EDCCS, команда из четырёх китайских студентов, вышла в финал соревнования по отслеживанию блокчейн-транзакций SCAN 2026, который состоится 28 сентября в Сеуле. Команда, в которую вошли представители трёх разных университетов — Северо-Восточного университета в Циньхуандао, Хэнаньского университета экономики и права и Чэндуского университета информационных технологий, — прошла отборочный этап, в котором участвовали 416 команд и 754 участника. Участие в отборочном этапе стало для них первым опытом соревнований по расследованию блокчейн-инцидентов и стало возможным благодаря адаптации методик традиционных соревнований по кибербезопасности CTF («Захват флага»). SCAN 2026, организованный компанией, предоставляющей аналитические данные о цифровых активах, Diasset при участии глобальной блокчейн-платформы данных Chainalysis в качестве партнёра CTF, направлен на повышение уровня кибербезопасности и качества расследований в сфере цифровых активов.
EDCCS объединила студентов трёх китайских университетов
EDCCS объединила студентов разных учебных заведений на основе общих интересов к кибербезопасности и соревнованиям по безопасности. Два участника учатся в Северо-Восточном университете в Циньхуандао, один — в Хэнаньском университете экономики и права, ещё один — в Чэндуском университете информационных технологий. Участники команды обладают схожей технической подготовкой, а не разделёнными по ролям специализациями. Их опыт связан с соревнованиями CTF, исследованием уязвимостей, разработкой инструментов и инженерной реализацией. Столкнувшись с незнакомой технической задачей, команда быстро определяет необходимые сведения и возможности, а затем создаёт или модифицирует инструменты для оптимизации процесса решения.
Команда вышла в финал своего первого блокчейн-соревнования
EDCCS заявила, что была удивлена выходу в финал, поскольку впервые участвовала в соревновании по расследованию блокчейн-инцидентов. Выход в финал подтвердил способность команды применять навыки, полученные в CTF, — быстро обучаться в незнакомой среде, извлекать информацию, автоматизировать задачи, формировать и проверять гипотезы — для ончейн-расследований. На отборочном этапе команда не столкнулась с какой-либо одной исключительно сложной задачей. Главной проблемой стала сама незнакомая область блокчейн-расследований. Источники данных, структуры транзакций, терминология и методы расследований поначалу были непривычны.
EDCCS применяет методику CTF к блокчейн-расследованиям
Команда преодолела недостаток опыта с помощью подходов, аналогичных тем, которые применяются при освоении новых категорий CTF. Сначала участники определяли, что именно требуется в каждой задаче, систематизировали информацию, необходимую для получения ответа, находили подходящие источники данных и инструменты, а затем автоматизировали процессы расследования и проверки. Если один из подходов не давал достаточных доказательств, они меняли направление поиска, использовали альтернативные источники или проверяли выводы другими способами. Такой подход отдавал приоритет быстрой адаптации и итеративной проверке, а не опоре на предыдущий опыт работы с конкретными платформами для блокчейн-расследований.
Команда внедряет автоматизацию анализа данных на основе ИИ
Автоматизация на основе ИИ занимала значительную часть рабочего процесса команды. EDCCS использовала инструменты ИИ не только для ответов на отдельные вопросы, но и как компоненты более широких рабочих процессов расследования и анализа. Команда настраивала инструменты ИИ для поиска релевантной информации, доступа к имеющимся источникам данных, отправки запросов к API, анализа полученных результатов, выработки возможных объяснений и перекрёстной проверки предварительных ответов при решении задач. До начала отборочного этапа команда заранее получила доступ к нескольким API и источникам данных, которые могли оказаться полезными во время соревнования. Такая подготовка расширила возможности рабочих процессов на базе ИИ в ситуациях, когда требовалась информация, недоступная посредством простого веб-поиска.
Роли участников команды в основном сводились к построению и корректировке рабочих процессов: они решали, какие инструменты и сведения использовать, улучшали процессы при недостаточной надёжности результатов и напрямую проверяли критически важные выводы, когда это требовалось. Команда автоматизировала повторяющиеся задачи поиска, отправки запросов, разбора данных и проверки вместо их ручного выполнения. ИИ рассматривался как уровень автоматизации, объединяющий поиск, использование инструментов, анализ данных и проверку в единые процессы решения задач, а не как простой чат-бот.
EDCCS считает быструю адаптацию своей ключевой сильной стороной
EDCCS считает своей главной сильной стороной способность быстро адаптироваться к незнакомым техническим задачам и превращать процессы решения проблем в инженерные рабочие процессы. Опыт участия в CTF и исследования уязвимостей научил команду работать в ситуациях, когда технология, предполагаемые методы решения и даже потенциально полезные инструменты изначально неизвестны. Участники научились получать необходимые знания непосредственно в процессе решения задач и быстро менять направление при необходимости. Команда задаётся не только вопросом «как решить эту задачу вручную», но и вопросом «какую часть этого процесса могут решить инструменты вместо нас». Такой подход включает сбор информации, запросы к API, обработку данных, формирование гипотез и проверку ответов. Сокращение объёма повторяющейся ручной работы позволяет уделять больше внимания правильности общей стратегии решения.
Команда совершенствует рабочий процесс на базе ИИ в рамках подготовки к финалу
EDCCS не планирует полностью менять подходы, доказавшие свою эффективность на отборочном этапе. Подготовка сосредоточена на совершенствовании методики для повышения надёжности и адаптации к финалу. Одно из направлений — улучшение рабочих процессов на базе ИИ: объединение различных инструментов, API и источников данных, а также перекрёстная проверка результатов из нескольких источников. Команда также готовится к ситуациям, в которых определённые API или источники информации окажутся недоступными, неполными или противоречивыми. Создание альтернативных методов получения и проверки информации повышает устойчивость рабочих процессов в условиях ограниченного времени. Одновременно участники глубже изучают структуры блокчейн-транзакций, распространённые модели движения средств и методы расследований. Эта подготовка призвана сократить объём базовых отраслевых знаний, которые пришлось бы получать уже во время соревнования.
Говоря о возможных призовых, команда заявила, что сама победа имеет для неё большее значение, чем денежное вознаграждение. Для участников, впервые выступающих в соревновании такого типа, сильный результат в противостоянии с командами со всего мира станет ценным опытом и мотивацией для дальнейшего изучения этой области. В случае победы команда намерена направить часть призовых на будущие исследования в сфере безопасности, участие в CTF, техническую инфраструктуру и разработку инструментов для предстоящих проектов.
Часто задаваемые вопросы
Какую методику EDCCS использовала для выхода в финал SCAN 2026?
EDCCS применила методики традиционных соревнований CTF («Захват флага») к блокчейн-расследованиям, несмотря на отсутствие предыдущего опыта в этой области. Команда определяла требования задачи, систематизировала необходимую информацию, находила подходящие источники данных и инструменты, а затем автоматизировала процессы расследования и проверки. Если один из подходов оказывался недостаточным, участники меняли направление поиска или использовали альтернативные источники для проверки.
Как EDCCS использовала инструменты ИИ на отборочном этапе SCAN 2026?
Команда внедрила автоматизацию на основе ИИ как компонент более широких рабочих процессов расследования, а не как простой инструмент для ответов на вопросы. Инструменты ИИ искали релевантную информацию, получали доступ к источникам данных, отправляли запросы к API, анализировали результаты, формировали объяснения и перекрёстно проверяли предварительные ответы. До начала отборочного этапа EDCCS заранее получила доступ к нескольким API и источникам данных, расширив возможности рабочих процессов на базе ИИ за пределами простого веб-поиска.
Как EDCCS готовится к финалу 28 сентября?
EDCCS сосредоточена на совершенствовании рабочих процессов на базе ИИ: улучшает взаимодействие между различными инструментами, API и источниками данных, а также перекрёстную проверку результатов из нескольких источников. Команда готовит альтернативные методы получения и проверки информации на случай недоступности, неполноты или противоречивости отдельных источников. Участники также глубже изучают структуры блокчейн-транзакций, модели движения средств и методы расследований, чтобы сократить объём базовых отраслевых знаний, которые потребуется получать во время соревнования.
