鏈上匿蹤術：GMGN最新錢包檢測規避技術

隨著加密貨幣市場的蓬勃發展，了解錢包行為對投資者及項目方至關重要。像gmgn.ai這樣的平台透過分析錢包活動，協助辨識市場操縱、釣魚攻擊等惡意行為。本文基於gmgn.ai特殊圖標定義，探討「老鼠倉」、「釣魚錢包」及「新錢包」的定義，並分析可能規避檢測的方法，同時強調法律與道德考量。

gmgn.ai為不同錢包行為提供特殊圖標，以下是項目方可能關注的重點類別：

類別	定義	檢測標準/特徵
老鼠倉 (Rat Nest)	內部利益相關者持有大量代幣，顯示內幕交易嫌疑	– 內部持倉占總供應10.04% – 疑似：持倉者創建時間、資金來源、轉帳時間相同 – 明確：內幕資訊早期持有代幣的錢包
釣魚錢包 (Phishing Wallet)	接收代幣的錢包，可能涉及釣魚攻擊	– 存在代幣轉入行為，尤其是高頻小額轉入
新錢包 (New Wallet)	近期創建的錢包，本身無惡意，但需留意後續行為	– 新創建的錢包，無特定惡意特徵

上述定義來自gmgn.ai的文檔，重點聚焦項目方可能涉及的「老鼠倉」與「釣魚錢包」，而「新錢包」則作為生態監控的一部分。

檢測機制與分析技術

gmgn.ai等區塊鏈監控平台採用多種先進技術識別異常行為：

這些技術使單純透過技術手段規避檢測變得極為困難，尤其是在老鼠倉和釣魚錢包的場景中。

儘管從事老鼠倉或釣魚錢包活動屬違法且不道德，理解檢測機制有助於認識區塊鏈分析的強大之處。以下為理論上可能嘗試的策略，但強調這些策略實際難以奏效，且風險極高：

針對老鼠倉
- 分散創建與資金來源：避免多個持倉者有相同創建時間、資金來源及轉帳時間，可嘗試在不同時間創建錢包，使用不同資金來源。然而，gmgn.ai可能透過關聯性分析識別這些錢包的連繫。
- 模擬合法早期持有：試圖模仿合法早期投資者的行為，但內幕資訊及早期持有代幣的本質難以掩蓋。
- 挑戰：研究顯示，區塊鏈分析工具可透過交易時間戳、資金流向等識別內幕交易模式，規避難度高。
針對釣魚錢包
- 規範化交易模式：嘗試減少從多個來源接收代幣，模擬正常交易行為，如增加輸出交易或從少數來源接收大額代幣。然而，釣魚攻擊通常涉及高頻小額轉入，難以完全掩蓋。
- 挑戰：證據顯示，gmgn.ai透過轉入行為分析（如來源多樣性、交易量）能快速標記疑似釣魚錢包。