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.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru