CompoundWater 複水你的知識也能變現！複水の實測: 聊天竟然$400美/小時 !
作者：CompoundWater 複水 ;Contents實際案例產業狀況新手如何設定你的顧問費率比較好？需注意的地方＆小技巧你想體驗當顧問實際案例標題看起來聳動！我最近初體驗了Expert Network 這產業, 真的知識變現了, 覺得超酷來分享一下！ 下面是一個我22年12月時聊了1.5個小時的支付收據, 而我的顧問費率出乎意料的高xD 也成功收款了!$400美/時*1小時 + $350美/時*0.5小時=$575美金收款電匯紀錄: https://t.me/compoundwater/200912/21客戶邀約費率與時間: https://t.me/compoundwater/1976所以如果我們自己有些專業或知識量, 其實是挺有價值的！看到蠻多案例都是願意付費詢問的, 真的太深的我們會無法接罷了xD, 符合能力的就可以當作額外的收入來源～（我認為每個人都多多少有些自己的產業知識, 或許我們不知道這個知識可能在別人眼裡很值錢）產業狀況整個產業領導地位概況如下圖, 且似乎歐美比較盛行, 相對於大家熟悉的麥肯錫/貝恩這種MBB B2B 的戰略顧問公司, 這個專家網路產業比較偏...
CompoundWater 複水Web3 和 Web3.0 的前世今生
作者：CompoundWater 複水 ; Contents May Also Contribute to MatrixDAO本篇主整理來自 MatrixDAO 潘老師的週分享內容 。URL: ContentsWeb3 不等於 =/ Web3.0Ｗeb 是什麼？Ｗeb 2.0 較早的歷史記載Ｗeb 3.0 ＝ 語意網？語意網 → 讓機器讀懂更多數據 （w3的設計框架標準）語意網 → SolidSolid → 數據所有權那Ｗeb3怎麼來的？DWeb 分布式網路ConclusionWeb3 不等於 =/ Web3.0Web3：所指的更偏向區塊鏈，密碼學，數據/資產所有權經濟等 Web3.0：語意網 = Semantic Web = Solid，從 2.0 延伸Ｗeb 是什麼？1989年，英國計算機科學家 Tim Berners-Lee 發明萬維網 (World Wide Web) ，當時對其的定義是「通用鏈接信息系統」。 [注] Internet 則是更早且更底層的東西，Ｗeb 是 Internet 上層的應用層 (ex: HTTP)https://www.w3.org/People...
CompoundWater 複水小資求穩≥8%年化穩定幣理財
作者：CompoundWater 複水本篇是關於市場上較靠譜的≥8%年化穩定幣理財整理分享 適合小資，資金在10萬美以下，熊市中求穩健投資者 這些交易所是較有能見度和靠譜的, 也是我有在用的 想了解更多的可自行google/youtube都查得到。 任何變動請照官方或之後不定更新內容 #NFA #DYOR! 重要警示提醒, 沒有什麼大到不會倒的公司Contents📍第1站 Binance📍第2站 FTX📍第3站 Bybit📍第4站 OKX📍第5站 Nexo📍第6站 Kikitrade📍第7站 Bitfinex📍Update To Be Continued...📍第1站 Binance$4000 美金額度享 8% 活存USDT / BUSD 各 $2000 額度超過則遞減 0.8~0.3%簡介：CZ老大的世界第一大幣圈交易所 複水推薦 (設滿反現20%)：https://www.binance.com/zh-TW/futures/ref/compoundwater📍第2站 FTX (他芭比Ｑ了….)! 重要警示提醒, 沒有什麼大到不會倒的公司1 萬美金額度內~~...
💡你價值與自由的人生夥伴 💎 關於複水╷訪談╷合作╷幣圈初心者指南 https://compoundwater.framer.websit ✨ 主頻道IG https://www.instagram.com/compoundwater
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作者：CompoundWater 複水 ; Contents May Also Contribute to MatrixDAO本篇主整理來自 MatrixDAO RF GM 的週分享內容 。URL:
Contents
空投目標 Airdrop Goals
什麼是女巫 (空投獵人Sybil Farmer)
Arbitrum 空投防女巫機制
HopProtocol 如何用社群防範女巫
Paraswap 過猶不及的反例
Blur 的創新直接
思考與討論
Conclusion
去中心化代幣供應 (Decentralized Token Supply)
激勵產品參與 (Incentivize Product Engagement)
病毒式傳播，強化社區情緒 (Promote Virality, Improve Community Sentiment)
通過冒充許多地址或遊戲機制來賺錢 (Aim to make money by impersonating many addresses or gaming mechanisms)
“我來這裡是為了玩並贏得零和遊戲並賺錢，”@CapitalGrug聲稱通過 Sybil 攻擊賺取了超過 1000 萬美元，在接受 DL News 採訪時表示。
https://twitter.com/eking0x/status/1665681277398253568
如何防止女巫攻擊：使用鏈上數據來識別同一用戶擁有的相關地址，並使用 Nansen、Hop 和 OffChain Labs 的數據刪除橋接器、交易所和智能合約等實體地址。 還有一些地址被人工檢查刪除，比如捐贈地址、l2別名等。
https://github.com/ArbitrumFoundation/sybil-detection
Sybil Cluster 簇識別：通過將圖劃分為強連接子圖和弱連接子圖來生成簇。 使用 Louvain 社區檢測算法對大型子圖進行分解，提供更精細的結果並更準確地消除 Sybil 地址。我們根據已知模式識別 Sybil 集群。
示例：在超過多個地址的集群中轉移資金的地址+由同一來源資助的地址+具有類似活動的地址
過多個地址的集群中轉移資金的地址+由同一來源資助的地址+具有類似活動的地址
但根據一些媒體報導，還是有沒檢測到 (或沒考慮周到) 的女巫地址領到空投，將近～300k個，如
交易所女巫：有上千個地址，從FTX提領了相同的資金
鏈橋女巫：有上千個地址收到來自Hop協議的 0.033~0.023 的以太坊
“分散“ 智能合約分發：社群彼此互相轉錢的合約程式
快照後分析（+不同鏈）：除了快照前的動作，應該也考慮快照後的鏈上動作是否有變化
除了本身檢測 Cluster 外，還加上社群獎勵機制 (25% rebates)一起檢測
社群發現案例 #192：紅色為可疑的地址
https://github.com/hop-protocol/hop-airdrop/issues/192
過於嚴格的空投檢測規則，將 98.5% 的地址排除在外，導致品牌的風險
相比過多的檢測防範，Blur 空投上採用直接公告的遊戲規則方式，如
Blur 點數規則 ( defined ”Points” for airdrop)
激勵流動性提供行為 ( incentivize liquidity providing behaviors )
公告逞罰機制，如清洗交易（wash trading）
減少女巫激勵，可累積無上限積分 ( accrue uncapped pointed)
避免 LooksRare的問題，點數與錢的掛鉤 （dollar value via points）
女巫的道德與合法性 （Ethics, legality of Sybil attacks）
誤報和女巫成本之間的權衡 (Tradeoffs between false positives and sybil costs)
Paraswap 的借鏡
空投資格應該有多明確？(How explicit should airdrop qualifications be?)
Blur 的方式，與其防女巫不如公開規則 (且機制上更 focus 在真實流動性，較不care 是否是真人)
L1, L2 需要判斷地址的機制難度，目前通常也會搭配中心化平台綁定驗證如推特，KYC等
我們應該對用戶統計數據進行女巫過濾嗎？(Should we sybil filtering for user stats?)
Aptos 較不嚴格的檢測，激勵了後續嚕空投興盛的現象，但也出現更多羊毛黨被反嚕的狀態，導致有價值的空投越來越少
創意的女巫或防止女巫的想法？ （Creative sybil / Anti sybil ideas）
Worldcoin 的虹膜防範
博弈論 (Game theory)
以前是用戶去嚕項目方，反而現在項目方會從用戶的airdrop預期心理來設計遊戲機制 (預告，宣告未來假象，拖時間等)
融資狀況，市場行銷 (獲客成本，ROI)，資源分配
本文介紹了空投的目標和女巫攻擊的防範機制，包括使用鏈上數據來識別同一用戶擁有的相關地址、簇識別、社群獎勵機制等。此外，還介紹了一些空投檢測規則的例子，並探討了女巫攻擊的道德、誤報和女巫成本之間的權衡等問題。
轉載請註明出處與作者
聯繫郵件：nctu.frank@gmail.com
更多關於我: CompoundWater複水
IG/TG/YT/FB/Linkedin/Twitter: 頻道搜尋 @compoundwater
歡迎自由斗內支持(ERC20): 0xc2Ac7F93D54dfbf9Bf7E4AeD21F817F2ce598D28
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“我來這裡是為了玩並贏得零和遊戲並賺錢，”@CapitalGrug聲稱通過 Sybil 攻擊賺取了超過 1000 萬美元，在接受 DL News 採訪時表示。
https://twitter.com/eking0x/status/1665681277398253568
如何防止女巫攻擊：使用鏈上數據來識別同一用戶擁有的相關地址，並使用 Nansen、Hop 和 OffChain Labs 的數據刪除橋接器、交易所和智能合約等實體地址。 還有一些地址被人工檢查刪除，比如捐贈地址、l2別名等。
https://github.com/ArbitrumFoundation/sybil-detection
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示例：在超過多個地址的集群中轉移資金的地址+由同一來源資助的地址+具有類似活動的地址
過多個地址的集群中轉移資金的地址+由同一來源資助的地址+具有類似活動的地址
但根據一些媒體報導，還是有沒檢測到 (或沒考慮周到) 的女巫地址領到空投，將近～300k個，如
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除了本身檢測 Cluster 外，還加上社群獎勵機制 (25% rebates)一起檢測
社群發現案例 #192：紅色為可疑的地址
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