Rapport d'enquête sur le mode de farming de jetons meme sur Solana

Résumé

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 sniper", permettant à ces portefeuilles d'acheter le jeton dans le même bloc que le lancement du jeton. En se concentrant sur la chaîne de fonds claire et vérifiable entre les déployeurs et les snipers, nous avons identifié un ensemble de comportements d'extraction à haute confiance.

L'analyse montre que cette stratégie n'est pas un phénomène accidentel ou 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 snipers et plus de 10 400 déployeurs. Ces portefeuilles présentent un taux de réussite anormalement élevé de (87 %, des profits de sniper ), une façon de sortir propre et nette, ainsi qu'un modèle opérationnel structuré.

Découverte clé:

• Les snipers financés par les déployeurs sont systématiques, rentables et généralement automatisés, et les activités de sniper sont les plus concentrées pendant les heures de travail aux États-Unis.
• La structure de l'agriculture multi-portefeuilles est très courante, utilisant souvent des portefeuilles temporaires et des retraits collaboratifs pour simuler une demande réelle.
• Les méthodes d'obfuscation continuent de se développer, comme les chaînes de fonds à plusieurs sauts et les transactions ciblées à signatures multiples, pour échapper à la détection.
• Bien qu'il ait des limites, notre filtre de fonds Jump peut toujours capturer les exemples les plus clairs et reproductibles de comportements "d'initiés" à grande échelle.
• Ce rapport propose une méthode heuristique opérationnelle pour aider à identifier, marquer et répondre en temps réel à de telles activités - y compris le suivi de la concentration des positions initiales, l'attribution de labels aux portefeuilles associés aux déployeurs, et l'émission d'avertissements aux utilisateurs lors d'émissions à haut risque.

Bien que l'analyse ne couvre qu'un sous-ensemble des comportements de ciblage de blocs dans la même zone, son échelle, sa structure et sa rentabilité indiquent que l'émission de jetons Solana est activement manipulée par un réseau collaboratif, et que les mesures de défense existantes sont largement insuffisantes.

Méthodologie

Cette analyse vise à identifier les comportements de lavage de jetons meme collaboratifs sur Solana, en particulier dans les cas où le déployeur fournit des fonds à un portefeuille de sniper au moment du lancement du jeton dans le même bloc. Nous avons divisé le problème en plusieurs étapes :

1. Filtrer les snipers dans le même bloc
2. Identifier le portefeuille associé au déployeur
3. Lier le tir avec les profits des jetons
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 blocs sur les plateformes d'émission de jetons, et les résultats sont choquants : plus de 50 % des jetons sont attaqués lors de la création de blocs - les attaques de blocs 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 intégré un filtrage strict dans les indicateurs finaux : seules les attaques où il existe un transfert direct de SOL entre le déployeur avant le lancement et le portefeuille de sniper sont comptabilisées. Cela nous permet de cibler avec confiance : les portefeuilles contrôlés directement par le déployeur ; les portefeuilles agissant sous les ordres du déployeur ; les portefeuilles ayant des canaux internes.

Étude de cas 1 : financement direct

Le portefeuille du déployeur envoie un total de 1,2 SOL à 3 portefeuilles différents, puis déploie un jeton nommé SOL > BNB. Les 3 portefeuilles de financement terminent 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 un bénéfice, exécutant une sortie éclair coordonnée. C'est un exemple classique de l'utilisation de portefeuilles de pré-financement pour frapper des jetons agricoles, capturé directement par notre méthode de chaîne de financement. Bien que la tactique soit simple, elle se déroule à grande échelle lors de 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.

Notre méthode actuelle ne détecte que certaines transactions préliminaires du déployeur, sans réussir à capturer l'ensemble de la chaîne vers le portefeuille cible final. Ces portefeuilles relais sont généralement "à usage unique", utilisés uniquement pour transmettre des SOL, ce qui les rend difficiles à associer par une simple requête. Ce manque n'est pas un défaut de conception, mais un compromis en termes de ressources de calcul — bien qu'il soit possible de suivre des chemins de fonds multi-saut dans de grandes quantités de données, le coût est énorme. Ainsi, l'implémentation actuelle privilégie des liens directs à haute confiance pour maintenir la clarté et la reproductibilité.

Découverte

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

1. Les snipers 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 de financement lors de la mise en ligne des blocs.
• Impliquant plus de 4 600 portefeuilles de sniper et plus de 10 400 déployeurs
• La quantité émise par une plateforme d'émission de jetons est d'environ 1,75 %.

2. Cette action génère des bénéfices à grande échelle

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

3. 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 sniping exécutent des centaines de sniping en une seule journée.
• Observé la structure "centre-radiant": un portefeuille finance plusieurs portefeuilles de snipers, tous ciblant le même jeton

4. 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.
• Correspond à l'heure de travail aux États-Unis, ce qui indique qu'il s'agit d'un déclenchement manuel/cron programmé, et non d'une automatisation complète 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 simultanément dans plusieurs portefeuilles et signe une 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 décomposons les données selon deux grandes dimensions comportementales :

1. Vitesse de sortie ( Temps de sortie )——du premier achat à la vente finale
2. Nombre de ventes ( Nombre d'échanges )——Nombre de transactions de vente indépendantes utilisées pour quitter

conclusion des données

1. Vitesse de retrait

• 55% des snips vendus en une minute.
• 85% liquidé en 5 minutes
• 11% en 15 secondes

2. Nombre de ventes

• Plus de 90 % des portefeuilles de sniper sortent avec seulement 1 à 2 ordres de vente.
• Très peu de vente progressive

3. Tendance des bénéfices

• Le portefeuille le plus rentable est celui qui se retire en moins d'une minute, puis celui qui se retire en moins de cinq minutes.
• Une détention plus longue ou plusieurs ventes, bien que le profit moyen par transaction soit légèrement plus élevé, ne contribue que très peu 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 :

• Acheter en avant-première → Vendre rapidement → Sortir complètement
• Une vente unique représente un désintérêt total pour les fluctuations de prix, utilisant simplement l'opportunité de dump.
• Quelques stratégies de sortie plus complexes ne sont que des exceptions, des modes non mainstream.

Conclusion

Ce rapport révèle une stratégie d'extraction de jetons Solana à forte rentabilité, continue et structurée : 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 des attaques de bloc dans la même zone, son ampleur et son modèle indiquent : ce n'est pas une spéculation éparse, mais des opérateurs ayant une position privilégiée, un système répétable et une intention claire. L'importance de cette stratégie se manifeste par :

1. Distorsionner les signaux précoces du marché pour rendre 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 ouverte, en particulier sur les plateformes d'émission de jetons qui privilégient 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 préventives en front-end, des barrières au niveau du protocole, ainsi qu'un effort continu de cartographie et de surveillance des comportements collaboratifs. Des outils de détection existent déjà - le problème est de savoir si l'écosystème est réellement disposé à les appliquer.

Ce rapport a fait un premier pas : il a fourni un filtre fiable et reproductible pour identifier les comportements de coopération 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.