Разработка студента МФТИ помогла спасти $10,2 млн

cryptonews.ruОпубліковано о 2024-05-11Востаннє оновлено о 2025-07-11

Алгоритм выпускника МФТИ выявляет фейковые кошельки с точностью 90% — в два раза лучше существующих решений

Российский разработчик создал технологию, которая может упростить борьбу с мошенничеством в криптосфере. Алгоритм машинного обучения, созданный выпускником МФТИ Алексеем Саплиным, уже помог предотвратить потери в $10,2 млн, выявляя поддельные криптокошельки с рекордной точностью.

Как работает российская разработка

Система Саплина находит сибилл-аккаунты — поддельные кошельки, которые создают для незаконного получения бесплатных токенов в рамках аирдропов. Проблема фейковых аккаунтов критична для криптоиндустрии. Мошенники создают тысячи поддельных кошельков, чтобы получить токены, предназначенные для реальных пользователей.

Как работают сибилл-аккаунты

Пользователь создает десятки или даже сотни кошельков — сибилл-аккаунов — и, управляя ими вручную или через ботов, получает многократные вознаграждения от проектов.

Проекты пытаются бороться с сибиллами, используя различные методы выявления и фильтрации таких аккаунтов, например, через анализ связи по IP, или проверку подозрительные действия.

Термин происходит от понятия Sybil-атаки (атаки «Сивиллы») — вида кибератаки, при которой злоумышленник создает множество фейковых аккаунтов, чтобы захватить сеть или манипулировать ею.

Технология протестирована на 2,5 млн кошельков и показала точность 90%, что в два раза превышает показатели существующих аналогов. Работа заняла второе место в международном конкурсе протокола LayerZero, где соревновались разработчики со всего мира.

Другие разработки студентов МФТИ

Выпуск 2025 года кафедры «Блокчейн» ФПМИ МФТИ (базовая организация – научный центр «Идея») отличился практической направленностью. В пресс-релизе кафедры (имеется в распоряжении редакции) сообщается, что 20 магистров шестеро получили максимальные оценки, представив готовые технологические решения.

  • Леонид Картушин разработал систему цифровых подписей, устойчивую к взлому квантовыми компьютерами.
  • Илья Прокофьев предложил технологию для международных переводов, которая снижает комиссии с 7% до 1% и ускоряет операции с пяти дней до секунд.

Сейчас международные переводы стоят дорого — комиссии доходят до 7%, а деньги идут до 5 дней. Илья Прокофьев предложил использовать для цифровых валют Центробанков (CBDC) специальные алгоритмы, которые автоматически находят покупателей и продавцов валют.

Такая система работает без банков-посредников и позволяет людям обмениваться валютами напрямую. В результате комиссию можно снизить до 1%, а перевод будет доходить за несколько секунд вместо дней. Технология может пригодиться при запуске цифрового рубля, который Центробанк планирует внедрить в ближайшие годы.

Растущий спрос на блокчейн-специалистов

Интерес к блокчейн-специалистам в России растет на фоне активного внедрения технологий бизнесом. В этом году около 20 человек подали заявки в первую в стране аспирантуру по блокчейн-технологиям в МФТИ. Программа реализуется при поддержке «Норникеля» и остается единственной магистратурой по блокчейну в России.

«Российский бизнес активно внедряет блокчейн-технологии, поэтому спрос на квалифицированных специалистов постоянно растет», — отмечает научный директор центра «Идея» Тагир Аушев.

Компании нуждаются в квалифицированных кадрах уже сейчас, но система образования слишком инертна, а традиционные программы обучения не успевают адаптироваться к требованиям рынка. Эту проблему обсуждали участники панельной дискуссии на форуме Blockchain Forum.

Пов'язані матеріали

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit4 год тому

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit4 год тому

Торгівля

Спот
活动图片