Gm, создатели Может ли @zerufinance сделать аирдропы справедливее? Одна из главных проблем криптоаирдропов — это то, что боты и фейковые кошельки могут забирать награды, предназначенные для реальных пользователей. Здесь и приходит на помощь zScore от Zeru. Он использует поведение кошельков, чтобы помочь проектам понять, какие участники выглядят подлинно, а какие могут быть подозрительными. Но насколько хорошо это работает? 1. РЕАЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОТ GAIB Согласно Zeru, сравнение V1 и V2 GAIB показало следующие изменения: → На 56% меньше выделений пошло на кошельки, идентифицированные как сибилы. → Участие со стороны кошельков более высокого качества выросло на 49%. → Продавливание после распределения снизилось на 50%. → Выделения для кошельков низкого качества упали с 21% до 13,5%. → Выделения для кошельков высокого качества выросли с 41,7% до 54,7%. → Среднее время удержания увеличилось с 9,8 до 12,6 дней. Эти цифры указывают на то, что поведенческая оценка может помочь улучшить распределение аирдропов. Однако для подтверждения того, насколько именно zScore способствовал этим улучшениям, необходимы дополнительные данные. 2. ТЕСТИРОВАНИЕ НА ИСТОРИЧЕСКИХ АИРДРОПАХ Zeru также протестировала свою систему оценки, используя исторические данные EigenLayer, https://t.co/Lc9E4SVXqm, Optimism и Elixir. Идея проста: Что бы произошло, если бы zScore использовался для фильтрации кошельков во время этих аирдропов? Эти симуляции помогают оценить потенциальные преимущества, но это не реальные результаты из прошлых распределений. Они показывают, что могло бы произойти, а не то, что точно произошло бы. 3. САМАЯ БОЛЬШАЯ ПРОБЛЕМА Удаление ботов звучит хорошо, но что происходит, когда настоящий пользователь ошибочно попадает под подозрение? Хорошая система оценки должна отвечать на важные вопросы: → Как она определяет подозрительные кошельки? → Сколько реальных пользователей могут необоснованно потерять свои награды? → Могут ли другие исследователи проверить результаты? → Определяет ли она подозрительное поведение без автоматической блокировки всех вовлеченных лиц? Фреймворк ZAP от Zeru также рассматривает, как должны распределяться награды и как можно выявлять злоупотребления. Это связано с обеспечением справедливости систем вознаграждений, но его необходимо оценивать отдельно от фильтрации аирдропов с помощью zScore. МОЁ МНЕНИЕ Zeru работает над реальной проблемой в Web3. Аирдропы должны вознаграждать подлинное участие, а не просто людей, создающих сотни кошельков для получения большего количества токенов. Сообщаемые результаты GAIB многообещающи, а исторические симуляции предлагают ещё один способ проверить идею. Но настоящий тест — сможет ли система снизить злоупотребления, не исключая при этом законных пользователей. Поймать ботов важно, но защита настоящих пользователей важна не меньше.