从Arbitrum官方公布的本次空投分配规则中【1】,我们看到Offchain labs和Arbitrum Foundation对这次空投规则做了较好的准备,相比于其他项目的空投方案已有不错的改进,尤其在防女巫上创新的使用了基于图的聚类算法。总结来说,本次空投有如下亮点:
1)针对Arbitrum DAO组织,以及在其之上建立的活跃DApps,空投了可观的代币以激励其社区;
2)综合了用户较为全面的链上行为,针对性地从时间、交易笔数、交易金额等维度设计空投评分;
3)定义了不被鼓励的链上行为,通过减分规则设计规避大量机器和女巫行为;
4) 基于社区发现算法Louvain,发现并且剔除了在资金网络中的中大型女巫团伙。
尤其值得称赞的是,Arbitrum的数据科学家们在算法中,剔除了交易所,跨链桥等热点地址,并且在算法产出时规避了小型社区(< 20 EOAs)。这些大大降低算法False Positive的技巧,同样在Trusta Labs的Gitcoin Hackathon工作中也得到过验证【2】。
Trusta Labs作为链上空投的专业解决方案团队和首届Gitcoin Sybil Slayer Hackathon冠军,今年一月发布了全行业首个标准化的女巫评分产品TrustScan,并从去年底就开始关注各大L2的空投机会,基于TrustScan产品对EVM兼容的EOA地址进行了前瞻性女巫分析。Arbitrum可以做的更好吗?
Arbitrum的空投规则在防女巫和防误杀中,艰难的寻找平衡点。Trusta Labs分析追踪了空投后三天内的用户转账行为,包括领取空投、代币归集、代币获利,发现了一些可疑地址以及Arbitrum空投防女巫方案的优化可能。

如图所示,可疑地址在Airdrop Claim开放前夜(2023年3月23日),第一时间Claim $ARB,并且迅速套现离场。具体行为如下:
- 第一时间向Arbitrum Foundation: ARB Token Contract 0x912ce59144191c1204e64559fe8253a0e49e6548 claim $ARB
- 迅速将几十上百个地址上获得的$ARB 归集到某目标地址;
- 转移目标地址的$ARB到交易所地址(Binance Hot Wallet)
- 【猜测】在交易所内交易获利
TrustScan,让空投更精准

如图所示,TrustScan在空投前,能提供的系统性、前摄性武器包括:
- 星状网络女巫攻击(资金网络的深度挖掘);
- 链式网络女巫攻击(资金网络的深度挖掘);
- 批量操作攻击(单个行为分析);
- 相似行为序列攻击(行为序列分析)。
武器1:链式攻击
TrustScan已基于2021年10月13日的数据,分析了目标地址:0x15e42a3448609f4dd684af8fe94563ac7c3a7502的以太坊主网资金网络
- (图1) 该地址已被发现其处于典型的女巫链式攻击团伙中
2. (图2) 在Arbitrum本轮空投中,该目标地址将自己claim的$ARB,转到归集地址0x023 —


武器2:星型攻击
TrustScan已经基于2022年07月17号和2022年6月26号的数据,分析了目标地址:0x0d917a622ed9a5773e52ccb1fac82a75a8a6d9d9的以太坊主网资金网络1.(图1) 该地址已被发现其处于典型的女巫星型攻击团伙中(https://www.trustalabs.ai/trustscan/reports/0x0d917a622ed9a5773e52ccb1fac82a75a8a6d9d9?chainId=1)
2. (图2) 在Arbitrum本轮空投中,该目标地址将自己Claim的$ARB,以及另外一个地址转入的$ARB转到归集地址0xe1a —


TrustScan已经基于2022年10月18号和2022年10月19号的数据,分析了目标地址:0xab95b349b94afc3c3ba8511b23001c8cd46d9301的以太坊主网行为
- (图1) 该地址已被发现其处于典型的女巫批量操作攻击团伙中(https://www.trustalabs.ai/trustscan/reports/0xab95b349b94afc3c3ba8511b23001c8cd46d9301?chainId=1)


3. (图3) 0x950 — 收到202个空投地址的293,501个$ARB,最后将所有$ARB分多次转移到其他地址。

武器4:相似行为序列
TrustScan已经基于2022年8月17号和2022年8月21号的数据,分析了目标地址:0x00dfa97a2c05b7afc55e40651351a5e40b181352的以太坊主网行为
- (图1) 该地址已被发现其处于典型的女巫相似行为序列攻击团伙中(https://www.trustalabs.ai/trustscan/reports/0x00dfa97a2c05b7afc55e40651351a5e40b181352?chainId=1)


小结
上述基于Post Airdrop分析产出的女巫团伙案例,归集地址均大于200个,单个团伙获利$ARB超出二十万枚。因为其在Arbitrum的行为隐蔽性而躲避了Offchain Labs的算法识别。
针对这96,755个漏过的女巫,TrustScan基于链上数据构建的AI模型可以有效地识别其中24,496个女巫地址,补充识别比例为25.3%。目前,TrustScan已经以产品形式推出商用版本,上述地址均可在【3】中查询风险。感兴趣的读者可以参考【4】理解TrustScan背后AI模型算法的工作原理。欢迎关注真实用户和社区长期价值的项目方,特别是没有女巫分析团队的项目方联系合作,让项目方和社区能够健康持续发展,让真实用户能够更加平等的领取空投。