इकाइयाँ
1. ब्लॉकचेन और वेब3 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय: भूमिकाएँ, सीमाएँ, प्रमाणीकरण और सुरक्षा-महत्वपूर्णता 2. स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट राइटिंग सपोर्ट: सॉलिडिटी/वाइपर ड्राफ्ट और सिक्योर कोड जेनरेशन 3. स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट ऑडिट सपोर्ट: सुरक्षा समीक्षा और ड्राफ्ट निष्कर्ष 4. भेद्यता स्कैनिंग: सामान्य भेद्यता पैटर्न और स्वचालित विश्लेषण 5. ऑन-चेन डेटा विश्लेषण: ब्लॉक, लेनदेन और वॉलेट डेटा की समझ बनाना 6. डेफी और प्रोटोकॉल विश्लेषण: तरलता, एमईवी और आर्थिक हमले 7. टोकनोमिक मॉडलिंग: आपूर्ति, वितरण, प्रोत्साहन और सिमुलेशन 8. दस्तावेज़ीकरण और तकनीकी लेखन: श्वेतपत्र, नेटस्पेक और उपयोगकर्ता गाइड 9. धोखाधड़ी, रग-पुल और जोखिम का पता लगाना: ऑन-चेन रेड फ्लैग 10. सुरक्षा-महत्वपूर्ण ऑडिट, विशेषज्ञ अनुमोदन और जिम्मेदार उपयोग 11. शुरू से अंत तक कार्यप्रवाह, शासन, सत्यापन और नैतिकता
इकाई 9 / 11

धोखाधड़ी, रग-पुल और जोखिम का पता लगाना: ऑन-चेन रेड फ्लैग

लाभ:

  • कृत्रिम बुद्धि के साथ रग-पुल, हनीपोट और नकली टोकन जैसे जाल द्वारा कोड और श्रृंखला में छोड़े गए लाल झंडे को स्कैन करने और उन्हें सरल भाषा में समझाने की क्षमता
  • यह भेद करने में सक्षम होने के नाते कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक निश्चित निर्णय नहीं ले सकती है, कि 'कोई जोखिम नहीं' कहने की गारंटी नहीं है और यह नए जाल से चूक सकती है
  • प्रत्येक ध्वज को स्रोत से जोड़ने, संयमित भाषा का उपयोग करने, बदनामी से बचने और केवल रक्षात्मक उद्देश्यों के लिए जानकारी का उपयोग करने की क्षमता

वेब3 में प्रौद्योगिकी द्वारा दी गई स्वतंत्रता का काला पक्ष भी शामिल है: नकली परियोजनाएं, रग-पुल्स (डेवलपर्स निवेशकों का पैसा इकट्ठा करते हैं और गायब हो जाते हैं), हनीपॉट ट्रैप (टोकन जिन्हें खरीदा जा सकता है लेकिन बेचा नहीं जा सकता), फ़िशिंग और नकली अनुबंध। इस इकाई में हम सीखेंगे कि एआई को धोखाधड़ी और जोखिम का पता लगाने वाले सहायक के रूप में कैसे उपयोग किया जाए। लक्ष्य पूरी तरह से रक्षात्मक है: उपयोगकर्ताओं और परियोजनाओं की सुरक्षा करना, नुकसान को जल्दी देखना। इस जानकारी का उपयोग किसी भी परिस्थिति में जाल बिछाने के लिए नहीं किया जा सकता है।

Web3 पर धोखाधड़ी के प्रकार

  • रग-पुल: तरलता निकालने या असीमित मात्रा में प्रिंट करने के अधिकार के साथ धन की निकासी।
  • हनीपोट: अनुबंध कोड में अंतर्निहित बाधा के कारण उपयोगकर्ता बिक्री नहीं कर सकता; इसे केवल डेवलपर ही बेच सकता है.
  • नकली/नकली टोकन: समान नाम वाला एक बेकार टोकन जो किसी लोकप्रिय प्रोजेक्ट के नाम की नकल करता है।
  • फ़िशिंग: किसी नकली साइट या अनुबंध की मंजूरी से वॉलेट खाली करना।
  • पंप और डंप: कृत्रिम रूप से एक टोकन को फुलाना और इसे शीर्ष पर बेचना।
  • नकली ऑडिट बैज: किसी अनऑडिटेड प्रोजेक्ट को "ऑडिटेड" दिखाना।

इनमें से कई जाल कोड या ऑन-चेन व्यवहार को देखते समय लाल झंडे उठाते हैं। AI इन झंडों को स्कैन करने और समझाने में मदद करता है।

लाल झंडे: कोड और श्रृंखला स्तर पर

कोड स्तर पर:

  • मालिक के लिए असीमित टकसाल अधिकार।
  • स्वामी लेन-देन रोक सकता है या स्थानांतरण रोक सकता है।
  • छिपा हुआ तर्क (हनीपॉट) जो बेचने से रोकता है - केवल कुछ पते ही बेच सकते हैं।
  • अत्यधिक उच्च या परिवर्तनीय लेनदेन कर (हस्तांतरण शुल्क) - 100% वापस ले लिया गया।
  • अपग्रेड करने योग्य अनुबंध में अनियंत्रित स्वामी प्राधिकरण (प्रॉक्सी)।
  • अनलॉक या मालिक के स्वामित्व वाली तरलता।

श्रृंखला स्तर पर:

  • कुछ पतों पर टोकन धारकों की अत्यधिक सघनता।
  • तरलता की कमी से ताला लगा हुआ है या ताला बहुत छोटा है।
  • डेवलपर वॉलेट का बड़ा हिस्सा.
  • अचानक, अस्पष्टीकृत बड़े स्थानांतरण.
  • बहुत नया अनुबंध + आक्रामक मार्केटिंग।

लाल झंडा

कैसे पता लगाएं

एआई भूमिका

असीमित टकसाल

कोड समीक्षा

कोड में मार्कअप

हनीपोट तर्क

कोड + अनुकरण

संदिग्ध साँचे का अंकन

तरलता अनलॉक

ऑन-चेन क्वेरी

प्रश्न + टिप्पणी

मालिक एकाग्रता

धारक वितरण

डेटा व्याख्या

परिवर्तनीय कर

कोड समीक्षा

कोड में मार्कअप

धोखाधड़ी का पता लगाने में एआई की भूमिका और सीमा

एआई ज्ञात धोखाधड़ी पैटर्न को स्कैन करने और सरल भाषा में कोड समझाने में शक्तिशाली है जिसे उपयोगकर्ता समझ नहीं पाएगा: "इस अनुबंध में मालिक किसी भी समय स्थानांतरण रोक सकता है, यह एक जोखिम है।" लेकिन दो महत्वपूर्ण सीमाएँ हैं:

  1. निश्चित निर्णय नहीं लिया जा सकता: एआई यह नहीं कह सकता कि "यह निश्चित रूप से गलीचा खींच रहा है"; केवल जोखिम के संकेत. कुछ वैध अनुबंधों में विराम प्राधिकरण भी हो सकता है। अंतिम निर्णय के लिए संदर्भ और मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।
  2. नए जाल से चूक जाते हैं: घोटालेबाज लगातार नई तकनीकें विकसित करते हैं; हो सकता है कि एआई को कोई अनोखा जाल न दिखे जो प्रशिक्षण डेटा में न हो।
सावधानी: सिर्फ इसलिए कि एआई कहता है "कोई जोखिम नहीं दिखता" सुरक्षा की गारंटी नहीं है। एआई द्वारा यह पुष्टि करने के बाद कि टोकन सुरक्षित है, निवेश करना खतरनाक है। एआई एक स्क्रीनिंग परत है; अंतिम निर्णय के लिए कई सत्यापन और मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।

कमजोर संकेत/मजबूत संकेत

कमजोर संकेत:

क्या यह टोकन घोटाला है? क्या मुझे इसे खरीदना चाहिए?

एआई न तो निश्चित निर्णय ले सकता है और न ही निवेश सलाह दे सकता है - यह संकेत भ्रामक उत्तर को आमंत्रित करता है।

शक्तिशाली संकेत:

आपकी भूमिका: ऑन-चेन जोखिम विश्लेषक (केवल रक्षा)। ज्ञात धोखाधड़ी वाले लाल झंडों के लिए निम्नलिखित अनुबंध कोड को स्कैन करें: असीमित टकसाल, रोकें/स्थानांतरण ब्लॉक, हनीपोट तर्क, स्विच करने योग्य कर, अनलॉक तरलता, अनियंत्रित प्रॉक्सी। प्रत्येक निष्कर्ष को कोड की पंक्ति से जोड़ें और बताएं कि यह जोखिम क्यों है। एक सख्त "धोखाधड़ी" या "सुरक्षित" निर्णय लेना; जोखिम को चिह्नित करें. यह निवेश सलाह नहीं है. बताएं कि आप निश्चित नहीं हैं.

चार प्रतिलिपि योग्य टेम्पलेट

1) हनीपॉट/सेल्स बैरियर स्क्रीनिंग:

जांच करें कि क्या इस टोकन अनुबंध में कोई तर्क है जो बिक्री (हस्तांतरण/बिक्री) को रोक सकता है: केवल कुछ पते ही बेच सकते हैं, खरीद-बिक्री विषमता, गुप्त ब्लैकलिस्ट। पंक्ति के अनुसार संदिग्ध पैटर्न दिखाएँ. अंतिम निर्णय लेना; इसे "सिमुलेशन के साथ परीक्षण किया जाना चाहिए" के रूप में प्रस्तुत करें।

2) स्वामी अधिकार मानचित्र:

उन सभी विशेषाधिकार प्राप्त कार्यों की सूची बनाएं जो मालिक/व्यवस्थापक इस अनुबंध में कर सकते हैं: प्रिंट करना, रोकना, कर बदलना, तरलता वापस लेना, अपग्रेड करना। प्रत्येक अधिकार के दुरुपयोग के जोखिम को लिखें। इसे एक तालिका में प्रस्तुत करें; रक्षात्मक उद्देश्यों के लिए मूल्यांकन करें।

3) ऑन-चेन वितरण नियंत्रण:

एक क्वेरी (ड्यून/एक्सप्लोरर) लिखें जो टोकन के लिए धारक वितरण और तरलता लॉक को पुनः प्राप्त करेगा। बताएं कि मुझे क्या देखना चाहिए: शीर्ष 10 पतों की कुल हिस्सेदारी, क्या तरलता लॉक है, डेवलपर वॉलेट शेयर। मैं इसे चलाऊंगा और सत्यापित करूंगा; डेटा निर्माण.

4) उपयोगकर्ता के लिए सरल जोखिम सारांश:

नीचे दिए गए सत्यापित निष्कर्षों का सरल अंग्रेजी में जोखिम सारांश में अनुवाद करें जिसे एक क्रिप्टो नौसिखिया समझ सके। घबराहट पैदा न करें या अतिशयोक्ति न करें; लेकिन जोखिमों को स्पष्ट रूप से बताएं। "यह निवेश सलाह नहीं है, अपना खुद का शोध करें" के साथ समाप्त करें।

तीन मिनी केस (संख्या में)

केस 1 - हनीपॉट को जल्दी देखा गया। जब एक समुदाय मॉडरेटर ने बढ़ते टोकन के लिए एआई अनुबंध को स्कैन किया, तो एक पैटर्न चिह्नित किया गया जहां केवल मालिक ही बेच सकता था। सिमुलेशन में पुष्टि की गई: टोकन खरीदा जा सकता है, बेचा नहीं - क्लासिक हनीपोट। चेतावनी फैल गई, दर्जनों उपयोगकर्ता जाल से सुरक्षित हो गए। पाठ: एआई + सिमुलेशन रक्षा पर मजबूत है।

केस 2 - झूठे अलार्म से वापसी। एआई ने एक वैध परियोजना के ठहराव प्राधिकरण को "रग-पुल रिस्क" के रूप में चिह्नित किया। विश्लेषक ने समीक्षा की: ठहराव को मल्टीसिग गवर्नेंस द्वारा संरक्षित किया गया था और यह आपातकाल के लिए एक मानक उपाय था। पाठ: AI संदर्भ नहीं जानता; प्रत्येक ध्वज का मूल्यांकन मानवीय निर्णय द्वारा किया जाता है।

केस 3 - एकाग्रता जोखिम की पुष्टि की गई। एक विश्लेषक ने एक्सप्लोरर पर इस दावे की पुष्टि की कि एआई ने बताया कि "शीर्ष 3 वॉलेट में 78% आपूर्ति है" - यह सच था। यह फैलाव का एक गंभीर जोखिम था, जहां अचानक बिक्री से कीमत गिर सकती थी। पाठ: स्रोत से कनेक्ट होने पर ऑन-चेन फ़्लैग मजबूत सबूत बन जाते हैं।

नैतिकता: केवल बचाव

इस इकाई का ज्ञान एक तेज़ चाकू है। वही लाल झंडी वाली जानकारी बुरे इरादों वाले किसी व्यक्ति के हाथों में "कैसे जाल बिछाएं" मार्गदर्शिका में बदल सकती है। इसलिए अपरिवर्तनीय सिद्धांत: यह जानकारी केवल सुरक्षा, चेतावनी और बचाव के लिए है। हनीपोट्स लिखने, नकली टोकन उत्पन्न करने या उपयोगकर्ताओं को धोखा देने के लिए एआई का उपयोग करना आपराधिक और अनैतिक दोनों है और इस मॉड्यूल के दायरे से बाहर है।

भी:

  • मानहानि का जोखिम: सत्यापन के बिना किसी परियोजना को "घोटाला" घोषित करना कानूनी दायित्व बनाता है। दावों को स्रोत से जोड़ा जाना चाहिए और नपी-तुली भाषा में तैयार किया जाना चाहिए।
  • निवेश सलाह नहीं: जोखिम विश्लेषण "खरीद/बेचना" अनुशंसा नहीं है।
  • घबराहट पैदा न करें: झूठे अलार्म भी नुकसान पहुंचाते हैं; प्रत्येक खोज को सत्यापन के बिना प्रसारित नहीं किया जाता है।
युक्ति: जोखिम का दावा हमेशा "कोड/डेटा यह दिखाता है" पर आधारित करें, न कि "यह निश्चित रूप से एक घोटाला है"। साक्ष्य बिंदु; अंतिम निर्णय स्रोत पर निर्भर, एकाधिक सत्यापन और मानवीय निर्णय होना चाहिए।

सामान्य गलतियाँ

  • "कोई जोखिम नहीं है" कहने के लिए एआई पर भरोसा करके निवेश करना। यह कोई गारंटी नहीं है.
  • प्रत्येक झंडे को निश्चित धोखाधड़ी मानना। ऐसा वैध अनुबंधों में भी हो सकता है.
  • बिना पुष्टि के किसी प्रोजेक्ट को दोष देना। मानहानि और कानूनी जोखिम.
  • खोज का श्रेय स्रोत को नहीं दे रहे हैं। ऑन-चेन पुष्टिकरण आवश्यक है.
  • यह भूलकर कि नए जाल एआई को दिखाई नहीं देंगे। एक स्कैन पर्याप्त नहीं है.
  • जाल बिछाने के लिए इस जानकारी का उपयोग करना। अपराध और नैतिक उल्लंघन.

संक्षेप में

  • Web3 घोटाले (रग-पुल, हनीपोट, नकली टोकन) कोड और श्रृंखला में लाल झंडे छोड़ते हैं।
  • एआई इन झंडों को स्कैन करने और उन्हें सरल भाषा में समझाने में सहायक है; कोई निश्चित निर्णय नहीं ले सकता।
  • सिर्फ इसलिए कि एआई कहता है "कोई जोखिम नहीं" सुरक्षा की कोई गारंटी नहीं है; नए जाल छूट सकते हैं।
  • प्रत्येक ध्वज स्रोत से जुड़ा हुआ है और मानव निर्णय और एकाधिक सत्यापन द्वारा मूल्यांकन किया गया है।
  • जानकारी केवल बचाव के लिए है; जाल बिछाना, बदनामी करना और अपुष्ट आरोप लगाना अनैतिक है।

आवेदन कार्य

शैक्षिक उद्देश्यों के लिए ज्ञात हनीपोट या जोखिम भरे अनुबंध का उदाहरण ढूंढें (सुरक्षा समुदायों द्वारा साझा किए गए उदाहरण हैं)। एआई पर "हनीपॉट/सेल्स ब्लॉक स्कैनिंग" और "ओनर अथॉरिटी मैप" संकेत लागू करें। प्रत्येक ध्वज को कोड में और यदि संभव हो तो सिम्युलेटर में एआई ध्वज की पुष्टि करें। फिर उसी स्कैन को वैध अनुबंध पर चलाएं और ध्यान दें कि क्या एआई गलत अलार्म उठाता है (संदर्भ चूक जाता है)।

चेकलिस्ट

  • [ ] मैंने केवल रक्षात्मक उद्देश्यों के लिए स्कैन किया।
  • [ ] मैंने कोड/श्रृंखला में प्रत्येक लाल झंडे की पुष्टि की।
  • [ ] मैंने निश्चित निर्णय के बजाय मध्यम जोखिम वाली भाषा का इस्तेमाल किया।
  • [ ] मैंने देखा कि झंडे वैध अनुबंधों में भी मौजूद हो सकते हैं।
  • [ ] मैंने बिना पुष्टि (अपमान का जोखिम) के किसी परियोजना पर आरोप नहीं लगाया।
  • [ ] मैंने निष्कर्ष का निवेश सलाह में अनुवाद नहीं किया है।
  • [ ] मैंने यह विचार अपनाया है कि मैं इस जानकारी का उपयोग कभी भी जाल बिछाने के लिए नहीं करूंगा।