Chi 200 USD để mua Star, lừa đảo VC hàng chục triệu USD: Toàn bộ chuỗi sản xuất sao giả trên GitHub bị phơi bày

marsbitXuất bản vào 2026-04-21Cập nhật gần nhất vào 2026-04-21

Tóm tắt

Theo nghiên cứu từ Đại học Carnegie Mellon, GitHub đang tồn tại khoảng 6 triệu sao (Star) giả, liên quan đến 18.600 kho lưu trữ và 301.000 tài khoản, với các dự án AI/LLM là nhóm bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Các trang web như SocialPlug.io công khai bán sao với giá chỉ từ 0,03 USD/sao. Chỉ với 200 USD, một dự án có thể mua đủ 2.850 sao - ngưỡng trung bình để gọi vốn seed theo thống kê từ Redpoint Ventures. Nhiều VC sử dụng số sao làm tiêu chí đánh giá, dẫn đến các startup gian lận để thu hút đầu tư, với tỷ lệ lợi nhuận lên tới 117.000 lần. Dù GitHub có chính sách cấm, việc thực thi không đồng đều khiến nhiều tài khoản gian lận vẫn hoạt động.

Tác giả: Claude, Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Nghiên cứu được bình duyệt từ Đại học Carnegie Mellon (CMU) phát hiện khoảng 6 triệu sao giả trên GitHub, liên quan đến 18.6 nghìn kho lưu trữ và 301 nghìn tài khoản, với các dự án AI/LLM là danh mục tạo sao không độc hại lớn nhất. Giá thị trường sao giả có thể thấp đến 0.03 USD mỗi sao, trong khi dữ liệu từ Redpoint cho thấy số sao trung bình của các dự án vòng hạt giốc do VC tài trợ là 2.850 sao — chỉ cần chi chưa đến 200 USD là có thể "mua" được một mức độ nổi tiếng ảo đạt ngưỡng vòng hạt giống.

GitHub Star (lượt thích) đang trở thành một trò lừa đảo được đóng gói tinh vi.

Theo báo cáo điều tra được Awesome Agents công bố ngày 13 tháng 4, một chuỗi công nghiệp ngầm xoay quanh GitHub Star đã hoạt động công khai: các bài báo học thuật định lượng quy mô vấn đề, hơn chục trang web công khai rao bán Star, còn các tổ chức mạo hiểm (VC) thì trực tiếp đưa số lượng Star vào quyết định sàng lọc dự án.

Nhóm điều tra đã xác minh độc lập 20 kho lưu trữ và phát hiện một số dự án có từ 36% đến 76% số sao đến từ các tài khoản không có người theo dõi, tỷ lệ fork trên star thấp hơn một phần mười so với đường cơ sở của các dự án hữu cơ.

Nền tảng học thuật cốt lõi của báo cáo này đến từ bài báo được bình duyệt đồng cấp, được công bố tại ICSE 2026 (Hội nghị Kỹ thuật Phần mềm Quốc tế) bởi nhóm nghiên cứu hợp tác giữa CMU, Đại học Bang North Carolina và công ty Socket. Công cụ phát hiện StarScout do nhóm nghiên cứu phát triển đã phân tích 20TB siêu dữ liệu GitHub (6.7 tỷ sự kiện, 326 triệu sao, bao phủ từ năm 2019 đến 2024), cuối cùng đánh dấu khoảng 6 triệu sao giả đáng ngờ, 18.6 nghìn kho lưu trữ liên quan và khoảng 301 nghìn tài khoản tham gia.

6 triệu sao giả: Bùng nổ vào năm 2024, dự án AI là điểm nóng

Sao giả không phải là hiện tượng mới, nhưng quy mô của nó đã bùng nổ vào năm 2024. Dữ liệu từ bài báo CMU cho thấy, trước năm 2022, mỗi tháng có không quá 10 kho lưu trữ liên quan đến hoạt động sao giả, nhưng đến tháng 7/2024, con số này đã tăng vọt lên 3.216 kho lưu trữ và 30.779 tài khoản tham gia. Tính đến tháng 7/2024, trong số các kho lưu trữ có trên 50 sao, 16.66% từng tham gia hoạt động sao giả.

Độ chính xác của công cụ phát hiện đã được xác minh gián tiếp bởi hành vi của chính GitHub: 90.42% kho lưu trữ bị StarScout đánh dấu đã bị xóa, và 57.07% tài khoản bị đánh dấu đã bị dọn dẹp.

Trong phân loại mục đích sử dụng sao giả, phần lớn được dùng để quảng bá các kho lưu trữ phần mềm độc hại lừa đảo tồn tại ngắn ngủi. Nhưng trong danh mục không độc hại, các dự án liên quan đến AI và LLM xếp hạng nhất, với tổng số sao giả lên tới 177.000 sao, vượt qua các dự án blockchain/tiền mã hóa. Bài báo chỉ ra rằng, nhiều trong số các dự án này "là kho lưu trữ bài báo học thuật hoặc sản phẩm của các công ty khởi nghiệp liên quan đến LLM". Quan trọng hơn, 78 kho lưu trữ bị phát hiện có hoạt động sao giả từng lên trang GitHub Trending, chứng minh rằng việc mua sao thực sự có thể thao túng thành công thuật toán đề xuất của nền tảng.

Một sao giá thấp nhất 3 cent: Thị trường mua bán sao công khai

Đây không phải là giao dịch trên dark web. Báo cáo điều tra xác nhận, ít nhất hơn chục trang web công khai bán GitHub Star, bao gồm SocialPlug.io, Buy.fans, Boost-Like.store, v.v. Trên Fiverr có 24 dịch vụ tạo sao đang hoạt động, từ gói cơ bản 5 USD đến các gói "quảng bá hữu cơ" trên 25 USD.

Giá được chia thành ba mức: giá rẻ (tài khoản mới dùng một lần) từ 0.03 đến 0.10 USD mỗi sao, mức trung bình từ 0.20 đến 0.50 USD, mức cao cấp (tài khoản nuôi có lịch sử nhiều năm) từ 0.80 đến 0.90 USD. Dịch vụ cao cấp cam kết "sao không mất" và bảo hành bù số lượng trong 30 ngày. SocialPlug tuyên bố đã giao tổng cộng 3.1 triệu sao, phục vụ hơn 53.000 khách hàng, thậm chí cung cấp giao diện API hỗ trợ mua hàng loạt theo chương trình.

Các nền tảng trao đổi sao như GithubStarMate.com và SafeStarExchange.com thì sử dụng chế độ tích điểm trao đổi lẫn nhau, cho phép người dùng trao đổi sao mà không cần tiền. Trên GitHub còn tồn tại ít nhất 7 công cụ mã nguồn mở (như fake-git-history, commit-bot, v.v.), chuyên dùng để giả mạo lịch sử đóng góp. Các tài khoản GitHub được làm sẵn với lịch sử commit 5 năm và huy hiệu Arctic Code Vault được rao bán trên Telegram với giá khoảng 5.000 USD.

Một nghiên cứu năm 2020 của Đại học Thanh Hoa ghi nhận cách hoạt động của các nhóm quảng bá trên QQ và WeChat tại Trung Quốc: các nhóm có hơn 1.020 thành viên xử lý khoảng 20 nhiệm vụ tạo sao mỗi ngày cho các kho lưu trữ, ước tính tạo ra lợi nhuận ngành từ 3.4 đến 4.4 triệu USD mỗi năm.

VC dùng Star để sàng lọc dự án, chỉ 200 USD là có thể "đạt chuẩn" vòng hạt giống

Mối quan hệ giữa Star và gọi vốn không phải là phỏng đoán, mà chính các tổ chức VC đã công khai thừa nhận.

Đối tác Redpoint Ventures Jordan Segall sau khi phân tích 80 công ty công cụ dành cho nhà phát triển đã phát hiện ra rằng, số sao GitHub trung bình tại thời điểm gọi vốn vòng hạt giống là 2.850 sao, và ở vòng A là 4.980 sao. Ông nói rõ: "Nhiều VC viết các chương trình thu thập dữ liệu nội bộ để tìm các dự án GitHub có tốc độ tăng sao nhanh, Star là chỉ số họ thường quan tâm nhất."

Những con số này tương đương với việc cung cấp cho công ty khởi nghiệp một danh sách mua hàng chính xác. Tính theo giá sao rẻ, chỉ cần chi 85 đến 285 USD là có thể tạo ra 2.850 sao để đạt mức trung bình vòng hạt giống; chi 990 đến 4.500 USD có thể đạt ngưỡng vòng A. So với quy mô gọi vốn điển hình của vòng hạt giống từ 1 đến 10 triệu USD, tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí nằm trong khoảng từ 3.500 đến 117.000 lần.

Chỉ số ROSS (Bảng xếp hạng công ty khởi nghiệp mã nguồn mở) do Runa Capital công bố hàng quý càng làm gia tăng động lực này. Theo TechCrunch, 68% công ty lọt vào bảng xếp hạng ROSS Index đã nhận được đầu tư ở giai đoạn vòng hạt giống, với tổng số vốn được theo dõi lên tới 169 triệu USD. Phân tích độc lập của báo cáo điều tra phát hiện, Union Labs đứng đầu bảng xếp hạng ROSS Index Q2/2025 (số sao tăng 54.2 lần, tổng 74.300 sao) có nghi ngờ tạo sao nghiêm trọng: 32.7% số sao đến từ các tài khoản không có kho lưu trữ, 52% từ các tài khoản không có người theo dõi, StarScout đánh dấu 47.4% số sao của họ là đáng ngờ. Một bảng xếp hạng ngành được VC trích dẫn rộng rãi, và dự án đứng đầu có gần một nửa số sao bị nghi ngờ là giả mạo.

Đã có các trường hợp thực tế chứng minh chuỗi chuyển đổi từ Star sang gọi vốn: Lovable (trước đây là GPT Engineer) dựa vào 50.000+ Star để nhận được 7.5 triệu USD vòng pre-seed, định giá 1.8 tỷ USD ở vòng A; Browser-use nhận được 17 triệu USD vòng hạt giống sau khi đạt 50.000 sao trong ba tháng; Pangolin dựa vào 1.000 sao để vào Y Combinator và hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 4.7 triệu USD trong vòng tám tháng.

GitHub thi hành không đối xứng: Xóa kho lưu trữ nhưng để lại tài khoản

Chính sách sử dụng chấp nhận được của GitHub cấm rõ ràng "tương tác giả mạo", "thao túng xếp hạng" và việc thiết lập thị trường thứ cấp cho sao giả, thậm chí đặc biệt cấm hành vi tạo sao với động lực là "airdrop tiền mã hóa".

Nhưng việc thi hành là thụ động và không đối xứng. GitHub đã xóa 90.42% kho lưu trữ bị StarScout đánh dấu, nhưng chỉ dọn dẹp 57.07% số tài khoản thực thi. Phần lớn "lực lượng lao động" của ngành công nghiệp sao giả vẫn còn nguyên vẹn. Sau khi Dagster công bố báo cáo điều tra vào năm 2023, các tài khoản sao giả liên quan đã bị xóa trong vòng 48 giờ — nhưng đây là phản ứng sau khi bị phơi bày công khai, chứ không phải kết quả của việc phát hiện chủ động.

Nhóm nghiên cứu CMU đề nghị GitHub sử dụng chỉ số độ nổi tiếng có trọng số dựa trên tính trung tâm mạng thay thế cho việc đếm sao thô, từ đó phá vỡ cấu trúc nền kinh tế sao giả. GitHub cho đến nay vẫn chưa thực hiện.

Điều này tạo thành một vòng lặp tự củng cố: VC dùng Star làm tín hiệu sàng lọc → Công ty khởi nghiệp tạo sao → VC thấy mức độ nổi tiếng ảo → Nhiều VC hơn sử dụng theo dõi Star → Nhiều công ty khởi nghiệp hơn tạo sao. Các con số chuẩn được Redpoint công bố công khai (2.850 cho hạt giống, 4.980 cho vòng A) tương đương với việc đưa cho các công ty khởi nghiệp một danh sách mua hàng được định giá rõ ràng.

Như một nhà bình luận trong báo cáo điều tra đã nói: "Số lượng sao có thể làm giả, nhưng một thứ giúp người khác tiết kiệm được việc sửa lỗi vào cuối tuần thì không thể làm giả."

Câu hỏi Liên quan

QNghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon (CMU) đã phát hiện bao nhiêu ngôi sao GitHub giả mạo?

ANghiên cứu đã phát hiện khoảng 6 triệu ngôi sao GitHub giả mạo, liên quan đến 186.000 kho lưu trữ và 301.000 tài khoản.

QDự án nào là loại dự án không độc hại lớn nhất sử dụng sao giả theo báo cáo?

ACác dự án AI/LLM (Trí tuệ nhân tạo/Mô hình ngôn ngữ lớn) là loại dự án không độc hại lớn nhất sử dụng sao giả, với tổng số lên tới 177.000 ngôi sao.

QGiá thị trường cho một ngôi sao GitHub giả là bao nhiêu?

AGiá của một ngôi sao giả rất rẻ, có thể thấp đến 0.03 USD cho các tài khoản mới được tạo một lần. Các gói cao cấp hơn với tài khoản lâu năm có giá từ 0.80 đến 0.90 USD mỗi sao.

QTheo dữ liệu từ Redpoint Ventures, số sao GitHub trung bình cho một vòng gọi vốn hạt giống (seed round) là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu từ Redpoint Ventures, số sao GitHub trung bình (median) cho một vòng gọi vốn hạt giống là 2.850 sao.

QGitHub đã phản ứng như thế nào với vấn đề sao giả theo báo cáo?

AGitHub có chính sách cấm rõ ràng các tương tác giả mạo và thao túng xếp hạng. Tuy nhiên, việc thực thi bị cho là thụ động và không đồng đều. Họ đã xóa 90.42% các kho lưu trữ bị đánh dấu là có sao giả, nhưng chỉ xóa 57.07% các tài khoản thực hiện hành vi này.

Nội dung Liên quan

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

Bài báo đưa tin từ sự kiện Computex 2026, nơi CEO của Arm, Rene Haas, thông báo rằng ByteDance (TikTok) và Oracle đã áp dụng chip CPU dành cho trung tâm dữ liệu do Arm tự nghiên cứu, tên là Arm AGI. Arm đã tăng gấp đôi kỳ vọng về nhu cầu đối với CPU này, dự kiến đạt doanh thu 20 tỷ USD vào các năm tài chính 2027-2028 và 150 tỷ USD hàng năm trong khoảng 5 năm. Haas cũng chia sẻ quan điểm rằng việc Mỹ ngăn cản xuất khẩu CPU AI sang Trung Quốc là gần như không thể. Trong một cuộc đối thoại thú vị, CEO NVIDIA, Jensen Huang, đã tham gia và bày tỏ sự tiếc nuối khi NVIDIA không thể mua lại Arm trước đây. Ông cũng giải thích lý do đằng sau việc NVIDIA phát triển siêu chip RTX Spark dựa trên kiến trúc Arm, nhấn mạnh nhu cầu về CPU mạnh mẽ cho các tác nhân AI (AI agent) chạy cục bộ trên PC. Huang dự đoán ngành công nghiệp máy tính có thể mở rộng gấp mười lần nhờ sự phát triển của các tác nhân AI tự chủ. Bài báo cũng đề cập đến những tiến bộ của Arm trong lĩnh vực chip PC và CPU cho trung tâm dữ liệu. Nhiều đối tác lớn như OpenAI, Meta, Google và Microsoft đang sử dụng hoặc hợp tác với Arm. Haas đã công bố lộ trình phát triển cho các thế hệ CPU Arm AGI tiếp theo, khẳng định cam kết lâu dài trong việc tự sản xuất chip. Kết luận chỉ ra rằng sự bùng nổ của các tác nhân AI đang dịch chuyển sự chú ý trong cuộc đua sức mạnh tính toán sang CPU, thúc đẩy xu hướng tích hợp theo chiều dọc trong ngành công nghiệp bán dẫn, nơi hiệu quả năng lượng trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

marsbit16 phút trước

ByteDance Dùng CPU Arm, Ông Hoàng Nhân Huân: Đáng Tiếc Không Mua Được Arm

marsbit16 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

Tóm tắt báo cáo kết quả kinh doanh Q2/2026 và dự báo Q3 của Broadcom Broadcom đã công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm tài chính 2026 với doanh thu 221,9 tỷ USD, tăng 48%, trong đó doanh thu bán dẫn AI đạt 108 tỷ USD, tăng 143%, và đây là quý tăng trưởng thứ 13 liên tiếp cho phân khúc này. Lợi nhuận điều chỉnh EBITDA đạt mức kỷ lục 152 tỷ USD. Tuy nhiên, dự báo của công ty cho quý 3 đã khiến thị trường thất vọng. Mặc dù dự kiến tổng doanh thu đạt 294 tỷ USD (vượt kỳ vọng), doanh thu bán dẫn AI được hướng dẫn chỉ ở mức 160 tỷ USD, thấp hơn khoảng 7% so với kỳ vọng chung của các nhà phân tích (172 tỷ USD). CEO Hock Tan cũng không nâng dự báo doanh thu bán dẫn AI cho cả năm tài chính 2026, vẫn giữ ở mức hơn 1000 tỷ USD. Đặc biệt, ông Tan cho biết tỷ trọng doanh thu từ mạng AI trong doanh thu bán dẫn AI, hiện ở mức gần 40%, dự kiến sẽ trở về mức ~30% trong tương lai. Tuyên bố này có thể tạo ra áp lực định giá lại đối với các công ty con ngành quang học (như Zhongji Innolight, Eoptolink) vốn được định giá cao dựa trên kỳ vọng tăng trưởng liên tục của phân khúc mạng. Phản ứng thị trường rất tiêu cực. Cổ phiếu AVGO của Broadcom lao dốc hơn 13% trong giao dịch ngoài giờ, làm bốc hơi hơn 2700 tỷ USD vốn hóa thị trường. Hiệu ứng lan tỏa khiến cổ phiếu Marvell và một số công ty trong lĩnh vực kết nối AI khác cũng giảm theo. Sự sụt giảm này được cho là do việc chốt lời sau một đợt tăng mạnh trước đó và định giá cao (PE ~90 lần) so với mặt bằng ngành. Dù vậy, lãnh đạo Broadcom vẫn khẳng định nhu cầu chip AI "khó có thể được đáp ứng đầy đủ" và giữ vững tầm nhìn dài hạn. Đợt điều chỉnh này là điểm chuyển giao câu chuyện AI hay chỉ là đợt chốt lời thông thường sẽ cần được theo dõi thông qua các động thái chi tiêu vốn tiếp theo của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn.

marsbit22 phút trước

Hướng dẫn Q3 của Broadcom thấp hơn kỳ vọng 1,2 tỷ USD, giá cổ phiếu giảm hơn 13% sau giờ giao dịch, câu chuyện AI đang 'hạ nhiệt'?

marsbit22 phút trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

Nhóm của Giáo sư Lý Phi Phi từ World Labs và Đại học Stanford đã công bố một bài phân tích khái niệm, chỉ ra sự lạm dụng thuật ngữ "mô hình thế giới" trong AI. Bài viết phân loại các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba chức năng chiếu theo vòng lặp nhận thức POMDP: bộ kết xuất, bộ mô phỏng và bộ lập kế hoạch. Theo phân loại này, các mô hình tạo video như Sora của OpenAI thuộc nhóm "bộ kết xuất". Chúng tập trung tạo ra đầu ra pixel chân thực cho thị giác con người từ trạng thái hoặc mô tả, nhưng không thực sự tính toán các quy luật vật lý chính xác để dự đoán sự thay đổi trạng thái dựa trên hành động. Do đó, chúng không phải là mô hình thế giới đầy đủ hay bộ mô phỏng thế giới. Ngược lại, "bộ mô phỏng" (ví dụ: NVIDIA Omniverse) tập trung vào việc tạo ra trạng thái vật lý-chính xác cho các tính toán, còn "bộ lập kế hoạch" chuyển đổi quan sát thành hành động. Sự nhầm lẫn khái niệm này, thường được thúc đẩy bởi tiếp thị, có thể dẫn đến đánh giá sai lệch về khả năng công nghệ, ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật và đầu tư. Việc làm rõ này có giá trị thực tiễn, giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá đúng năng lực của từng loại hệ thống. Tương lai có thể hướng tới sự hợp nhất của ba chức năng, nhưng hiện tại, việc nhận biết ranh giới của chúng là rất quan trọng.

marsbit1 giờ trước

Nhóm của Lý Phi Phi làm rõ khái niệm 'Mô hình thế giới', Sora chỉ có thể tính là trình kết xuất

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片