Laut Cointelegraph haben Sicherheitsexperten der Kryptowährungsbörse Binance ein „Gegenmittel“ gegen die zunehmende Zahl von Address-Poisoning-Betrügereien entwickelt, die Anleger dazu verleiten, Gelder an gefälschte Adressen zu senden.
Laut einem mit Cointelegraph geteilten Bericht kann ein vom Binance-Sicherheitsteam entwickelter Algorithmus Millionen von vergifteten Kryptowährungsadressen erkennen und schreibt:
„Wir haben eine einzigartige Methode zur Identifizierung vergifteter Adressen entwickelt, die uns dabei geholfen hat, Benutzer zu warnen, bevor sie Geld an Kriminelle senden, und mehr als 13,4 Millionen gefälschte Adressen auf BNB Smart Chain und 1,68 Millionen auf Ethereum zu identifizieren und zu kennzeichnen.“ Spoofing-Adressen.“
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Der neue Algorithmus von Binance erkennt gefälschte Adressen, indem er zunächst verdächtige Überweisungen identifiziert, beispielsweise solche mit einem Wert von nahezu Null oder unbekannte Münzen, sie mit potenziellen Opferadressen koppelt und böswillige Transaktionen mit einem Zeitstempel versehen, um potenzielle Vergiftungspunkte zu finden.
Dem Bericht zufolge wurden diese gefälschten Adressen im Repository von HashDit registriert, einem Web3-Sicherheitsunternehmen, das mit Binance zusammenarbeitet, was dazu beitragen wird, die breitere Kryptowährungsbranche vor Vergiftungsbetrug zu schützen.
„Viele Kryptowährungsdienstleister nutzen die API von HashDit, um ihre Abwehrkräfte gegen verschiedene Betrügereien zu verbessern. Trust Wallet ist beispielsweise einer von ihnen, der eine Datenbank mit manipulierten Adressen verwendet, um Benutzer zu warnen, wenn sie Geld an einen betrügerischen Empfänger überweisen.“
Der Algorithmus hilft auch dabei, gefälschte Adressen in den benutzerorientierten Produkten, Webbrowser-Erweiterungen und MetaMask Snaps von HashDit zu kennzeichnen.
In diesem Artikel hat Binance ein „Gegenmittel“ zur Bekämpfung von Vergiftungsbetrug entwickelt, das Millionen von vergifteten Kryptowährungsadressen erkennen kann, die ursprünglich auf Zombit erschienen sind.
