Novo Método para Combater Fraude em Cripto

Os ativos cripto são itens digitais armazenados na tecnologia blockchain que permitem que as pessoas provem a propriedade e acompanhem as Transações. Criptomoedas como Bitcoin e tokens conhecidos como tokens fungíveis (FT) e tokens não fungíveis (NFT) são exemplos comuns. No entanto, com o crescimento desses ativos digitais, a fraude também se tornou um problema sério.

Um tipo popular de golpe no mundo cripto é chamado de rug pull. Isso acontece quando os desenvolvedores de um projeto abandonam de repente após pegarem o dinheiro dos investidores. É crucial encontrar maneiras de identificar e impedir esses golpes, pois eles podem resultar em perdas financeiras significativas para muitas pessoas.

#Métodos Atuais de Prevenção de Fraude

Por enquanto, a maioria dos métodos que ajudam a prevenir fraudes cripto se baseia na análise de gráficos de transações na blockchain. Esses gráficos mostram como os ativos se movem de um endereço para outro. Embora possam fornecer insights úteis, esses métodos têm limites. Eles não capturam toda a história por trás das transações e analisam apenas as informações disponíveis diretamente da blockchain. Isso significa que podem perder detalhes importantes que poderiam indicar um golpe.

#A Abordagem Kosmosis

Para abordar as limitações da análise de gráficos de transações, apresentamos um novo método chamado Kosmosis. Essa abordagem constrói um gráfico de conhecimento que conecta dados da blockchain com informações de redes sociais. Ao criar esse gráfico de conhecimento, conseguimos ter uma visão mais clara do que está acontecendo e identificar melhor potenciais fraudes.

O gráfico de conhecimento utiliza dados de transações da blockchain e redes sociais, permitindo ver relacionamentos e padrões que podem indicar atividades fraudulentas. Ao vincular endereços da blockchain a identidades do mundo real, conseguimos identificar projetos arriscados e alertar os usuários antes que eles interajam com eles.

#Como Funciona o Gráfico de Conhecimento?

O gráfico de conhecimento é construído em etapas. Primeiro, ele coleta dados de várias fontes, como Blockchains e plataformas de redes sociais. Esses dados podem ser coletados continuamente, em intervalos ou com base em eventos específicos.

Depois de coletar os dados, a próxima etapa é processá-los. O processo inclui extrair informações importantes, categorizá-las e vincular ao que já existe no gráfico de conhecimento. Dessa forma, novas informações se tornam parte do quadro geral em vez de serem analisadas isoladamente.

Finalmente, as informações são armazenadas em um banco de dados estruturado que permite buscas e análises rápidas. Isso facilita a identificação de conexões e riscos potenciais relacionados a vários projetos.

#Importância de Entender Transações na Blockchain

Para detectar fraudes de forma eficaz, é essencial entender o que acontece durante as transações. Simplesmente saber quais ativos foram transferidos e quanto foi não é o suficiente. O método Kosmosis também busca descobrir as razões por trás de cada transação. Analisando contratos inteligentes, conseguimos determinar as intenções e comportamentos das partes envolvidas.

Essa compreensão mais profunda nos permite identificar atividades suspeitas, como quando fundos são direcionados para longe de seus propósitos pretendidos, que é frequentemente um sinal de alerta de um rug pull.

#O Cenário em Mudança da Fraude Cripto

À medida que o mundo cripto continua a crescer, o número de golpes também aumenta. Relatórios indicam que atividades ilícitas no espaço cripto têm aumentado significativamente. Por exemplo, o volume de transações ilegais alcançou um valor impressionante nos últimos anos, com os Rug Pulls se tornando um dos esquemas de fraude mais comuns.

Esse aumento de golpes representa um grande risco para os investidores, minando a confiança em todo o ecossistema de ativos cripto. Portanto, novos métodos de prevenção são vitais para fornecer mais segurança aos usuários.

#Analisando Rug Pulls Passados

Para ilustrar a eficácia da abordagem Kosmosis, podemos examinar rug pulls reais que ocorreram. Um caso em particular envolve um golpista que executou múltiplos rug pulls de NFTs, resultando coletivamente em milhões de dólares em perdas para investidores.

Usando o método Kosmosis, conseguimos criar um gráfico de conhecimento que rastreia as transações relacionadas a esses rug pulls. Esse gráfico incluiria informações sobre o golpista, seus projetos e as transações que ocorreram. Com esses dados, fica mais fácil identificar padrões semelhantes no futuro, ajudando a prevenir mais golpes.

#Como os Usuários Podem se beneficiar da Abordagem Kosmosis

Para indivíduos como o Bob, um investidor cripto fictício, ter acesso a um sistema como o Kosmosis teria feito uma diferença significativa em sua experiência. Quando Bob considerou pela primeira vez investir em um novo projeto de NFT, a plataforma Kosmosis poderia ter alertado ele sobre riscos potenciais com base nos dados do gráfico de conhecimento.

Se Bob tivesse recebido um aviso sobre o projeto, ele poderia ter reconsiderado sua decisão e potencialmente evitado perder dinheiro em um golpe. Estar informado é fundamental para tomar decisões de investimento mais seguras no mercado cripto.

#O Futuro da Prevenção de Rug Pulls

Enquanto os resultados iniciais da abordagem Kosmosis mostram promessas, ainda há áreas a melhorar. O trabalho futuro se concentrará em desenvolver melhores algoritmos que possam identificar potenciais rug pulls com diferentes níveis de confiança. Refinando os métodos usados para analisar dados, podemos melhorar a capacidade do sistema de prever projetos arriscados.

Além disso, expandir as capacidades do Kosmosis para cobrir mais tipos de blockchains permitirá uma aplicação mais ampla da abordagem. Atualmente, o foco está principalmente naquelas que usam um modelo baseado em conta, como o Ethereum. Ao incluir outros sistemas de blockchain, o Kosmosis pode se tornar ainda mais eficaz na prevenção de fraudes.

#Conclusão

A abordagem Kosmosis oferece uma nova maneira de combinar dados da blockchain e insights de redes sociais em um gráfico de conhecimento abrangente. Esse gráfico permite uma análise mais profunda das transações, ajudando a identificar fraudes potenciais antes que afetem os usuários. À medida que o mundo cripto continua a se expandir, métodos como o Kosmosis serão essenciais para manter os indivíduos mais seguros contra golpes e promover a confiança em ativos digitais. Ao construir sobre as descobertas iniciais, tanto pesquisadores quanto desenvolvedores podem trabalhar para refinar esses sistemas para proteger melhor os investidores no futuro.