Logo
Cover

На рынке криптовалют стала популярна мошенническая схема «накачка и сброс». Каждый день в среднем проводится две аферы такого типа. Массив данных накопился достаточный для машинного обучения.

132

Эксперты Wall Street Journal предупреждают: большая часть торговли криптовалютами — это мошенничество. Профессор Бенджамин Лившиц и его коллега по Имперскому колледжу Лондона Цзяхуа Сюй решили разобраться в том, как работает одна из популярных схем — «накачка и сброс». Авторы не только выяснили детали аферы, но и научились предсказывать эти сомнительные операции с помощью машинного обучения, отмечает MIT Technology Review.

Как защитить свои накопления с помощью технологий. Встречайте наш новый проект — рассылку Money+

Суть аферы сводится к тому, что злоумышленник накапливает криптовалюту, а потом подогревает интерес к ней через анонимные Telegram-каналы. На пике цены организатор продает накопленное и получает маржу. Так как продает он огромный для непопулярной валюты лот, цена серьезно падает буквально за минуту.

Случай «Боруссии»

Авторы исследования изучали, как работает эта схема, на примере одного такого события 14 ноября 2018 года. В этот день в 19:30:04 в Telegram-канале Official McAfee Pump Signals было объявлено о покупке криптовалюты BVB, которая была выпущена при поддержке футбольного клуба «Боруссия». Буквально в следующую секунду была совершена первая покупка, а через 18 секунд цена достигла своего пика, взлетев с 35 sat до 115 sat. При этом в Telegram-каналах все еще публиковалась информация о продаже BVB.

Спустя 3,5 минуты после старта «накачки» цена BVB упала ниже 35 sat. В результате многие покупатели ничего не заработали. Тем не менее некоторые не стали избавляться от этого капитала, надеясь, что когда-нибудь с BVB организуют еще одну «накачку и сброс».

Пять из шести

Цзяхуа и Лившиц изучили еще 236 случаев таких афер, которые произошли в период между 21 июля и 18 ноября. На этих данных авторы исследования обучили алгоритмы вычислять сигналы будущих «накачек и сбросов». ИИ указал на шесть подозрительных инцидентов, из них пять действительно оказались аферами.

Это не первое предложение использовать ИИ для борьбы с мошенниками. Например, существует системы, которые выявляют махинации с медстраховками и ложные заявления в полицию.