EDCCS 團隊晉級 SCAN 2026 區塊鏈追蹤決賽

EDCCS 是一支由四名中國大學生組成的團隊，取得了 SCAN 2026 區塊鏈追蹤競賽決賽的參賽資格，決賽預定於 9 月 28 日在首爾舉行。這支由三所不同大學學生組成的團隊——東北大學秦皇島分校、河南財經政法大學與成都資訊工程大學——從包含 416 支團隊及 754 名參賽者的預賽中脫穎而出。他們透過調整傳統網路安全 CTF（Capture The Flag）競賽的方法，首次參加區塊鏈調查競賽便取得決賽參賽資格。SCAN 2026 由數位資產資訊公司 Diasset 主辦，全球區塊鏈資料平台 Chainalysis 擔任 CTF 合作夥伴，旨在提升數位資產網路安全與調查能力。

EDCCS 由三所中國大學的學生組成

EDCCS 因對網路安全與安全競賽的共同興趣，將來自不同學校的學生聚集在一起。兩名成員就讀於東北大學秦皇島分校，一名就讀於河南財經政法大學，另一名就讀於成都資訊工程大學。團隊成員擁有重疊的技術背景，而非明確的角色分工。他們的經驗來自 CTF 競賽、漏洞研究、工具開發與工程實作。面對陌生的技術問題時，團隊會迅速確認所需的資訊與能力，接著建立或修改工具，以簡化問題解決流程。

團隊首次參加區塊鏈競賽便晉級決賽

EDCCS 表示，考量到這是他們首次參加區塊鏈調查競賽，能夠晉級決賽令他們感到意外。這項資格證明了他們能將透過 CTF 培養的能力——在陌生環境中快速學習、擷取資訊、執行任務自動化、建立假設並進行驗證——應用於鏈上調查。團隊在預賽中沒有遇到單一且壓倒性困難的問題。相反地，對區塊鏈調查領域本身的不熟悉才是主要挑戰。資料來源、交易結構、術語與調查方法起初都顯得陌生。

EDCCS 將 CTF 方法應用於區塊鏈調查

團隊採用了與面對全新 CTF 類別時完全相同的方法來應對陌生感。他們首先確認每道題目具體要求什麼，整理出推導答案所需的資訊，尋找適當的資料來源與工具，接著將調查與驗證流程自動化。當某種方法無法提供充分證據時，他們會改變搜尋方向、使用替代來源，或透過不同途徑驗證結論。這種方法重視快速適應與反覆驗證，而不是依賴過去使用特定區塊鏈調查平台的經驗。

團隊部署 AI 自動化進行資料分析

AI 自動化在團隊的工作流程中占有很大比重。EDCCS 使用 AI 工具不只是為了回答個別問題，也將其作為更廣泛調查與分析工作流程的一部分。面對題目情境時，團隊會設定 AI 工具搜尋相關資訊、存取可用的資料來源、查詢 API、分析回傳結果、推導可能的解釋，並交叉驗證候選答案。在預賽前，團隊提前取得了多個預期在競賽中有用的 API 與資料來源。當有必要取得無法透過簡單網路搜尋獲得的資訊時，這項準備擴大了 AI 工作流程可使用的能力。

團隊成員的角色主要集中於建構與調整工作流程——決定使用哪些工具與資訊、在結果可靠性不足時改善流程，以及在需要時直接驗證關鍵結論。團隊將重複性的搜尋、查詢、解析與驗證任務自動化，而非手動執行相同操作。他們將 AI 視為一個自動化層，將搜尋、工具使用、資料分析與驗證整合成統一的問題解決流程，而不是簡單的聊天機器人。

EDCCS 認為快速適應是核心優勢

EDCCS 認為，他們最大的優勢是能夠快速適應陌生的技術問題，並將問題解決流程轉化為工程工作流程。CTF 與漏洞研究經驗讓團隊學會在技術、預期的解決方法，甚至最終有用的工具一開始都未知的情況下進行工作。他們學會在解決問題的過程中取得必要知識，並在需要時迅速轉換方向。團隊不只會問「如何手動解決這個問題」，也會問「這個流程有多少部分可以改由工具解決」。這種方法涵蓋資訊蒐集、API 查詢、資料處理、假設生成與答案驗證。減少重複性的手動工作，能讓團隊更專注於整體解決策略的正確性。

團隊為決賽準備進一步調整 AI 工作流程

EDCCS 不計畫徹底改變已在預賽中證明有效的方法。相反地，準備工作著重於改善方法，以提升可靠性並使其更適合決賽。其中一個方向是改進 AI 工作流程——如何連接不同的工具、API 與資料來源，以及如何交叉驗證多個來源的結果。團隊也為特定 API 或資訊來源不可用、不完整或不一致的情況做好準備。建立取得與驗證資訊的替代方法，能在時間限制下提升工作流程的穩健性。同時，成員也進一步熟悉區塊鏈交易結構、常見資金流動模式與調查方法。這項準備旨在減少競賽期間需要取得的基礎領域知識。

對於可能獲得的獎金，團隊表示勝利本身比獎金更具意義。作為首次參加此類競賽的團隊，若能與全球團隊競爭並取得良好成績，將為持續探索該領域提供寶貴經驗與動力。若成功獲勝，團隊計畫將部分獎金投入未來的安全研究、CTF 參賽、技術基礎設施，以及即將推出的專案工具開發。

常見問題

EDCCS 使用什麼方法取得 SCAN 2026 決賽資格？

儘管首次參與區塊鏈調查領域，EDCCS 仍將傳統 CTF（Capture The Flag）競賽方法應用於區塊鏈調查。團隊確認問題要求、整理必要資訊、尋找適當的資料來源與工具，接著將調查與驗證流程自動化。當某種方法證明不足時，他們會改變搜尋方向或使用替代來源進行驗證。

EDCCS 如何在 SCAN 2026 預賽期間使用 AI 工具？

團隊將 AI 自動化部署為更廣泛調查工作流程的一部分，而不是簡單的問答工具。AI 工具會搜尋相關資訊、存取資料來源、查詢 API、分析結果、推導解釋，並交叉驗證候選答案。EDCCS 在預賽前提前取得了多個 API 與資料來源，讓 AI 工作流程的能力超越簡單的網路搜尋。

EDCCS 正為 9 月 28 日的決賽進行哪些準備？

EDCCS 著重於改進不同工具、API 與資料來源之間的連接，並強化多個來源結果的交叉驗證，以進一步完善 AI 工作流程。當特定來源不可用或不一致時，團隊會準備取得與驗證資訊的替代方法。成員也進一步熟悉區塊鏈交易結構、資金流動模式與調查方法，以減少競賽期間需要取得的基礎領域知識。