Боти у крипті: застосування, вплив і виявлення
Слово «бот» може означати як чат-ботів, які допомагають знайти інформацію, вибрати товар, послухати музику, так і автоматизовані програми, що імітують людську активність заради вигоди. У цій статті йтиметься про останніх.
«Погані» боти допомагають шилити криптовалютний скам, боротися з опонентами в політиці, закидати конкурентів негативними відгуками. Вони атакують інфлюенсерів, займаються кібербулінгом і клікфродом, збитки від якого щороку становлять понад $100 млрд.
Зазвичай такі боти маскуються під облікові записи реальних користувачів у соцмережах на кшталт Facebook, Telegram або X. Вони маніпулюють суспільними настроями, поширюють дезінформацію та теорії змов, а також втручаються в політику (як це сталося на президентських виборах США у 2016 році) і фінансові ринки (зокрема, криптовалютні).
Достеменно невідомо, яку частку активності соцмереж забирають боти. Наприклад, деякі дослідження 2017 року демонстрували, що близько 9% користувачів X були реплікантами, а 2022-го ця кількість зросла до понад 15%. Отже, можна вважати, що їх від 9% до 15%. Хоча керівництво соцмережі Х вважає, що на їхній платформі менше ніж 5% активних користувачів є ботами.
Тисячі ботів об'єднуються у ботнет (похідне від слів robot і network) або, як полюбляють висловлюватися ЗМІ, ботоферми. Такі об'єднання контролюють невеликі групи осіб — ботомайстри. Наче ляльковики, вони імітують користувацьку активність: сперечаються в коментарях, додають лайки та збільшують кількість підписників. Кінцева мета залежить від людей, які стоять за певною фермою.
Зі 182 105 унікальних акаунтів 172 451 отримав оцінку ботоподібності. Акаунти, яким не присвоєно оцінки, найімовірніше, вже були заблоковані. Зрештою, 11 215 користувачів визнали ботоподібними (близько 6,5%). Однак, незважаючи на їхню невелику кількість, твіти, які вони просували, становили близько 20% усіх публікацій.
Наявність неавтентичних згадок про проєкт не засвідчує прямої приналежності до FTX. Тому NCRI визначив кореляцію між лістингом токена на біржі та збільшенням оцінки ботоподібності акаунтів. Результат — активність ботів завжди починала зростати після старту торгів токеном на FTX.
Використання ботів є вирішальним елементом працездатності схеми wash trading. Вони дають змогу автоматично обмінювати, а потім продавати токени в потрібний для шахрая момент.
Типова модель wash trading складається з чотирьох етапів:
Зазвичай скамери водночас працюють над кількома схожими проєктами. Шахраї очікують надходження інвестицій в один із них, а потім використовують отримані кошти для створення й підвищення вартості нових.
Така схема може бути використана й для відмивання коштів. Після переміщення між різними гаманцями та токенами знайти першоджерело коштів стає важко. Так, гіки, як-от ZachXBT, ймовірно, зможуть це зробити, але власники офлайн-обмінників — навряд чи (саме вони є останнім етапом виведення в готівку чорних грошей).
Щоб масштабувати ретрохантинг, деякі криптани вдаються до мультиакінгу — створення сотень підконтрольних гаманців, що імітують дії реальних користувачів. Такі мультиаки часто є ботами та діють за заздалегідь прописаним скриптом.
Найбільш упевнені в собі хантери навіть не маскуються. Наприклад, користувач LayerZero на ім'я Руслан, який став уже легендарним, вирішив зайвий раз не перейматися та підписав свої акаунти за послідовністю: Ruslan002.eth, Ruslan003.eth, Ruslan004.eth і т.д.
На ранніх етапах використовують легко спостережувані шаблони поведінки, наприклад:
Просунуті боти легко обходять ці способи виявлення. Ба більше, такі методи часто демонстрували хибні результати: реальні користувачі поводилися так само, як імовірні боти, і навпаки. Цей факт спонукав до розроблення більш просунутих підходів до детекції ботів, зокрема глибокого навчання та використання нейронних мереж.
Надточні нейронні мережі (CNN) використовували для вивчення текстового контенту і вилучення складних характеристик із послідовностей слів або символів. Рекурентні нейронні мережі (RNN) і мережі з довготривалою та короткостроковою пам'яттю (LSTM) — для аналізу залежностей і послідовностей у контенті. Графові нейронні мережі (GNN) — для моделювання мережевої структури та взаємодії між користувачами.
Ймовірно, боти залишаться в інтернеті назавжди. Ба більше, з розвитком штучного інтелекту, вони стануть ще вправнішими: зможуть самостійно відповідати на коментарі, зчитувати емоції співрозмовника та розуміти контекст публікацій.
Фільтруйте інформацію, використовуйте критичне мислення та довіряйте власній думці. У такому разі жодна ботоферма не зможе вплинути на ваші рішення.
Зазвичай такі боти маскуються під облікові записи реальних користувачів у соцмережах на кшталт Facebook, Telegram або X. Вони маніпулюють суспільними настроями, поширюють дезінформацію та теорії змов, а також втручаються в політику (як це сталося на президентських виборах США у 2016 році) і фінансові ринки (зокрема, криптовалютні).
Достеменно невідомо, яку частку активності соцмереж забирають боти. Наприклад, деякі дослідження 2017 року демонстрували, що близько 9% користувачів X були реплікантами, а 2022-го ця кількість зросла до понад 15%. Отже, можна вважати, що їх від 9% до 15%. Хоча керівництво соцмережі Х вважає, що на їхній платформі менше ніж 5% активних користувачів є ботами.
Тисячі ботів об'єднуються у ботнет (похідне від слів robot і network) або, як полюбляють висловлюватися ЗМІ, ботоферми. Такі об'єднання контролюють невеликі групи осіб — ботомайстри. Наче ляльковики, вони імітують користувацьку активність: сперечаються в коментарях, додають лайки та збільшують кількість підписників. Кінцева мета залежить від людей, які стоять за певною фермою.
Просування проєктів або токенів
Так склалося, що значна частина інфополя у крипті наразі формується за допомогою соціальної мережі X. Криптани часто покладаються на думку інфлюенсерів та авторитетних користувачів, а також стають безневинними жертвами ажіотажу і FOMO. Отже, зацікавлені особи за допомогою ботоферм можуть створювати ілюзію популярності, залученості та позитивного настрою щодо потрібного проєкту. Зрештою, це може підштовхнути до масової купівлі їхнього продукту, NFT або іншого активу.
Ботів використовують не лише для просування скам-токенів. Вони також здатні створювати ілюзію зацікавленості для цілком законних, але досі нерозкручених проєктів. Зазвичай таку стратегію застосовують власники криптостартапів і творці мемкоїнів.
Попит на просування проєктів за допомогою ботоферм закривають спеціалізовані компанії. Такі шилінг-майстри беруть на себе обслуговування сотень фейкових акаунтів, створення публікацій, прописування діалогів у чатах тощо.
Одна з подібних компаній пропонує своїм клієнтам місячну підписку. Мінімальний тариф коштує $1399 (покупець може отримати 250 щоденних згадувань у чаті проєкту), а максимальний — $4449 (2 тисячі згадувань у 30 популярних групах і спільнотах).
Дослідження засвідчило, що посилення активності в соцмережах було не просто органічним результатом популярності монет, а стратегією просування токенів FTX. Зокрема, йдеться про такі криптовалюти, як BOBA, GALA, IMX, RNDR, SAND, SPELL тощо.
Приклад чотирьох шаблонних дописів, які опублікували боти. Джерело: certik.com
Під час просування скаму власники ботоферм акцентують на кількості згадувань про проєкт і охопленні рекламних дописів. Для цього вони використовують методи соціальної інженерії, що включають такі правила:
- використання якомога більшої кількості смайлів (ракети, вогні, блискавки та гроші);
- демонстрування графіка багаторазового зростання вартості токена (навіть якщо цього не було);
- порівняння проєкту з успішними кейсами та розбурхування жадібності інвесторів.
Ботів використовують не лише для просування скам-токенів. Вони також здатні створювати ілюзію зацікавленості для цілком законних, але досі нерозкручених проєктів. Зазвичай таку стратегію застосовують власники криптостартапів і творці мемкоїнів.
Попит на просування проєктів за допомогою ботоферм закривають спеціалізовані компанії. Такі шилінг-майстри беруть на себе обслуговування сотень фейкових акаунтів, створення публікацій, прописування діалогів у чатах тощо.
Одна з подібних компаній пропонує своїм клієнтам місячну підписку. Мінімальний тариф коштує $1399 (покупець може отримати 250 щоденних згадувань у чаті проєкту), а максимальний — $4449 (2 тисячі згадувань у 30 популярних групах і спільнотах).
Чи використовувала ботів скам-біржа FTX?
У липні 2023 року команда з Інституту досліджень мережевих заражень (NCRI) проаналізувала понад 3 млн твітів, які пов'язані з 18 криптовалютами, що колись котирувалися на біржі FTX. Дані взято за період з 1 січня 2019 по 27 січня 2023 року.
Дослідження засвідчило, що посилення активності в соцмережах було не просто органічним результатом популярності монет, а стратегією просування токенів FTX. Зокрема, йдеться про такі криптовалюти, як BOBA, GALA, IMX, RNDR, SAND, SPELL тощо.
Неавтентичні твіти, що рекламують $GALA і $IMX. Джерело: networkcontagion.us
NCRI провів аналіз, щоб визначити масштаби автентичної та неавтентичної активностей в X, що пов'язані з цими криптовалютами. Основою дослідження стало рішення з виявлення ботів Botometer.
Зі 182 105 унікальних акаунтів 172 451 отримав оцінку ботоподібності. Акаунти, яким не присвоєно оцінки, найімовірніше, вже були заблоковані. Зрештою, 11 215 користувачів визнали ботоподібними (близько 6,5%). Однак, незважаючи на їхню невелику кількість, твіти, які вони просували, становили близько 20% усіх публікацій.
Наявність неавтентичних згадок про проєкт не засвідчує прямої приналежності до FTX. Тому NCRI визначив кореляцію між лістингом токена на біржі та збільшенням оцінки ботоподібності акаунтів. Результат — активність ботів завжди починала зростати після старту торгів токеном на FTX.
Графіки середніх оцінок Botometer для всіх токенів. Джерело: networkcontagion.us
Це дослідження демонструє проблему соціальних ботів у криптоіндустрії. Що більше зацікавлених осіб, то вищою є ймовірність виникнення неавтентичної активності. У цьому випадку ботів могли використовувати як FTX, так і сам проєкт, інфлюенсери або представники DEX-бірж.
Wash Trading
Wash Trading — це тип ринкових маніпуляцій, який спрямований на завищення обсягів торгів і створення ілюзії більшої ліквідності. Зазвичай така стратегія поширюється на шахрайські біржі, токени або NFT. Власник токена обмінює його між тисячами підконтрольних йому ж гаманців, намагаючись переконати інвесторів у популярності активу.
Використання ботів є вирішальним елементом працездатності схеми wash trading. Вони дають змогу автоматично обмінювати, а потім продавати токени в потрібний для шахрая момент.
Типова модель wash trading складається з чотирьох етапів:
- Поповнення гаманців А і B за допомогою офлайн-обмінників, DEX або міксерів, на кшталт Tornado Cash (на цьому етапі шахраєві важливо завести гроші в крипту, не розкривши своєї особи).
- Створення токена та додавання ліквідності (забезпечення вартості активу) за допомогою гаманця A.
- Розподіл коштів з гаманця B на тисячі підконтрольних блокчейн-адрес (ботів) і купівля токена, створеного гаманцем A.
- Створення ажіотажу навколо проєкту, wash trading і, як наслідок, продаж токенів інвесторам.
Зазвичай скамери водночас працюють над кількома схожими проєктами. Шахраї очікують надходження інвестицій в один із них, а потім використовують отримані кошти для створення й підвищення вартості нових.
Така схема може бути використана й для відмивання коштів. Після переміщення між різними гаманцями та токенами знайти першоджерело коштів стає важко. Так, гіки, як-от ZachXBT, ймовірно, зможуть це зробити, але власники офлайн-обмінників — навряд чи (саме вони є останнім етапом виведення в готівку чорних грошей).
Ретрохантинг
Ретрохантинг — це спосіб заробітку в крипті завдяки ранній взаємодії з проєктами. Тільки у 2024 році користувачі отримували ейрдропи від zkSync, Starknet і LayerZero за різноманітні активності: обмін токенів, виконання квестів, активність серед ком'юніті тощо.
Щоб масштабувати ретрохантинг, деякі криптани вдаються до мультиакінгу — створення сотень підконтрольних гаманців, що імітують дії реальних користувачів. Такі мультиаки часто є ботами та діють за заздалегідь прописаним скриптом.
Найбільш упевнені в собі хантери навіть не маскуються. Наприклад, користувач LayerZero на ім'я Руслан, який став уже легендарним, вирішив зайвий раз не перейматися та підписав свої акаунти за послідовністю: Ruslan002.eth, Ruslan003.eth, Ruslan004.eth і т.д.
Мем із Русланом, легендарним хантером LayerZero. Джерело: x.com
Очевидно, проєктам не вигідно винагороджувати ботів. Тому власники криптокомпаній працюють над їх виявленням і подальшим голінням. Наприклад, CEO LayerZero Браян Пеллегріно провів цього року масштабне полювання на сибілів: серед 5,2 млн користувачів L0 лише 1,28 млн отримали ейрдроп, а загальна кількість ботоподібних адрес становила щонайменше 800 тисяч.
Способи виявлення соціальних ботів
Розпізнавання реальних користувачів і соціальних ботів необхідне для збереження цілісності соцмереж. Тому власники Facebook, X, Instagram і схожих платформ застосовують різні способи їх виявлення: від мануальних до спеціальних AI-рішень.
На ранніх етапах використовують легко спостережувані шаблони поведінки, наприклад:
- активність акаунту — боти демонструють високу частоту повідомлень і більшу активність порівняно з реальними користувачами;
- метадані облікового запису — боти мають непропорційно високе співвідношення підписок і підписників, а також не надто давню дату створення облікового запису;
- контент — боти генерують контент, який повторюється, містить ідентичні ключові слова або отриманий з обмеженого набору джерел.
Просунуті боти легко обходять ці способи виявлення. Ба більше, такі методи часто демонстрували хибні результати: реальні користувачі поводилися так само, як імовірні боти, і навпаки. Цей факт спонукав до розроблення більш просунутих підходів до детекції ботів, зокрема глибокого навчання та використання нейронних мереж.
Надточні нейронні мережі (CNN) використовували для вивчення текстового контенту і вилучення складних характеристик із послідовностей слів або символів. Рекурентні нейронні мережі (RNN) і мережі з довготривалою та короткостроковою пам'яттю (LSTM) — для аналізу залежностей і послідовностей у контенті. Графові нейронні мережі (GNN) — для моделювання мережевої структури та взаємодії між користувачами.
Висновок
Застосування ботів не обмежене способами, що описані в цій статті. Спектр їхньої активності — лише питання фантазії та цілей їхнього власника. Наприклад, їх також можна використовувати для DDOS-атак, блокування акаунтів інфлюенсерів або накручування кількості підписників. Як бачимо, наразі боти, на жаль, більше асоціюються з деструктивною активністю.
Ймовірно, боти залишаться в інтернеті назавжди. Ба більше, з розвитком штучного інтелекту, вони стануть ще вправнішими: зможуть самостійно відповідати на коментарі, зчитувати емоції співрозмовника та розуміти контекст публікацій.
Фільтруйте інформацію, використовуйте критичне мислення та довіряйте власній думці. У такому разі жодна ботоферма не зможе вплинути на ваші рішення.
