Analyse des comportements d'arbitrage internes lors de l'émission de jetons Solana

Résumé

Ce rapport examine un modèle de farming de jetons meme largement répandu et hautement collaboratif sur Solana : les émetteurs de jetons transfèrent des SOL vers des "portefeuilles de sniper", permettant à ces portefeuilles d'acheter le jeton dans le même bloc que son émission. En se concentrant sur la chaîne de financement claire et vérifiable entre les émetteurs et les snipers, nous avons identifié un ensemble de comportements d'extraction à haute confiance.

L'analyse montre que cette stratégie n'est ni un phénomène aléatoire ni un comportement marginal. 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 sniping et plus de 10 400 déployeurs. Ces portefeuilles affichent un taux de réussite anormalement élevé de (87 % pour les profits de sniping ), une méthode de sortie nette et structurée et un modèle d'opération organisé.

Découverte clé :

• Les snipers financés par le déployeur sont systématiques, rentables et généralement automatisés, les activités de sniper étant les plus concentrées pendant les heures de travail aux États-Unis.
• La structure de farming multi-portefeuilles est très courante, utilisant souvent des portefeuilles temporaires et des retraits collaboratifs pour simuler la demande réelle.
• Les moyens de camouflage se sont continuellement intensifiés, tels que les chaînes de fonds à plusieurs sauts et les transactions ciblées à signatures multiples, afin d'échapper à la détection.
• Bien qu'il soit limité, un filtre de fonds en un saut peut toujours saisir les cas de comportement "insider" les plus clairs et répétables à grande échelle.
• Ce rapport propose une méthode heuristique opérationnelle pour aider les équipes de protocole et les interfaces à identifier, marquer et répondre en temps réel à de telles activités.

Bien que l'analyse ne couvre qu'un sous-ensemble des comportements de sniper de la même blockchain, son ampleur, 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 lavage de jetons meme sur Solana, en particulier dans le cas où le déployeur fournit des fonds au portefeuille de ciblage lors de l'émission du jeton sur le même bloc. Nous avons divisé le problème en plusieurs étapes :

1. Filtrer les snipers du même bloc
2. Identifier le portefeuille associé au déployeur
3. Lier le tir avec le profit du jeton
4. Mesurer l'échelle et le comportement des portefeuilles
5. Trace d'activité de la machine
6. Analyse des comportements de sortie

Se concentrer sur les menaces les plus claires

Nous avons d'abord mesuré l'ampleur des attaques de bloc dans l'émission de pump.fun, et les résultats montrent que plus de 50 % des jetons ont été attaqués dès la création du bloc, les attaques de bloc sont passées d'un cas marginal à un mode d'émission dominant.

Pour réduire les faux positifs et mettre en évidence les véritables comportements de collaboration, nous avons ajouté un filtrage strict dans les indicateurs finaux : seules les opérations de sniping avec des transferts directs de SOL entre le déployeur avant le lancement et le portefeuille de sniping sont comptabilisées. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles directement contrôlés par le déployeur, les portefeuilles agissant sous la direction du déployeur et les portefeuilles ayant des canaux internes.

Étude de cas 1 : financement direct

Le portefeuille du déployeur envoie un total de 1,2 SOL à trois portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les trois portefeuilles financés achèvent la prévente dans le même bloc que la création du jeton, avant qu'elle ne soit visible sur un marché plus large. Par la suite, ils les vendent rapidement pour réaliser des bénéfices, en effectuant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple classique de la façon dont un portefeuille de sniper pré-financé peut manipuler des jetons agricoles, capturé directement par notre méthode de chaîne de financement. Bien que la technique soit simple, elle se joue à grande échelle lors de milliers d'émissions.

Étude de cas 2 : financement multi-sauts

Un certain portefeuille est lié à plusieurs attaques de jetons. Cette entité n'a pas directement financé le portefeuille d'attaque, mais a transféré des SOL via 5 à 7 portefeuilles intermédiaires jusqu'au portefeuille d'attaque final, permettant ainsi d'effectuer l'attaque dans le même bloc.

Nos méthodes actuelles ne détectent que quelques transferts préliminaires du déployeur, sans pouvoir capturer l'ensemble de la chaîne menant au portefeuille cible final. Ces portefeuilles relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transmettre du SOL, ce qui rend difficile leur association par une simple requête. Cette lacune n'est pas un défaut de conception, mais résulte d'un compromis sur les ressources de calcul.

Découverte

En se concentrant sur le sous-ensemble "sniping dans le même bloc + chaîne de financement directe", nous révélons un comportement collaboratif en ligne vaste, structuré et hautement rentable. Toutes les données suivantes couvrent la période du 15 mars jusqu'à présent:

1. Les snipes financés par le déployeur et dans le même bloc sont très courants et systématiques.

   • Au cours du mois dernier, plus de 15 000 jetons ont été directement ciblés par des portefeuilles d'investissement dès leur mise en ligne.
   • Impliquant plus de 4 600 portefeuilles de sniper et plus de 10 400 déployeurs
   • représente environ 1,75 % de l'émission de pump.fun

2. Ce comportement génère des profits massifs

   • Le portefeuille de ciblage des financements directs a réalisé un bénéfice net >15,000 SOL
   • Taux de réussite des frappes de 87 %, très peu de transactions échouées
   • Rendement typique d'un seul portefeuille 1-100 SOL, quelques-uns dépassent 500 SOL

3. Déploiement répétitif et ciblage des réseaux agricoles
   • De nombreux déployeurs utilisent de nouveaux portefeuilles pour créer en masse des dizaines à des centaines de jetons.
   • Certains portefeuilles de sniper exécutent des centaines de snipes en une journée
   • Observé la structure "centre-rayonnement" : un portefeuille finance plusieurs portefeuilles de sniper, tous visant le même jeton.

4. La cible présente un modèle temporel centré sur l'humain
   • Les pics d'activité sont de 14h00 à 23h00 UTC ; presque à l'arrêt de 00h00 à 08h00 UTC
   • S'aligne avec les heures de travail aux États-Unis, indiquant qu'il s'agit d'un déclenchement manuel/cron, et non d'une automatisation mondiale 24 heures sur 24.

5. La confusion de la propriété entre les portefeuilles à usage unique et les transactions mult signatures
   • Le déployeur injecte des fonds dans plusieurs portefeuilles simultanément et signe le tir dans la même transaction.
   • Ces portefeuilles brûlés ne signeront plus aucune transaction
   • Le déployeur divise l'achat initial en 2 à 4 portefeuilles, déguisant la demande réelle.

Comportement de sortie

Pour mieux comprendre comment ces portefeuilles se retirent, nous décomposons les données selon deux grandes dimensions comportementales :

1. Vitesse de sortie ( Moment de sortie ) - Du premier achat à la vente finale.
2. Nombre de ventes ( Nombre d'échanges ) - Quantité de transactions de vente indépendantes utilisées pour quitter

Conclusion des données :

1. Vitesse de sortie
   • 55% des snipers ont tout vendu en une minute
   • 85% dans les 5 minutes suivant la liquidation
   • 11% terminé en 15 secondes

2. Nombre de ventes
   • Plus de 90% des portefeuilles de sniper n'utilisent que 1 à 2 ordres de vente pour sortir.
   • Très peu de ventes progressives

3. Tendance des bénéfices
   • Le portefeuille le plus rentable est celui qui sort en moins d'une minute, suivi de celui qui sort en moins de cinq minutes.
   • Bien que la détention plus longue ou les ventes multiples entraînent un bénéfice unitaire moyen légèrement plus élevé, le nombre est extrêmement faible, ce qui limite la contribution au bénéfice total.

Ces modèles indiquent que le ciblage financé par le déployeur n'est pas une activité de trading, mais plutôt une stratégie d'extraction automatisée et à faible risque : achat anticipé → vente rapide → sortie complète. Une vente unique représente un désintérêt total pour la fluctuation des prix, se contentant d'utiliser l'opportunité pour vendre. Quelques stratégies de sortie plus complexes ne sont que des exceptions, des modes non dominants.

Conclusion

Ce rapport révèle une stratégie d'extraction de haute rentabilité, continue et structurée pour l'émission de jetons Solana : le ciblage dans le même bloc financé par le déployeur. En suivant les transferts directs de SOL du déployeur vers le portefeuille de ciblage, nous avons identifié un comportement de style initié, exploitant l'architecture à haut débit de Solana pour une extraction collaborative.

Bien que cette méthode n'ait capturé qu'une partie de la chasse aux blocs dans la même zone, son échelle et son modèle indiquent : ce n'est pas une spéculation éparse, mais des opérateurs avec une position privilégiée, un système répétable et des intentions claires. L'importance de cette stratégie se manifeste dans :

1. Distorsion des signaux précoces du marché, rendant les jetons apparemment plus attrayants ou compétitifs.
2. Mettre en danger les petits investisseurs - ils deviennent des liquidités de sortie à leur insu.
3. Affaiblir la confiance dans l'émission de jetons ouverte, en particulier sur les plateformes qui recherchent la vitesse et la facilité d'utilisation.

Pour atténuer ce problème, il ne suffit pas d'une défense passive, mais il faut également de meilleures heuristiques, des alertes en amont, des garde-fous au niveau des protocoles, ainsi qu'un effort continu de cartographie et de surveillance des comportements collaboratifs. Les outils de détection existent - le problème réside dans la volonté de l'écosystème de les appliquer réellement.

Ce rapport a fait un premier pas : il a fourni un filtre fiable et reproductible pour identifier les comportements de co-occurrence les plus évidents. Mais ce n'est que le début. Le véritable défi réside dans la détection de stratégies hautement obscurcies et en constante évolution, et dans la création d'une culture en chaîne qui récompense la transparence plutôt que l'extraction.