Аналитика on-chain от Nansen выявила критическую проблему в программе стимулирования Linea LXP, показав, что аккаунты-ведьмы — широко известные как Sybil-аккаунты — составляют непропорциональную долю претендентов на награды. Обнаружение вызывает серьезные вопросы о целостности механизма распределения очков.
Данные показывают сосредоточенную активность Sybil
Самые разрушительные доказательства проявляются в зоне высокой награды. В пределах концентрационной зоны 1000-2000 очков злонамеренные аккаунты, координируемые Sybil, значительно превосходят по численности легитимных участников. Эта закономерность кластеризации далека от случайной; она указывает на организованные фермерские операции, предназначенные для эксплуатации системы стимулов, а не на подлинное участие в экосистеме.
В отличие от этого, обычные аккаунты — те, что демонстрируют аутентичные модели использования — занимают меньшую долю в этом критическом диапазоне. Визуальное различие между подозрительными аккаунтами с красной меткой и проверенными легитимными пользователями в зеленом цвете очевидно, что ярко подчеркивает уязвимость программы к скоординированным атакам.
Что это значит для экосистемы Linea
Атаки Sybil осуществляются путём создания искусственных пользовательских аккаунтов, которые выглядят независимыми, но управляются одним и тем же субъектом. Эти скоординированные аккаунты могут совместно выводить награды, предназначенные для настоящих участников, размывая стимулы и подрывая справедливое распределение. Распространённость таких аккаунтов в программе Linea LXP свидетельствует о том, что первоначальные меры защиты были недостаточными для предотвращения масштабных манипуляций.
Это открытие служит напоминанием о том, что программы стимулирования, хотя и важны для запуска принятия, должны внедрять надежную проверку личности и поведенческий анализ, чтобы предотвратить эксплуатацию со стороны продвинутых злоумышленников.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Кампания по атаке Сибил в программе Linea LXP: большинство аккаунтов с высоким баллом показывают подозрительные схемы
Аналитика on-chain от Nansen выявила критическую проблему в программе стимулирования Linea LXP, показав, что аккаунты-ведьмы — широко известные как Sybil-аккаунты — составляют непропорциональную долю претендентов на награды. Обнаружение вызывает серьезные вопросы о целостности механизма распределения очков.
Данные показывают сосредоточенную активность Sybil
Самые разрушительные доказательства проявляются в зоне высокой награды. В пределах концентрационной зоны 1000-2000 очков злонамеренные аккаунты, координируемые Sybil, значительно превосходят по численности легитимных участников. Эта закономерность кластеризации далека от случайной; она указывает на организованные фермерские операции, предназначенные для эксплуатации системы стимулов, а не на подлинное участие в экосистеме.
В отличие от этого, обычные аккаунты — те, что демонстрируют аутентичные модели использования — занимают меньшую долю в этом критическом диапазоне. Визуальное различие между подозрительными аккаунтами с красной меткой и проверенными легитимными пользователями в зеленом цвете очевидно, что ярко подчеркивает уязвимость программы к скоординированным атакам.
Что это значит для экосистемы Linea
Атаки Sybil осуществляются путём создания искусственных пользовательских аккаунтов, которые выглядят независимыми, но управляются одним и тем же субъектом. Эти скоординированные аккаунты могут совместно выводить награды, предназначенные для настоящих участников, размывая стимулы и подрывая справедливое распределение. Распространённость таких аккаунтов в программе Linea LXP свидетельствует о том, что первоначальные меры защиты были недостаточными для предотвращения масштабных манипуляций.
Это открытие служит напоминанием о том, что программы стимулирования, хотя и важны для запуска принятия, должны внедрять надежную проверку личности и поведенческий анализ, чтобы предотвратить эксплуатацию со стороны продвинутых злоумышленников.