אנו משלבים זיהוי הונאות טוקנים מבוסס בינה מלאכותית באפליקציות מובייל
תארו לעצמכם שמשתמש של ארנק ה-DeFi שלכם מקבל טוקן עם חוזה חשוד. לחיצה אחת על 'אישור' — והכספים אבודים לנוכלים. ללא בדיקה אוטומטית של חוזה חכם, אתם חשופים להפסדים שנתיים של עד 12 מיליארד דולר (לפי CoinMarketCap). הגלאי שלנו מבוסס למידת מכונה מנתח bytecode, מדדים on-chain ואותות חברתיים תוך שניות, ומתריע על סיכון לפני אישור העסקה. דיוק הסיווג: 91% precision ו-88% recall, ומפחית הונאות שהוחמצו ב-60% בהשוואה לקו הבסיס. אנו מבצעים סינון טוקנים עבור למעלה מ-100,000 טוקנים מדי חודש, מה שמאפשר למודל להתאמן מחדש באופן רציף על דפוסים חדשים.
בניגוד לביקורות ידניות שנמשכות שעות, המסווג ה-AI שלנו מהיר פי 100 ומעבד אלפי תכונות באופן מיידי. אנו משתמשים ב-XGBoost — gradient boosting שאומן על מערך נתונים של 120,000 טוקנים. המודל מתחשב בדפוסי bytecode כגון honeypot, mint backdoor, ריכוז מחזיקים, נעילת נזילות ופעילות במדיה חברתית. סינון הטוקנים מסתיים תוך 200–500 אלפיות השנייה בצד השרת. לדיוק גבוה אף יותר, אנו יכולים ליישם רשת נוירונים גרפית (GNN), המגיעה ל-94% precision על תוכניות wash trading מורכבות.
מדוע ניתוח חוזה חכם מבוסס AI עוקף ביקורות ידניות
ביקורות ידניות של חוזה חכם נמשכות שעות. גלאי ה-AI שלנו מנתח אלפי תכונות תוך שניות, והוא מהיר פי 100. כל שיטה תורמת קבוצת תכונות המוזנות למסווג ה-ML.
- ניתוח Bytecode. דפוס honeypot קלאסי: פונקציית קנייה עובדת, פונקציית מכירה חוזרת. Mint backdoor: פונקציה נסתרת עם modifier של
revert. בעלות שבוטלה ללא נזילות נעולה היא דגל אדום נוסף. - מדדים On-chain. ריכוז מחזיקים: 10 הכתובות המובילות מחזיקות >60% מההיצע עם שווי שוק <1 מיליון דולר מצביע על סיכון. בדיקת נעילת נזילות דרך Unicrypt או Team.Finance. גיל החוזה ומספר העסקאות: חוזים בני יותר משלושה ימים עם >500 עסקאות הם פחות מסוכנים.
- אותות חברתיים. חברי Telegram מנופחים, Twitter ללא מעורבות אורגנית, אי-התאמה בין מחזיקים לפעילות. אותות חלשים בנפרד, אך בשילוב הם משפרים את הדיוק.
השוואת שיטות סיווג
| שיטה | דיוק | מהירות אימון | מורכבות פריסה |
|---|---|---|---|
| XGBoost | 91% precision, 88% recall | בינונית | נמוכה |
| GNN על גרף עסקאות | 94% precision, 92% recall | גבוהה (נדרש GPU) | בינונית |
XGBoost עובד היטב עם נתונים טבלאיים וקל לאימון מחדש. GNN יעיל פי 3 עבור תוכניות מורכבות (wash trading, pump-and-dump) אך יקר יותר ליישום. עבור רוב הפרויקטים, אנו ממליצים על XGBoost, עם GNN כשכבת נוספת לפלטפורמות גדולות.
מדדים לזיהוי טוקן הונאה
אנו מסווגים את המדדים לשלוש קבוצות: bytecode (honeypot, mint backdoor), on-chain (ריכוז מחזיקים גבוה, נזילות לא נעולה) וחברתיים (פעילות בוטים, ביקורת מזויפת). שילוב האותות הללו מניב דיוק של 91% ומפחית הונאות שהוחמצו ב-60% מעל קו הבסיס. אנו יכולים גם לשלב את ה-API של GoPlus Security לסינון טוקנים נוסף, אך המודל המאומן שלנו מציע גמישות רבה יותר.
ארכיטקטורת צינור עיבוד בשרת
Адрес контракта → Bytecode via eth_getCode (RPC) → Disassembly (evm-disasm / whatsabi) → Feature extraction (function selectors, transfer patterns, owner checks) → On-chain metrics (holders, liquidity lock, age) via Etherscan/Dexscreener API → ML classifier (XGBoost) → risk_score [0.0 – 1.0] → Risk label: LOW / MEDIUM / HIGH / CRITICAL לקוח מובייל: אינטגרציית UX לא חוסמת
המשתמש מזין כתובת טוקן או סורק QR — האפליקציה מזהירה לפני לחיצה על 'אישור'. הניסיון שלנו מראה: עבור סיכונים CRITICAL ו-HIGH, אנו מציגים סיבות ספציפיות ("פונקציית מכירה חסומה", "נזילות לא נעולה") במקום הודעה כללית של "הונאה". אנטי-דפוס הוא דיאלוג חוסם עבור כל טוקן; אפקט 'זאב זאב' פוגע באמון. עבור LOW ו-MEDIUM, אנו משתמשים באזהרות לא חוסמות.
דוגמת אינטגרציה לאנדרואיד
// Android: Coroutines + Retrofit
viewModelScope.launch {
val result = tokenRiskRepository.analyze(contractAddress)
when (result.riskLabel) {
RiskLabel.CRITICAL -> showBlockingWarning(result)
RiskLabel.HIGH -> showWarningDialog(result)
RiskLabel.MEDIUM -> showInlineWarning(result)
RiskLabel.LOW -> proceed()
}
} סיכון קריטי: חסימת עסקה
אם המודל מעריך את הסיכון כ-CRITICAL, האפליקציה חוסמת את העסקה ומציגה פרטים: נקודת תורפה, קישור לחוזה בסייר. המשתמש יכול לעקוף את האזהרה רק לאחר אישור בהגדרות. זה מונע הפסדים מקריים. בפועל, גישה זו מפחיתה התקפות מוצלחות ב-90%.
שמירה במטמון ומצב לא מקוון
אנו שומרים ציוני סיכון במטמון למשך 15 דקות בצד הלקוח ושעה אחת בשרת — חוזים לא משתנים כל כך מהר. מפתח המטמון = onlyOwner. במצב לא מקוון, מוצג הציון האחרון שנשמר עם חותמת זמן. אם אין מטמון, מוצגת אזהרה על חוסר זמינות.
ב-iOS אנו משתמשים ב-Адрес контракта → Bytecode via eth_getCode (RPC) → Disassembly (evm-disasm / whatsabi) → Feature extraction (function selectors, transfer patterns, owner checks) → On-chain metrics (holders, liquidity lock, age) via Etherscan/Dexscreener API → ML classifier (XGBoost) → risk_score [0.0 – 1.0] → Risk label: LOW / MEDIUM / HIGH / CRITICAL עם // Android: Coroutines + Retrofit viewModelScope.launch { val result = tokenRiskRepository.analyze(contractAddress) when (result.riskLabel) { RiskLabel.CRITICAL -> showBlockingWarning(result) RiskLabel.HIGH -> showWarningDialog(result) RiskLabel.MEDIUM -> showInlineWarning(result) RiskLabel.LOW -> proceed() } } ; באנדרואיד, contractAddress + chainId. זה מפחית בקשות API פי 3 ואת זמן ההשהיה לניתוח חוזר.
תמיכה בריבוי רשתות
| רשת | סוג | סטטוס |
|---|---|---|
| Ethereum | EVM | נתמך |
| BSC | EVM | נתמך |
| Polygon | EVM | נתמך |
| Solana | SPL | בפיתוח |
| TON | Tact/FunC | דורש ארכיטקטורה נפרדת |
רשתות EVM מטופלות על ידי מנתח bytecode יחיד. Solana דורשת מפענח SPL נפרד דרך URLCache / API של Helius. אנו ממליצים להתחיל עם 2–3 רשתות פופולריות ולהתרחב בהדרגה.
שלבי יישום הגלאי
- אנליטיקה: הגדרת רשתות נתמכות, איסוף מערך נתונים של טוקני הונאה (מינימום 50,000 דגימות).
- עיצוב: הנדסת תכונות, בחירת מודל, ארכיטקטורת API.
- יישום: אימון מסווג, פריסת שרת, אינטגרציה מובייל (iOS/Android).
- בדיקות: בדיקת A/B עם משתמשים אמיתיים, ניטור precision/recall.
- פריסה ותמיכה: שחרור לייצור, אימון מחדש על הונאות חדשות, תיעוד.
מה השירות שלנו כולל
- ניתוח ועיצוב מערכת: בחירת רשתות, איסוף מערך נתונים (מינימום 50,000 טוקני הונאה)
- הנדסת תכונות ואימון מסווג (XGBoost, מכוונן על מערך הנתונים שלכם)
- יישום API בצד השרת על FastAPI/Python, פריסת ענן
- אינטגרציה מובייל ל-iOS (Swift/SwiftUI) ואנדרואיד (Kotlin/Jetpack Compose) עם ממשק אזהרה
- בדיקות A/B עם משתמשים אמיתיים, ניטור precision/recall
- תיעוד API, ממשק משתמש ואימון מחדש של המודל
- הבטחת דיוק: מינימום 85% precision על מערך הנתונים שלכם
- תמיכה לאחר השקה: ייעוץ, אימון מחדש של המודל על הונאות חדשות
- הכשרת הצוות שלכם לשימוש בגלאי ופרשנות תוצאות
- תמיכה שוטפת עם SLA של 99.9% ועדכוני אימון חודשיים
מדדי החברה שלנו
- 5+ שנות ניסיון באבטחת בלוקצ'יין
- 50+ גלאים פרוסים לארנקי מובייל
- 3 שנים בשוק עם שימור לקוחות של 95%
- שירתנו 10+ פלטפורמות DeFi עם למעלה ממיליון משתמשים פעילים חודשיים
צרו קשר להערכת הפרויקט שלכם — לוחות זמנים מחושבים באופן פרטני.







