Основатель Tron обещает $100 млн на вознаграждения хакерам и правоохранителям, чтобы очистить блокчейн от преступников. Джастин Сан, основатель блокчейна Tron, представил инновационную систему искусственного интеллекта, которая анализирует крипто-преступления и выявляет подозреваемых. Эта платформа уже обработала случаи с украденными активами на сумму свыше $1 млрд, используя машинное обучение для изучения транзакций в реальном времени.
Система работает независимо от традиционных инструментов, фокусируясь на распознавании паттернов мошенничества: от rug pull и Ponzi-схем до отмывания денег. Она интегрирует данные из блокчейнов (Ethereum, Bitcoin, Tron), даркнета и соцсетей, создавая профили подозреваемых. Сан отметил в X (Twitter): «Наш ИИ-детектив уже идентифицировал подозреваемых, включая Винсента Чока из FDT и других». Традиционные методы расследования блокчейн-мошенничества медленны и зависят от человека, но ИИ обрабатывает миллионы транзакций мгновенно. Ключевые компоненты: алгоритмы распознавания паттернов, модели поведенческого анализа и системы скоринга рисков. В отличие от Chainalysis или Elliptic, которые отслеживают транзакции, система Сана ориентирована на идентификацию людей, помогая арестам. Это ответ на рост крипто-преступлений — в 2024 году убытки превысили $20 млрд . Проект стартует с сотрудничества властей Китая, Гонконга, США и ОАЭ.
Читайте также
Tether запустила USAT: новый регулируемый стейблкоин для рынка США и конкуренции с USDC
100 млн на охоту за мошенниками
Сан выделил $100 млн (10% от проанализированных убытков) на bounty-программу. Белые хакеры, исследователи и полиция получат от $5 тыс. до $2 млн за подсказки, приводящие к арестам или возврату средств:
- Обнаружение уязвимостей $10–500 тыс. (После верификации)
- Идентификация паттернов $5–250 тыс. (Интеграция в ИИ)
- Выявление подозреваемых $50 тыс.–$2 млн (Арест/обвинение)
- Помощь в возврате активов 5–10% от суммы (Успешное восстановление)
Заявки подаются анонимно через специальный сайт. Запуск данного ИИ укрепит доверие инвесторов и институционалов, снизив риски. Сан подчеркивает конфиденциальность: дифференциальная приватность защищает честных пользователей, добавляя шум в данные . Это шаг к само регуляции индустрии перед ужесточением законов.





