Theo Wu Shuo, Giám đốc điều hành Chaos Labs, Omer đã chia sẻ các nguyên tắc và phương pháp phân tích của Sybil. Mục tiêu của anh là tập trung vào Nông dân công nghiệp hóa, chủ yếu dựa vào phương pháp phỏng đoán phân tích nguồn tài trợ. Số lượng người dùng EVM của Layer Zero là 4,82 triệu, trong đó khoảng 14,5% được liệt kê là người dùng Sybil. Các phương pháp nhận dạng bao gồm phát hiện các nguồn tiền, nhận dạng thực thể ban đầu (người dùng đã nhận được tiền từ cùng một nguồn trong vòng 24 giờ), phát hiện các điểm bất thường về tiền (nạp tiền nhiều hơn X ví trong vòng 24 giờ, Tx từ cùng một nguồn và các điểm tương đồng về hành vi), các mẫu hành vi /vectơ tương tự cho các cụm, mở rộng mô hình hành vi (số lượng giao dịch, số lượng ứng dụng trên chuỗi, hoạt động tương tự trên nhiều chuỗi và khối lượng giao dịch trung bình), mức độ nghiêm ngặt hơn nữa đối với việc xác định cụm, trình phân loại Sybil cho cùng một nguồn tài trợ - Yêu cầu tập trung (Điểm hình bóng) >0,7), Bộ phân loại Sybil – Yêu cầu về kích thước (đáp ứng cả yêu cầu về kích thước tương đối và kích thước ngưỡng).