Розробка інструменту для виявлення шахрайських дій в блокчейні

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці інструменту для виявлення шахрайських дій в блокчейні. Перший розділ закладає теоретичні основи для розуміння Web3-екосистеми. У ньому розглядаються типи блокчейнів та особливості форму-вання адрес, з акцентом на EVM-сумісні блокчейни які є об’єктом дослідження. Далі аналізуються поширені схеми шахрайства, що становлять ключові загрози для системи. Розділ завершується оглядом наявних аналітичних інструментів, їхніх можливостей та обмежень, що дає змогу виявити прогалини на ринку й сформулювати чіткі вимоги до архітектури нової системи. Другий розділ присвячено загальному опису архітектури та принципу функціонування системи. У ньому розглянуто структуру програми, пояснено підходи до оцінки ризиків, реалізовано модулі візуалізації поведінки адреси, які дозволяють перетворювати великі масиви даних у доступні для сприйняття графічні та аналітичні форми. Окрім того, проведено тестування готового інструменту. Третій розділ зосереджено на впровадженні комплексного підходу до забезпечення безпеки. У ньому описано механізми підвищення стійкості API, управління конфіденційною інформацією та захисту від типових загроз, гарантуючи загальну надійність і стабільність роботи системи. Об’єкт дослідження: адреси в EVM-блокчейнах, їх транзакційна активність, інформація про їх інвестиційний портфель, взаємодії з іншими адресами та види шахрайства в Web3 екосистемі. Предмет дослідження: набір методів аналізу ончейн-даних для виявлення шахрайських патернів в EVM-сумісних блокчейнах. Мета роботи: підвищення рівня безпеки користувачів при взаємодії з Web3-екосистемою шляхом створення доступного веб-інструменту, здатного агрегувати релевантні ончейн-дані, візуалізувати патерни транзакційної активності та зв'язків, а також застосовувати методи аналізу для ідентифікації та оцінки ризиків шахрайств, пов'язаних з EVM-адресами.

The qualification work is devoted to the development of a tool for detecting fraudulent actions in the blockchain. The first chapter reveals the theoretical foundations for understanding the Web3 ecosystem. It examines the types of blockchains and features of address formation, with a focus on EVM-compatible networks, which are the object of study. Further, common fraud schemes that pose key threats to the system are analyzed. The chapter concludes with an overview of available analytical tools, their capabilities, and limitations, which helps to identify market gaps and formulate clear requirements for the architecture of the new system. The second chapter is devoted to a general description of the architecture and the principle of operation of the system. It examines the structure of the program, explains approaches to risk assessment, and implements address behavior visualization modules that allow converting large data sets into understandable graphical and analytical forms. In addition, the finished tool was tested. The third chapter focuses on implementing a comprehensive security approach. It describes mechanisms for enhancing API resilience, managing confidential information, and protecting against typical threats, ensuring overall reliability and stability of the system. Object of research: addresses in EVM blockchains, their transactional activity, information about their investment portfolio, interactions with other addresses, and types of fraud in the Web3 ecosystem. Subject of research: a set of on-chain data analysis methods to detect fraudulent patterns in EVM-compatible blockchains. Purpose: increasing the level of user security when interacting with the Web3 ecosystem by creating an accessible web tool capable of aggregating relevant on-chain data, visualizing patterns of transactional activity and relationships, and applying analysis methods to identify and assess fraud risks associated with EVM addresses.