Analyse des comportements d'arbitrage interne dans l'émission de jetons Solana

Résumé

Ce rapport examine un modèle courant de farming de meme jeton sur Solana : les émetteurs de jetons transfèrent des SOL aux portefeuilles de snipers, permettant à ces portefeuilles d'acheter dans le même bloc que le lancement du jeton. En analysant les flux de fonds entre les émetteurs et les snipers, nous avons identifié un ensemble de comportements d'extraction hautement fiables.

L'analyse montre que cette stratégie est un phénomène systémique - rien qu'au cours du dernier mois, plus de 15 000 SOL de profits réalisés ont été extraits de plus de 15 000 émissions de jetons de cette manière, impliquant plus de 4 600 portefeuilles de snipers et plus de 10 400 déployeurs. Ces portefeuilles affichent un taux de réussite anormalement élevé, des méthodes de sortie rapides et un mode opératoire structuré.

Principales découvertes :

• Le financement des snipers par le déployeur est systématique, rentable et généralement automatisé, avec une activité concentrée pendant les heures de travail aux États-Unis.
• La structure de la ferme multi-portefeuille est très courante, utilisant souvent des portefeuilles temporaires et des retraits collaboratifs pour simuler une demande réelle.
• Les méthodes d'obfuscation continuent d'évoluer, telles que les chaînes de fonds multiples et les transactions ciblées par signatures multiples, pour échapper à la détection.
• Ce rapport propose une méthode opérationnelle pour aider à identifier, marquer et répondre à de telles activités.

Bien que l'analyse ne couvre qu'un sous-ensemble des comportements de ciblage des blocs, son échelle, sa structure et sa rentabilité indiquent que l'émission de jetons Solana est activement manipulée par un réseau collaboratif, tandis que les mesures de défense existantes sont largement insuffisantes.

Méthodologie

Cette analyse vise à identifier les comportements de collaboration des jetons meme sur Solana, en particulier les cas où les déployeurs financent les portefeuilles de sniper avec des fonds lors de l'émission de jetons sur le même bloc. Les étapes principales comprennent :

1. Filtrer les snipers de la même zone
2. Identifier le portefeuille associé au déployeur
3. Lier le tir à profit avec le jeton
4. Mesurer la taille et le comportement des portefeuilles
5. Analyse des traces d'activité des machines
6. Analyse des comportements de sortie

Se concentrer sur les menaces les plus évidentes

Nous avons d'abord mesuré l'échelle du piégeage dans l'émission de pump.fun au sein du même bloc, et les résultats montrent que plus de 50% des jetons ont été piégés dès la création du bloc. Pour réduire les faux positifs et mettre en évidence les véritables comportements collaboratifs, nous ne comptabilisons dans l'indicateur final que les pièges où il existe un transfert direct de SOL entre le déployeur avant la mise en ligne et le portefeuille de piège.

Découverte

En se concentrant sur le sous-ensemble "sniping dans la même zone + chaîne de financement directe", nous avons révélé un comportement collaboratif en chaîne large, structuré et hautement rentable. Les principales découvertes incluent :

1. Les frappes de sniper financées par le déployeur et dans le même bloc sont très courantes et systématiques.

2. Ce comportement génère des bénéfices à grande échelle

3. Le déploiement répété et la cible de l'escouade sur le réseau des agriculteurs existent

4. La cible présente un modèle temporel centré sur l'humain

5. Les portefeuilles uniques et les transactions multisignatures sont utilisés pour brouiller la propriété.

Comportement de sortie

Nous avons analysé le comportement de sortie de ces portefeuilles, la conclusion principale est :

• 55% des snipes se sont vendus en une minute.
• Plus de 90 % des portefeuilles de sniper ne sortent qu'avec 1 ou 2 ordres de vente.
• Plus la vitesse de sortie est rapide, plus le profit moyen est élevé

Ces modèles indiquent que le tir de sniper financé par le déployeur est une stratégie d'extraction automatisée et à faible risque.

Conclusion

Ce rapport révèle une stratégie d'extraction continue, structurée et hautement rentable dans l'émission de jetons Solana. Bien que notre méthode n'ait capturé qu'une partie des attaques de blocs dans la même zone, son ampleur et son modèle indiquent qu'il s'agit d'un comportement systématique, et non d'une spéculation éparse.

Pour atténuer ce problème, il est nécessaire de disposer de meilleurs outils de détection, d'alerte préventive en front-end, de garde-fous au niveau du protocole, ainsi que d'efforts de surveillance continue des comportements collaboratifs. Ce rapport propose un filtre fiable pour cibler les comportements collaboratifs les plus évidents, mais le véritable défi réside dans la détection de stratégies hautement obscurcies et en constante évolution, ainsi que dans la création d'une culture en ligne qui récompense la transparence plutôt que l'extraction.