Nansenのオンチェーン分析により、Linea LXPインセンティブプログラム内で重大な問題が明らかになりました。一般的にSybilアカウントとして知られるウィッチ攻撃アカウントが、報酬請求者の不均衡な割合を占めていることが判明しました。この発見は、ポイント配布メカニズムの信頼性に対して深刻な疑問を投げかけています。## データが示す集中したSybil活動最も有害な証拠は、高報酬層の分布に現れています。1000-2000ポイントの集中ゾーン内では、悪意のあるSybil連携アカウントが正当な参加者を大きく上回っています。このクラスタリングパターンは偶然ではなく、インセンティブ構造を悪用するために組織的に行われた農業運営を示唆しています。一方、正当な利用パターンを示す通常のアカウントは、この重要な範囲内で少数派です。疑わしいアカウントに赤いフラグが立てられ、正当なユーザーには緑の検証マークが付いている視覚的な差異は明らかであり、プログラムの協調攻撃に対する脆弱性を鮮明に示しています。## これがLineaのエコシステムにとって意味することSybil攻撃は、独立しているように見えるが実際には同じ主体によって制御されている人工的なユーザーアカウントを作成することで行われます。これらの協調アカウントは、正当な参加者向けの報酬を集団で奪い取り、インセンティブを希薄化させ、公平な配布を妨げます。Linea LXPプログラムにおけるこのようなアカウントの蔓延は、最初のセーフガードが大規模な操作を防ぐには不十分であったことを示しています。この発見は、インセンティブプログラムはブートストラップの採用促進に有効である一方で、巧妙な攻撃者による悪用を防ぐために、堅牢な本人確認と行動分析を実施する必要があることを再認識させるものです。
Linea LXPプログラムでシビル攻撃キャンペーンが暴露される:高ポイントアカウントの大多数が疑わしいパターンを示す
Nansenのオンチェーン分析により、Linea LXPインセンティブプログラム内で重大な問題が明らかになりました。一般的にSybilアカウントとして知られるウィッチ攻撃アカウントが、報酬請求者の不均衡な割合を占めていることが判明しました。この発見は、ポイント配布メカニズムの信頼性に対して深刻な疑問を投げかけています。
データが示す集中したSybil活動
最も有害な証拠は、高報酬層の分布に現れています。1000-2000ポイントの集中ゾーン内では、悪意のあるSybil連携アカウントが正当な参加者を大きく上回っています。このクラスタリングパターンは偶然ではなく、インセンティブ構造を悪用するために組織的に行われた農業運営を示唆しています。
一方、正当な利用パターンを示す通常のアカウントは、この重要な範囲内で少数派です。疑わしいアカウントに赤いフラグが立てられ、正当なユーザーには緑の検証マークが付いている視覚的な差異は明らかであり、プログラムの協調攻撃に対する脆弱性を鮮明に示しています。
これがLineaのエコシステムにとって意味すること
Sybil攻撃は、独立しているように見えるが実際には同じ主体によって制御されている人工的なユーザーアカウントを作成することで行われます。これらの協調アカウントは、正当な参加者向けの報酬を集団で奪い取り、インセンティブを希薄化させ、公平な配布を妨げます。Linea LXPプログラムにおけるこのようなアカウントの蔓延は、最初のセーフガードが大規模な操作を防ぐには不十分であったことを示しています。
この発見は、インセンティブプログラムはブートストラップの採用促進に有効である一方で、巧妙な攻撃者による悪用を防ぐために、堅牢な本人確認と行動分析を実施する必要があることを再認識させるものです。