В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

Выпускник Физтеха разработал алгоритм машинного обучения, позволяющий выявить и заблокировать сибил-аккаунты, созданные мошенниками для кражи криптовалютных токенов, которые бесплатно раздают в рамках рекламных акций.

Разработка протестирована на 2,5 млн криптокошельков и показала точность обнаружения фальшивок 90% — в два раза выше аналогов, используемых в криптоиндустрии с целью защиты airdrop-кампаний от атак злоумышленников.

Для незаконного получения вознаграждений, предлагаемых при продвижении криптопроектов, мошенник может создать целую сеть фейковыз кошельков (сибил-аккантов). Подобные злоупотребления искажают метрики, провоцируют падение курса токенов и в итоге подрывают доверие к проекту.

«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности до сетевых связей между кошельками, — пояснил автор дипломной работы Алексей Саплин. — Это позволяет выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов. Алгоритм показал точность 90%, а большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45–60%».

Тестирование разработки проводилось в рамках открытого конкурса, организованного Layer Zero, благодаря этому проект смог аннулировать несправедливое распределение токенов на сумму $10,2 миллиона.

Созданный Саплиным ML-алгоритм можно заточить и под другие криптопроекты; в МФТИ уже ведутся работы в этом направлении. Сам автор собирается продолжить исследования в аспирантуре и надеется, что ему в итоге удастся создать универсальный инструмент выявления мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В России снизилась доля заражённых АСУ-компьютеров до 18%

Во втором квартале 2025 года доля компьютеров промышленных АСУ (автоматизированных систем управления), на которых были заблокированы вредоносные объекты, в России составила 18%. Это на 5 п.п. меньше, чем годом ранее. Показатель остаётся ниже среднемирового уровня уже с начала 2023 года, сообщили в Kaspersky ICS CERT на конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference.

Главный источник угроз для промышленных систем по-прежнему интернет. Чаще всего с вредоносным контентом из сети сталкиваются АСУ интеграторов, инжиниринговых и строительных компаний.

Здесь вредоносные объекты были заблокированы на 11% компьютеров. Чаще всего злоумышленники пытаются доставить вредоносные скрипты и фишинговые страницы. В электроэнергетике, строительстве и нефтегазе нередко фиксируются попытки заражения веб-майнерами.

Другие значимые каналы заражения — электронная почта, которая остаётся основным способом распространения вредоносных документов и шпионских программ, а также съёмные носители и сетевые папки.

По словам Евгения Гончарова, руководителя Kaspersky ICS CERT, Россия занимает 10-е место из 14 в мировом рейтинге по доле заражённых АСУ-компьютеров.

«Да, уровень защиты постепенно растёт, но число атак всё ещё остаётся высоким. Особенно тревожит фишинг: большинство серьёзных инцидентов начинается именно с него. Одних только защитных решений мало — нужно обучать сотрудников и развивать цифровую грамотность», — отметил он.

Николай Гончаров, директор департамента кибербезопасности Security Vision, добавил, что атаки всё чаще направлены не только на промышленные предприятия, но и на их подрядчиков и интеграторов: «Через партнёров можно получить доступ сразу к нескольким организациям. Поэтому предприятиям важно учитывать этот риск, использовать многоуровневую аутентификацию и контролировать действия подрядчиков».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru