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.

Android-приложения могли красть контакты без разрешения, опубликован PoC

Исследователь опубликовал код демонстрационного эксплойта для уязвимости CVE-2026-0075 в Android. Ошибка позволяла локальному приложению добраться до базы контактов через SQL-инъекцию, даже если пользователь не выдавал разрешение на её чтение. Нажимать дополнительные кнопки или подтверждать атаку тоже не требовалось.

Проблема находилась в системном компоненте ContactsProvider2, который обрабатывает обращения приложений к контактам.

Специально сформированный запрос вызывал ошибки SQLite, а компонент возвращал вызывающей программе слишком подробные сообщения. Анализируя их, приложение без права READ_CONTACTS могло постепенно извлекать сведения из базы.

Google присвоила уязвимости высокий уровень опасности. Она затрагивает Android 14, 15, 16 и 16 QPR2, следует из июньского бюллетеня безопасности Android.

Патч убирает подробности JSON-ошибок из ответов приложениям, не имеющим доступа к контактам. Вместо полезной для атакующего информации система теперь должна возвращать обезличенное сообщение.

Опубликованный на GitHub демонстрационный эксплойт специально не запрашивает разрешения READ_CONTACTS и WRITE_CONTACTS. Автор предназначил его для сравнения поведения исправленных и уязвимых сборок в контролируемой лаборатории.

Исследователь подчёркивает, что успешный тест на одном устройстве ещё не доказывает уязвимость всех смартфонов с той же версией Android.

Случаев реальной эксплуатации CVE-2026-0075 в атаках пока не подтверждено. Однако после появления общедоступного PoC рассчитывать на спокойную жизнь старых прошивок становится несколько наивно.

Пользователям стоит проверить уровень обновления безопасности в настройках устройства. Защиту содержит патч от 5 июня 2026 года или более новый.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru