Étude du mode de farming des jetons meme sur Solana
Ce rapport examine un modèle de farming de meme jeton largement répandu et hautement collaboratif sur Solana : les déployeurs de jetons transfèrent des SOL vers des "portefeuilles de sniping", permettant à ces portefeuilles d'acheter le jeton dans le même bloc que le lancement du jeton. En se concentrant sur une chaîne de financement claire et vérifiable entre le déployeur et le sniper, 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 mois dernier, 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 exceptionnellement élevé de (87% pour les profits de sniping ), des méthodes de sortie nettes et structurées ainsi qu'un modèle d'opération organisé.
Découverte clé:
Les snipers financés par les déployeurs sont systématiques, rentables et généralement automatisés. Les activités de sniper sont le 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 coordonnés pour simuler une demande réelle.
Les méthodes d'obfuscation continuent d'évoluer, comme les chaînes de fonds à plusieurs sauts et les transactions de ciblage par signatures multiples, pour échapper à la détection.
Bien que limité, un filtre de financement par saut peut toujours capturer les cas de comportement "d'initiés" les plus clairs et répétables à grande échelle.
Ce rapport présente une méthode heuristique opérationnelle pour aider les équipes de protocole et les frontends 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 ciblage dans le même bloc, 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 commence par un objectif clair : identifier les comportements de manipulation des jetons meme sur Solana, en particulier dans le cas où le déployeur fournit des fonds au portefeuille de sniper lors du lancement du jeton au même bloc. Les questions se divisent en plusieurs étapes :
Filtrer les snipers de la même zone de bloc
Identifier le portefeuille associé au déployeur
Lier le tir aux profits des jetons
Mesurer l'échelle et le comportement des portefeuilles
Trace d'activité de la machine
Analyse du comportement de sortie
Se concentrer sur les menaces les plus claires
Nous avons d'abord évalué l'ampleur des attaques par bloc dans l'émission de jetons, et les résultats sont choquants : plus de 50 % des jetons sont ciblés dès la création du bloc - les attaques par bloc sont passées d'un cas marginal à un mode d'émission dominant.
Sur Solana, la participation au même bloc nécessite généralement : des transactions pré-signées ; une coordination hors chaîne ; ou le partage d'infrastructures entre le déployeur et l'acheteur.
Tous les chasseurs de blocs dans la même zone ne sont pas également malveillants, il existe au moins deux types de rôles : "robots de pêche au filet" - testant des heuristiques ou spéculant de petites sommes ; complices internes - y compris les déployeurs qui fournissent des fonds à leurs propres acheteurs.
Pour réduire les faux positifs et mettre en évidence les véritables comportements collaboratifs, nous avons intégré un filtrage strict dans l'indicateur final : seules les frappes avec des transferts SOL directs entre le déployeur avant le lancement et le portefeuille de ciblage sont comptabilisées. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles directement contrôlés par le déployeur ; les portefeuilles agissant sous la direction du déployeur ; les portefeuilles ayant des canaux internes.
Étude de cas 1 : financement direct
Le portefeuille de déploiement envoie un total de 1,2 SOL à trois portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les trois portefeuilles bénéficiaires complètent l'achat dans le même bloc que la création du jeton, avant qu'il ne soit visible sur un marché plus large. Par la suite, ils le vendent rapidement pour réaliser des bénéfices, exécutant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple de manuel de la frappe de jetons agricoles par un portefeuille de ciblage préfinancé, capturé directement par la méthode de chaîne de fonds. Bien que la méthode soit simple, elle se joue à grande échelle dans des milliers d'émissions.
Étude de cas 2 : financement multi-saut
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.
Les méthodes existantes ne détectent que certains transferts initiaux du déployeur, sans réussir à capturer l'ensemble de la chaîne menant au portefeuille cible final. Ces portefeuilles relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transmettre des 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 - bien qu'il soit possible de suivre des chemins de fonds multi-sauts dans de grandes quantités de données, le coût est énorme. Par conséquent, l'implémentation actuelle privilégie des liens directs à haute confiance pour maintenir la clarté et la reproductibilité.
Découvrir
En se concentrant sur le sous-ensemble "sniping dans le même bloc + chaîne de financement directe", nous révélons un comportement collaboratif en chaîne qui est vaste, structuré et hautement rentable. Toutes les données suivantes couvrent la période du 15 mars à aujourd'hui :
Les snipers financés par le déployeur et appartenant au même bloc sont très courants et systématiques.
Au cours du mois dernier, plus de 15 000 jetons ont été directement attaqués par des portefeuilles de financement sur la chaîne de blocs dès leur lancement.
Implique plus de 4 600 portefeuilles de sniper, plus de 10 400 déployeurs
Représente environ 1,75 % de l'émission de jetons.
Ce comportement génère des bénéfices massifs
Le portefeuille de ciblage direct a réalisé un bénéfice net >15,000 SOL
Taux de réussite du tir: 87%, très peu de transactions échouées.
Rendement typique d'un portefeuille unique 1-100 SOL, quelques-uns dépassent 500 SOL
Déploiement répété et ciblage des réseaux de farming
De nombreux déployeurs utilisent de nouveaux portefeuilles pour créer en masse des dizaines à des centaines de jetons.
Certains portefeuilles de sniper effectuent des centaines de snipes en une journée
Observé la structure "centre-rayonnement" : un portefeuille finance plusieurs portefeuilles de sniper, tous ciblant le même jeton.
Le tir présente un modèle temporel centré sur l'humain
Les pics d'activité se situent entre 14h00 et 23h00 UTC ; presque à l'arrêt entre 00h00 et 08h00 UTC.
Correspondant aux heures de travail américaines, cela indique un déclenchement manuel/programmée, et non un fonctionnement automatique 24 heures sur 24 dans le monde.
Confusion de propriété entre les portefeuilles à usage unique et les transactions multi-signatures
Le déployeur injecte des fonds dans plusieurs portefeuilles simultanément et signe la frappe dans la même transaction.
Ces portefeuilles brûlés ne signeront plus aucune transaction.
Le déployeur divise l'achat initial en 2 à 4 portefeuilles pour masquer la demande réelle.
Comportement de sortie
Pour mieux comprendre comment ces portefeuilles se retirent, nous avons décomposé les données selon deux grandes dimensions de comportement :
Vitesse de sortie - Temps écoulé entre le premier achat et la vente finale
Nombre de ventes - Quantité de transactions de vente indépendantes utilisées pour sortir
Conclusion des données:
Vitesse de retrait
55% des snipes ont été vendus en une minute.
85% déchargé en 5 minutes
11% terminé en 15 secondes
Nombre de ventes
Plus de 90 % des portefeuilles de sniper ne sortent qu'avec 1 à 2 ventes.
Très peu de vente progressive
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 détenir plus longtemps ou vendre plusieurs fois génère un bénéfice unitaire légèrement plus élevé, la quantité est très faible, contribuant ainsi de manière limitée au bénéfice total.
Explication:
Ces modèles indiquent que les snipes financés par le déployeur ne sont pas des transactions, mais plutôt des stratégies d'extraction automatisées et à faible risque :
Acheter en priorité → Vendre rapidement → Quitter complètement
Une vente unique représente une indifférence totale aux fluctuations de prix, se contentant de profiter de l'opportunité pour vendre.
Quelques stratégies de sortie plus complexes ne sont que des exceptions, des modèles non conventionnels.
Conclusion
Ce rapport révèle une stratégie d'extraction d'émission de jetons Solana continue, structurée et à forte marge bénéficiaire : le ciblage de blocs par des déployeurs financés. En suivant les transferts directs de SOL des déployeurs vers les portefeuilles 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 spéculation dans le même bloc, son ampleur et son modèle indiquent : ce n'est pas une spéculation éparse, mais plutôt des opérateurs ayant une position privilégiée, un système reproductible et des intentions claires. L'importance de cette stratégie se manifeste dans :
Déformer les signaux du marché précoce, rendant les jetons apparemment plus attrayants ou compétitifs
Mettre en danger les petits investisseurs - Ils deviennent des liquidités de sortie à leur insu
Affaiblir la confiance dans l'émission de jetons ouverts, en particulier sur les plateformes qui recherchent la rapidité et la facilité d'utilisation.
Pour atténuer ce problème, il ne suffit pas d'une défense passive, mais cela inclut également de meilleures heuristiques, des alertes préventives en front-end, des barrières au niveau des protocoles, ainsi que des efforts de cartographie continue et de surveillance des comportements collaboratifs. Des outils de détection existent déjà - le problème est de savoir si l'écosystème est vraiment prêt à les appliquer.
Ce rapport a fait un premier pas : il a fourni un filtre fiable et reproductible pour identifier les comportements collaboratifs 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 sur la chaîne qui récompense la transparence plutôt que l'extraction.
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CoinBasedThinking
· Il y a 10h
Prendre les gens pour des idiots, une bande de pigeons, venez vite.
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CommunityWorker
· Il y a 10h
Laissez, laissez, laissez. C'est ainsi qu'on se fait prendre pour des cons...
Voir l'originalRépondre0
SatoshiNotNakamoto
· Il y a 10h
Encore des pigeons, se faire prendre pour des cons.
Révélations sur l'émission de jetons Solana : étude sur l'arbitrage de la chasse aux blocs par des initiés.
Étude du mode de farming des jetons meme sur Solana
Ce rapport examine un modèle de farming de meme jeton largement répandu et hautement collaboratif sur Solana : les déployeurs de jetons transfèrent des SOL vers des "portefeuilles de sniping", permettant à ces portefeuilles d'acheter le jeton dans le même bloc que le lancement du jeton. En se concentrant sur une chaîne de financement claire et vérifiable entre le déployeur et le sniper, 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 mois dernier, 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 exceptionnellement élevé de (87% pour les profits de sniping ), des méthodes de sortie nettes et structurées ainsi qu'un modèle d'opération organisé.
Découverte clé:
Bien que l'analyse ne couvre qu'un sous-ensemble des comportements de ciblage dans le même bloc, 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 commence par un objectif clair : identifier les comportements de manipulation des jetons meme sur Solana, en particulier dans le cas où le déployeur fournit des fonds au portefeuille de sniper lors du lancement du jeton au même bloc. Les questions se divisent en plusieurs étapes :
Se concentrer sur les menaces les plus claires
Nous avons d'abord évalué l'ampleur des attaques par bloc dans l'émission de jetons, et les résultats sont choquants : plus de 50 % des jetons sont ciblés dès la création du bloc - les attaques par bloc sont passées d'un cas marginal à un mode d'émission dominant.
Sur Solana, la participation au même bloc nécessite généralement : des transactions pré-signées ; une coordination hors chaîne ; ou le partage d'infrastructures entre le déployeur et l'acheteur.
Tous les chasseurs de blocs dans la même zone ne sont pas également malveillants, il existe au moins deux types de rôles : "robots de pêche au filet" - testant des heuristiques ou spéculant de petites sommes ; complices internes - y compris les déployeurs qui fournissent des fonds à leurs propres acheteurs.
Pour réduire les faux positifs et mettre en évidence les véritables comportements collaboratifs, nous avons intégré un filtrage strict dans l'indicateur final : seules les frappes avec des transferts SOL directs entre le déployeur avant le lancement et le portefeuille de ciblage sont comptabilisées. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles directement contrôlés par le déployeur ; les portefeuilles agissant sous la direction du déployeur ; les portefeuilles ayant des canaux internes.
Étude de cas 1 : financement direct
Le portefeuille de déploiement envoie un total de 1,2 SOL à trois portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les trois portefeuilles bénéficiaires complètent l'achat dans le même bloc que la création du jeton, avant qu'il ne soit visible sur un marché plus large. Par la suite, ils le vendent rapidement pour réaliser des bénéfices, exécutant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple de manuel de la frappe de jetons agricoles par un portefeuille de ciblage préfinancé, capturé directement par la méthode de chaîne de fonds. Bien que la méthode soit simple, elle se joue à grande échelle dans des milliers d'émissions.
Étude de cas 2 : financement multi-saut
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.
Les méthodes existantes ne détectent que certains transferts initiaux du déployeur, sans réussir à capturer l'ensemble de la chaîne menant au portefeuille cible final. Ces portefeuilles relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transmettre des 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 - bien qu'il soit possible de suivre des chemins de fonds multi-sauts dans de grandes quantités de données, le coût est énorme. Par conséquent, l'implémentation actuelle privilégie des liens directs à haute confiance pour maintenir la clarté et la reproductibilité.
Découvrir
En se concentrant sur le sous-ensemble "sniping dans le même bloc + chaîne de financement directe", nous révélons un comportement collaboratif en chaîne qui est vaste, structuré et hautement rentable. Toutes les données suivantes couvrent la période du 15 mars à aujourd'hui :
Comportement de sortie
Pour mieux comprendre comment ces portefeuilles se retirent, nous avons décomposé les données selon deux grandes dimensions de comportement :
Conclusion des données:
Vitesse de retrait
Nombre de ventes
Tendance des bénéfices
Explication:
Ces modèles indiquent que les snipes financés par le déployeur ne sont pas des transactions, mais plutôt des stratégies d'extraction automatisées et à faible risque :
Conclusion
Ce rapport révèle une stratégie d'extraction d'émission de jetons Solana continue, structurée et à forte marge bénéficiaire : le ciblage de blocs par des déployeurs financés. En suivant les transferts directs de SOL des déployeurs vers les portefeuilles 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 spéculation dans le même bloc, son ampleur et son modèle indiquent : ce n'est pas une spéculation éparse, mais plutôt des opérateurs ayant une position privilégiée, un système reproductible et des intentions claires. L'importance de cette stratégie se manifeste dans :
Pour atténuer ce problème, il ne suffit pas d'une défense passive, mais cela inclut également de meilleures heuristiques, des alertes préventives en front-end, des barrières au niveau des protocoles, ainsi que des efforts de cartographie continue et de surveillance des comportements collaboratifs. Des outils de détection existent déjà - le problème est de savoir si l'écosystème est vraiment prêt à les appliquer.
Ce rapport a fait un premier pas : il a fourni un filtre fiable et reproductible pour identifier les comportements collaboratifs 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 sur la chaîne qui récompense la transparence plutôt que l'extraction.