Analyse des comportements de ciblage collaboratif dans l'émission de jetons Solana

Résumé

Ce rapport examine un modèle de farming de meme jeton 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 une 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 accidentel, 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 sniper et plus de 10 400 déployeurs. Ces portefeuilles affichent un taux de réussite exceptionnellement élevé de (87 % pour les bénéfices du sniper ), des méthodes de sortie nettes et structurées.

Découverte clé :

• Les snipers financés par les déployeurs sont systémiques, rentables et généralement automatisés, et les activités de sniper sont les plus concentrées pendant les heures de travail aux États-Unis.
• La structure de plusieurs portefeuilles est très courante, utilisant souvent des portefeuilles temporaires et des retraits collaboratifs pour simuler des besoins réels.
• Les méthodes de camouflage sont en constante évolution, telles que les chaînes de fonds à plusieurs sauts et les transactions de ciblage par signatures multiples, pour échapper à la détection.
• Bien qu'il y ait des limitations, un filtre de fonds Jump peut toujours saisir les cas de comportement "d'initiés" les plus clairs et répétables à grande échelle.
• Ce rapport propose une méthode heuristique opérationnelle, aidant 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 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 vise à identifier les comportements de farming collaboratif de jetons meme sur Solana, en particulier les cas où les déployeurs fournissent des fonds aux portefeuilles de sniper lors de l'émission des jetons sur le même bloc. Nous avons divisé le problème en plusieurs phases :

1. Filtrer les snipers de la même zone de blocs
2. Identifier le portefeuille associé au déployeur
3. Lier le tir à profit et l'émission de jetons
4. Mesurer la taille 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'échelle des attaques de bloc dans l'émission de pump.fun, et les résultats sont choquants : plus de 50 % des jetons ont été ciblés 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 collaboratifs, nous avons intégré un filtrage strict dans les indicateurs finaux : seuls les échanges directs de SOL entre le déployeur avant le lancement et le portefeuille de sniper sont pris en compte. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles directement contrôlés par le déployeur, les portefeuilles agissant sous les ordres du déployeur et les portefeuilles ayant des canaux internes.

Étude de cas 1 : financement direct

Le portefeuille de déployeur envoie un total de 1,2 SOL à 3 portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les 3 portefeuilles financés complètent l'achat dans le même bloc que la création du jeton, avant qu'il ne soit visible sur un marché plus large. Ensuite, ils vendent rapidement pour réaliser des profits, exécutant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple classique de la méthode de capture directe par la chaîne de financement utilisant un portefeuille de sniper préfinancé pour brosser les jetons. Bien que la méthode soit simple, elle se produit 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 de réaliser l'attaque dans le même bloc.

Les méthodes existantes ne détectent que quelques transferts préliminaires du déployeur, mais n'ont pas réussi à capturer l'ensemble de la chaîne vers le portefeuille cible final. Ces portefeuilles relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transmettre SOL, ce qui les rend difficiles à associer par une simple requête. Ce manque n'est pas un défaut de conception, mais résulte d'un arbitrage des ressources de calcul.

Découvrir

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

1. Les snipes financés par le déployeur et dans le même bloc sont très courants et systématisés.
   • Au cours du mois dernier, plus de 15 000 jetons ont été confirmés comme étant directement ciblés par des portefeuilles de financement lors de la mise en ligne des blocs.
   • Implique plus de 4 600 portefeuilles de sniper, plus de 10 400 déployeurs -占pump.fun émission d'environ 1,75 %

2. Ce comportement génère des bénéfices massifs
   • Le portefeuille de tir direct a réalisé un bénéfice net > 15,000 SOL
   • Taux de réussite de la cible de 87 %, très peu de transactions échouées
   • Rendement typique d'un seul portefeuille 1-100 SOL, quelques-uns dépassent 500 SOL

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

4. Le tir présente un modèle temporel centré sur l'humain.
   • Le pic d'activité est entre 14h00 et 23h00 UTC; presque à l'arrêt entre 00h00 et 08h00 UTC
   • S'aligne avec les heures de travail américaines, indiquant qu'il s'agit d'un déclenchement manuel/cron, et non d'une automatisation complète 24 heures sur 24.

5. La confusion des droits de propriété entre les portefeuilles à usage unique et les transactions multi-signatures
   • Le déployeur injecte des fonds dans plusieurs portefeuilles en même temps et signe la cible 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 avons décomposé les données selon deux grandes dimensions comportementales:

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

Conclusion des données:

1. Vitesse de retrait

   • 55% des snipers ont été vendus en une minute.
   • 85% déchargé en 5 minutes
   • 11% en 15 secondes

2. Nombre de ventes

   • Plus de 90 % des portefeuilles de sniper n'utilisent qu'un ou deux 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.
   • Une détention plus longue ou plusieurs ventes, bien que le profit moyen par vente soit légèrement plus élevé, mais le nombre est très faible, contribuant ainsi de manière limitée au profit 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.

Conclusion

Ce rapport révèle une stratégie d'extraction de l'émission de jetons Solana continue, structurée et à forte marge bénéficiaire : le ciblage dans le même bloc financé par le déployeur. En traçant les transferts directs de SOL du déployeur vers le portefeuille de ciblage, nous avons identifié un comportement de style initié, utilisant l'architecture à haut débit de Solana pour des extractions collaboratives.

Bien que cette méthode n'ait capturé qu'une partie des attaques de bloc 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 une intention claire. L'importance de cette stratégie se manifeste par :

1. Tordre les signaux du marché précoce, rendant le jeton apparemment plus attrayant ou compétitif
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 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 il faut également de meilleures heuristiques, des alertes en amont, des barrières au niveau du protocole, ainsi que des efforts continus pour cartographier et surveiller les comportements collaboratifs. Des outils de détection existent - 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 obscures et en constante évolution, et dans la création d'une culture en chaîne qui récompense la transparence plutôt que l'extraction.