトデプロイ情報、トークン発行データ、アドレスインタラクション履歴などのオンチェーン公開情報、およびパートナー、セキュリティコミュニティ、ノードオペレーターからのセキュリティインテリジェンスが含まれます。データの広さと深さは、上位の分析モデルの精度とカバレッジを直接決定します。
セキュリティコンピューティングレイヤー：AI 駆動型のリスク判断。 セキュリティコンピューティングレイヤーは、複数の分散型セキュリティコンピューティングノード（Security Compute Nodes、SCNs）で構成され、セキュリティに関連する計算と検証（トランザクションのセキュリティ分析結果の検証、潜在的なセキュリティ脅威の検出、トランザクションのシミュレーションなど）を実行します。このレイヤーは先進的な機械学習アルゴリズムを活用し、各トランザクションに対してリアルタイムのリスク検出を実施し、スマートコントラクトがオンチェーンで実行される前にインタラクション分析を完了します。分散型ノードの設計により、計算能力の拡張性とシステムの分散性が確保されています。
SecWare プロトコルとエコシステムの協調。 SecWare プロトコルは、GoPlus ネットワークにおいてセキュリティサービスプロバイダーと需要者を結ぶ中間層です。開発者は SecWare プロトコルに基づいてセキュリティアプリケーション（Security Software）を構築し、ユーザーに不正防止、フィッシング防止、MEV防止などの細分化されたセキュリティサービスを提供できます。このオープンなエコシステムアーキテクチャにより、GoPlus のセキュリティネットワークは持続的に拡張可能です。より多くの開発者が参加することで、より豊富なセキュリティデータソースとより強力なリスク識別能力がもたらされ、ポジティブなフライホイール効果を生み出します。
データ駆動型の自己進化能力。 GoPlus セキュリティネットワークのユニークな点は、データ駆動型の自己進化メカニズムです。リスクスキャン、トランザクションシミュレーション、悪意のあるアドレスの識別が行われるたびに、その情報はセキュリティデータレイヤーの一部となり、その後のリスク識別モデルの最適化に使用されます。この継続的学習メカニズムにより、GoPlus は新しい攻撃手法に対して比較的迅速な応答速度を維持できます。
Web3 セキュリティの中核的な課題は、単一の脆弱性の修正ではなく、トランザクション実行前にリスクを識別し、インタラクション中にリアルタイムで防御し、攻撃発生後に継続的に進化する完全なセキュリティシステムを構築することにあります。GoPlus Security は、リアルタイムリスクスキャン、アドレス行動分析、DApp 検出、データ駆動型セキュリティネットワークの4つのモジュールの連携により、トランザクションのライフサイクル全体をカバーする分散型セキュリティレイヤーを構築しています。
1日あたり3,000万回のAPI呼び出しから1,200万以上のウォレットをカバーするセキュリティ保護、8次元のアドレスリスク検出からAI駆動型の継続的監査まで、GoPlus はセキュリティを Web3 の付属コンポーネントからネイティブインフラへと変革しています。AIエージェントの普及とオンチェーンインタラクション頻度の向上に伴い、実行時点でのセキュリティ保護はますます重要になります。GoPlus が構築する分散型セキュリティネットワークは、検証可能で拡張可能、持続可能なセキュリティパラダイムを Web3 エコシステムに提供します。
質問：GoPlus のリアルタイムリスクスキャンは、トランザクション前にどのようなリスクを発見できますか？
GoPlus のリアルタイムリスクスキャンは、トランザクション実行前にトークンコントラクトリスク（Rug Pull、隠れた税金など）、悪意のあるアドレスリスク、承認リスク、フィッシングサイトリスクなどを識別できます。トランザクションシミュレーションAPIを通じて、トランザクション実行結果を事前に予測し、スリッページの異常やコントラクトの脆弱性による資産損失を回避できます。
質問：アドレス行動分析モデルは、アドレスにリスクがあるかどうかをどのように判断しますか？
このモデルは、アドレスポイズニング、受取人リスク、リスク取引相手、異常なガス代、ステーブルコインリスク、NFTポイズニング、承認リスク、資産リスクの8つの次元でアドレスを評価します。同時に、動的に更新される悪意のあるアドレスデータベースとオンチェーン取引グラフ分析を組み合わせ、既知の悪意のあるアドレスと関連するリスクアドレスを識別します。
質問：GoPlus の DApp セキュリティ検出とスマートコントラクト監査の違いは何ですか？
従来のスマートコントラクト監査は一度限りのコードレビューですが、GoPlus の DApp セキュリティ検出は DApp セキュリティ情報APIを通じて継続的に監視します。複数のセキュリティデータソースを集約し、DApp に対してリアルタイムのリスク評価を実施し、AI駆動型の継続的監査メカニズムと組み合わせて、レガシーコントラクトの動的なセキュリティチェックを実行できます。
質問：GoPlus のデータ駆動型セキュリティネットワークは、どのようにデータの信頼性を保証していますか？
GoPlus は分散型の3層アーキテクチャを採用しています。セキュリティデータレイヤーは30以上のブロックチェーンからリアルタイムの脅威インテリジェンスを収集します。セキュリティコンピューティングレイヤーは分散ノードが検証と計算を実行します。SecWare プロトコルはデータ転送と検証のセキュリティを保証します。分散ノードとオープンエコシステムの設計により、単一障害点やデータ操作のリスクが低減されます。
質問：GoPlus Security（GPS）トークンはセキュリティネットワークにおいてどのような役割を果たしますか？
GPS は GoPlus エコシステムのユーティリティトークンであり、セキュリティサービス（API呼び出し、トランザクションリスクチェックなど）の支払い、ネットワークセキュリティを確保するためのステーキングと報酬の獲得、システムガバナンス投票への参加に使用されます。GPS の総供給量は100.00億枚です。
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Web3トランザクションをどのように全方位で保護するか？GoPlusセキュリティ層のリスク識別メカニズム完全解説
Web3 エコシステムの急速な発展に伴い、セキュリティ脅威も同時に高度化しています。フィッシング攻撃、悪意のあるスマートコントラクト、ウォレット盗難、Rug Pull など、オンチェーン上のリスク形態はますます複雑かつ巧妙になっています。2026年6月、GoPlus Security は AI 駆動型のスマートコントラクト脆弱性攻撃の一連の事例を公表しました。6月9日には、7年前にデプロイされた Token of Power（TOP）コントラクトがイーサリアム上で攻撃を受け、約150万ドルの損失が発生。5月25日には、3年前にデプロイされた WUSD.fi コントラクトが攻撃され、約20万ドルの損失。6月14日と6月18日には、Aztec Network が2年前にデプロイされた古いコントラクトにより2度の攻撃を受け、総損失は400万ドルを超えました。従来のセキュリティ監査モデルでは、レガシーコントラクトを効果的にカバーすることが難しく、攻撃者はAI技術を利用してこれらの脆弱性を迅速に発見・悪用しています。
こうした背景の中、GoPlus Security は Web3 初の分散型セキュリティレイヤーとして、2022年以来、Web3 ユーザー向けセキュリティインフラ提供者から、30以上のブロックチェーンネットワークをカバーする総合的なセキュリティネットワークへと発展しました。そのセキュリティAPIは毎日数千万回のリクエストを処理し、1,200万以上のウォレットアドレスを保護し、80万以上の悪意のあるアセットを特定しています。2026年7月6日時点で、Gate の市場データによると、GoPlus Security（GPS）の価格は0.009350ドル、24時間の取引高は231.75万ドル、総供給量は100.00億枚です。GoPlus のリアルタイムリスクスキャンシステム、アドレス行動分析モデル、DApp セキュリティ検出メカニズム、データ駆動型セキュリティネットワークという4つの中核モジュールに焦点を当て、そのオンチェーンリスク識別メカニズムの動作ロジックを解析します。
リアルタイムリスクスキャンシステム：トランザクション実行前のセキュリティチェックポイント
GoPlus セキュリティネットワークの中核能力の1つは、すべてのオンチェーントランザクションが実行される前にリスクスキャンと評価を完了することです。このメカニズムは GoPlus Intelligence リスク分析エンジンに依存し、AIエージェント、Web3ユーザー、ウォレット、アプリケーション、ブロックチェーン、開発者にリアルタイムのセキュリティインテリジェンスを提供します。
多次元APIによるリスクカバレッジ。 GoPlus は、トークンセキュリティ、悪意のあるアドレス検出、NFTセキュリティ、承認リスク分析、DAppセキュリティ情報、署名データデコード、フィッシングサイト検出など、複数の次元をカバーする完全なリアルタイムリスクスキャンAPIスイートを提供しています。トークンセキュリティAPIは、Rug Pull、詐欺、隠れた税金リスクのあるトークンを検出できます。悪意のあるアドレスAPIは、継続的に更新される悪意のあるウォレットアドレスデータベースを維持しています。NFTセキュリティAPIは、NFTの真正性を検証し、偽のコレクションを識別できます。
トランザクションシミュレーション：リスク事前演習の重要なステップ。 2026年5月、GoPlus はセキュアトランザクションシミュレーションAPIをリリースし、EVMおよびSolanaエコシステム内でのトランザクションの事前シミュレーションをサポートしました。この機能は、トランザクションがオンチェーンになる前に実行結果を評価し、潜在的なリスク（アドレス、コントラクト、トークン、URL、スリッページなど）を検出し、リスクタイプ、リスクレベル、リスク詳細、不審なアドレスなどの多次元のセキュリティ検出結果を返します。このメカニズムにより、ユーザーはトランザクションに署名する前に潜在的なリスクを把握でき、悪意のあるコントラクトやフィッシング署名による資産損失を効果的に回避できます。
スケーラブルなリアルタイム対応能力。 CoinDesk の調査レポートによると、GoPlus Intelligence のトークンセキュリティAPIは、2025年に1日平均7億1,700万回の呼び出しがあり、2月のピーク時には約10億回に達しました。トランザクションシミュレーションを含む全チェーンレベルのリクエストは、月間平均でさらに3億5,000万回に達しました。2026年現在、GoPlus の1日あたりのAPI呼び出し数は3,000万回に達しています。この規模のデータ処理能力により、リスクスキャンシステムはミリ秒単位でトランザクションの総合リスク評価を完了できます。
アドレス行動分析モデル：静的ラベルから動的プロファイリングへ
アドレス行動分析は、GoPlus セキュリティシステムのもう1つの重要なモジュールです。従来のセキュリティソリューションが静的なブラックリストに依存するのに対し、GoPlus のアドレス行動分析モデルは、オンチェーン上のアドレスの取引パターン、インタラクション対象、資金の流れを継続的に追跡し、動的なリスクプロファイルを構築します。
8次元のリスク検出。 2025年8月、GoPlus はオンチェーンアドレス健康診断API（Address Scan API）を発表し、送金、取引、着金などのシナリオにおいて、単一のアドレスに対して8次元のリスク検出を実施します。これには、アドレスポイズニング、受取人リスク、リスク取引相手、異常なガス代、ステーブルコインリスク、NFTポイズニング、承認リスク、資産リスク分析が含まれます。資産リスク分析はトークンとNFTの両方の次元をカバーし、トークンコントラクトリスク、ステーブルコインのデペッグリスク、NFTポイズニングや盗難などの問題を識別できます。
悪意のあるアドレスデータベースの動的更新メカニズム。 GoPlus の悪意のあるアドレスAPIは、無料で包括的かつリアルタイムに更新される悪意のあるアドレスデータベースを提供します。このデータベースは一度構築された静的なデータセットではなく、オンチェーン行動の継続的な監視、コミュニティからのフィードバック、セキュリティインシデントレポートを通じて動的に反復されます。アドレスが既知の攻撃イベント、フィッシング活動、詐欺行為と関連していると識別された場合、そのアドレスは悪意のあるアドレスデータベースに追加され、その後のトランザクションスキャンで警告をトリガーします。
個別アドレスからネットワーク関連分析へ。 アドレス行動分析モデルは、単一アドレスのリスク属性だけでなく、オンチェーン取引グラフを通じてアドレス間の関連関係を分析します。リスク取引相手検出の次元では、既知の悪意のあるアドレスと資金のやり取りがあるアドレスを特定し、より早期の段階で潜在的なリスク伝搬経路を発見します。このネットワーク関連に基づく分析方法により、GoPlus はまだ直接悪意があるとマークされていないが、行動パターンに異常リスクがあるアドレスを発見できます。
DApp セキュリティ検出メカニズム：アプリケーションレイヤーでのリスクフィルタリング
DApp はユーザーがオンチェーンとインタラクションする主要な入り口であり、そのセキュリティはユーザーの資産セキュリティに直接関係します。GoPlus の DApp セキュリティ検出メカニズムは、マルチソースデータの集約とリアルタイムリスク評価により、ユーザーの DApp インタラクションにセキュリティバリアを提供します。
DApp セキュリティ情報API。 GoPlus が提供する DApp セキュリティ情報APIは、複数の DApp からのセキュリティ情報を集約し、迅速なリスク警告と洞察を提供して、ユーザーの安全なインタラクションを確保します。このAPIは、コントラクトコードのセキュリティ、過去の監査記録、ユーザーフィードバック、オンチェーン行動データなど、複数の次元から DApp を総合的に評価します。
主要プラットフォームとの統合実績。 GoPlus のセキュリティ機能は、複数の主要な Web3 プラットフォームに統合されています。DexScreener は GoPlus Security を活用して独自のトークンセキュリティ検出システムを構築し、GoPlus のセキュリティ機能によりユーザーの信頼を高めています。GoPlus の製品は Binance、MetaMask、Trust Wallet などの主要プラットフォームに統合され、数十億ドル相当のオンチェーン資産を共同で保護しています。この広範な統合ネットワークにより、GoPlus の DApp 検出メカニズムはより広範なアプリケーションシナリオをカバーし、スケーラブルなセキュリティ防護効果を生み出しています。
AI 駆動型の継続的監査。 増加するスマートコントラクトの脆弱性攻撃に対応し、GoPlus は AI ベースの継続的監査（Always-on Audit）ソリューションを提案しています。従来の監査方法では、レガシーコントラクトを効果的にカバーすることが困難ですが、AI 駆動型の継続的監査は短期間で古いコントラクトのセキュリティチェックを実施し、信頼性とコストのバランスを取ることができます。このメカニズムは DApp セキュリティ検出と組み合わされ、GoPlus は手動による定期的な監査に依存することなく、DApp のセキュリティ状態を継続的に監視できます。
データ駆動型セキュリティネットワーク：中央集権型インテリジェンスから分散型協調へ
GoPlus セキュリティネットワークの基盤ロジックは、データ駆動型の分散型セキュリティインフラです。そのシステムアーキテクチャは、3つの相互接続されたコンポーネントで構成されています。セキュリティデータレイヤーはリアルタイムの脅威インテリジェンスを収集し、セキュリティコンピューティングレイヤーはAIアルゴリズムを使用してデータを検出・分析し、SecWare プロトコルはネットワーク内でのデータの安全な転送と検証を保証します。
セキュリティデータレイヤー：インテリジェンスの大規模収集。 セキュリティデータレイヤーは GoPlus ネットワークの基盤であり、カバーする30以上のブロックチェーンネットワークからリアルタイムのセキュリティデータを収集します。これらのデータには、取引記録、コントラクトデプロイ情報、トークン発行データ、アドレスインタラクション履歴などのオンチェーン公開情報、およびパートナー、セキュリティコミュニティ、ノードオペレーターからのセキュリティインテリジェンスが含まれます。データの広さと深さは、上位の分析モデルの精度とカバレッジを直接決定します。
セキュリティコンピューティングレイヤー：AI 駆動型のリスク判断。 セキュリティコンピューティングレイヤーは、複数の分散型セキュリティコンピューティングノード（Security Compute Nodes、SCNs）で構成され、セキュリティに関連する計算と検証（トランザクションのセキュリティ分析結果の検証、潜在的なセキュリティ脅威の検出、トランザクションのシミュレーションなど）を実行します。このレイヤーは先進的な機械学習アルゴリズムを活用し、各トランザクションに対してリアルタイムのリスク検出を実施し、スマートコントラクトがオンチェーンで実行される前にインタラクション分析を完了します。分散型ノードの設計により、計算能力の拡張性とシステムの分散性が確保されています。
SecWare プロトコルとエコシステムの協調。 SecWare プロトコルは、GoPlus ネットワークにおいてセキュリティサービスプロバイダーと需要者を結ぶ中間層です。開発者は SecWare プロトコルに基づいてセキュリティアプリケーション（Security Software）を構築し、ユーザーに不正防止、フィッシング防止、MEV防止などの細分化されたセキュリティサービスを提供できます。このオープンなエコシステムアーキテクチャにより、GoPlus のセキュリティネットワークは持続的に拡張可能です。より多くの開発者が参加することで、より豊富なセキュリティデータソースとより強力なリスク識別能力がもたらされ、ポジティブなフライホイール効果を生み出します。
データ駆動型の自己進化能力。 GoPlus セキュリティネットワークのユニークな点は、データ駆動型の自己進化メカニズムです。リスクスキャン、トランザクションシミュレーション、悪意のあるアドレスの識別が行われるたびに、その情報はセキュリティデータレイヤーの一部となり、その後のリスク識別モデルの最適化に使用されます。この継続的学習メカニズムにより、GoPlus は新しい攻撃手法に対して比較的迅速な応答速度を維持できます。
結び
Web3 セキュリティの中核的な課題は、単一の脆弱性の修正ではなく、トランザクション実行前にリスクを識別し、インタラクション中にリアルタイムで防御し、攻撃発生後に継続的に進化する完全なセキュリティシステムを構築することにあります。GoPlus Security は、リアルタイムリスクスキャン、アドレス行動分析、DApp 検出、データ駆動型セキュリティネットワークの4つのモジュールの連携により、トランザクションのライフサイクル全体をカバーする分散型セキュリティレイヤーを構築しています。
1日あたり3,000万回のAPI呼び出しから1,200万以上のウォレットをカバーするセキュリティ保護、8次元のアドレスリスク検出からAI駆動型の継続的監査まで、GoPlus はセキュリティを Web3 の付属コンポーネントからネイティブインフラへと変革しています。AIエージェントの普及とオンチェーンインタラクション頻度の向上に伴い、実行時点でのセキュリティ保護はますます重要になります。GoPlus が構築する分散型セキュリティネットワークは、検証可能で拡張可能、持続可能なセキュリティパラダイムを Web3 エコシステムに提供します。
FAQ
質問：GoPlus のリアルタイムリスクスキャンは、トランザクション前にどのようなリスクを発見できますか？
GoPlus のリアルタイムリスクスキャンは、トランザクション実行前にトークンコントラクトリスク（Rug Pull、隠れた税金など）、悪意のあるアドレスリスク、承認リスク、フィッシングサイトリスクなどを識別できます。トランザクションシミュレーションAPIを通じて、トランザクション実行結果を事前に予測し、スリッページの異常やコントラクトの脆弱性による資産損失を回避できます。
質問：アドレス行動分析モデルは、アドレスにリスクがあるかどうかをどのように判断しますか？
このモデルは、アドレスポイズニング、受取人リスク、リスク取引相手、異常なガス代、ステーブルコインリスク、NFTポイズニング、承認リスク、資産リスクの8つの次元でアドレスを評価します。同時に、動的に更新される悪意のあるアドレスデータベースとオンチェーン取引グラフ分析を組み合わせ、既知の悪意のあるアドレスと関連するリスクアドレスを識別します。
質問：GoPlus の DApp セキュリティ検出とスマートコントラクト監査の違いは何ですか？
従来のスマートコントラクト監査は一度限りのコードレビューですが、GoPlus の DApp セキュリティ検出は DApp セキュリティ情報APIを通じて継続的に監視します。複数のセキュリティデータソースを集約し、DApp に対してリアルタイムのリスク評価を実施し、AI駆動型の継続的監査メカニズムと組み合わせて、レガシーコントラクトの動的なセキュリティチェックを実行できます。
質問：GoPlus のデータ駆動型セキュリティネットワークは、どのようにデータの信頼性を保証していますか？
GoPlus は分散型の3層アーキテクチャを採用しています。セキュリティデータレイヤーは30以上のブロックチェーンからリアルタイムの脅威インテリジェンスを収集します。セキュリティコンピューティングレイヤーは分散ノードが検証と計算を実行します。SecWare プロトコルはデータ転送と検証のセキュリティを保証します。分散ノードとオープンエコシステムの設計により、単一障害点やデータ操作のリスクが低減されます。
質問：GoPlus Security（GPS）トークンはセキュリティネットワークにおいてどのような役割を果たしますか？
GPS は GoPlus エコシステムのユーティリティトークンであり、セキュリティサービス（API呼び出し、トランザクションリスクチェックなど）の支払い、ネットワークセキュリティを確保するためのステーキングと報酬の獲得、システムガバナンス投票への参加に使用されます。GPS の総供給量は100.00億枚です。