GITCOIN在两个月前举办了 OpenData 社区黑客马拉松！其中公布了三个重点领域，分别是： 女巫检测、捐款激励措施优化分析、Dune高效分析，其结果也于近日公布。 相信大家最关心的应该是女巫问题，因为今年在OP和APT的刺激下，出现了人人羡慕撸毛党，人人皆是撸毛党的盛况。 今天对女巫检测的第一名开源方案结合自身理解，进行技术向的解读，并在文末给出自己对于女巫检测的一些个人思考。相信看完这篇文章，无论是项目方还是交互者都能有所收获。 注：本文不代表官方观点，仅为个人兴趣解读。 剧透，本文较长，涉及很多技术分析，没耐心的可以直接跳转文末浏览本文总结与个人思考。由于出题者是gitcoin，其主要交互场景为捐赠。但内在逻辑在其他的场景下同样适用(transfer、mint等动作)，以下将与项目方进行交互的操作统称为项目交互。方案一：批量转移和交互女巫攻击本质上是用户将资金分散到多个地址，操纵这些地址与项目方合约进行交互的过程。 那么在这个过程中则可以将整个过程拆分两个部分，分别是 批量资金转移和合约批量交互。1.1 批量转账检测选择数据批量转账最简单的就是通过智能合约的方式进行，...