撰文：X-explore&吴说区块链
概述
期待已久的Arbitrum终于发布了空投消息，随后，他们还公布了检查女巫地址的规则。
根据描述的规则，我们可以推断出项目方：
1.?在检测女巫时排除了跨链桥、中心化交易所和智能合约
2.?对小规模和相同个人地址采取了相对宽容的检测方式
3.?只使用了快照之前的数据进行女巫检测
4.?只使用Arbitrum和Ethereum的数据进行女巫检测，而忽略了其他EthereumL2的数据，如Optimism和Polygon。
我们发现，上述的女巫检测规则会造成很大的漏洞。在撸空投团体和项目方的多次对抗后，他们经常大规模地使用交易所来存取资金。这将导致他们不被排除在Aribtrum的空投之外。
通过我们内部的同人/女巫地址识别模型，我们成功识别了超过279,328个同人地址和148,595个女巫地址，这些地址收到了空投。
同人地址
同人地址指的是由同一个实体控制的地址。我们在由所有624,136个空投的EOA地址组成的子图上运行Louvain社区检测算法。结果显示，共有279,328个地址形成了60,000多个社区。由于同一社区的个人地址有频繁的资金转移，他们被视为同人地址。他们约占5.57亿个token或Arbitrum空投token总量的47.96%。
下面是同人地址组规模及其对应的地址数的分布。从下图中我们可以看出，在这次Arbitrum空投事件中，有大量的小规模同人社区获得了token。
以下是同人地址组大小及其相应的可领取token的分布情况。
女巫地址
我们进一步检查了这些同人地址，并建立了最严格的筛选标准来识别其中的女巫地址。共有148,595个女巫地址收到空投。他们约占2.53亿Arb或空投token总数的21.8%。女巫地址的构成来自两部分：
1.?有大量同人地址的社区
2.?以太坊上的X-explore和多个以太坊L2识别的高可信度的女巫地址
为了对抗女巫检测，撸空投团体使用跨链桥、中心化交易所和智能合约来防止大量地址之间的直接连接，并使每个地址尽可能独立以逃避女巫检测。在Arbitrum的女巫剔除中，项目方还删除了实体地址，如跨链桥、交易所和智能合约。根据我们的分析，一些撸空投团队成功反击了检测规则，大量的地址收到了这次空投。
案例1：CEX女巫
地址超过250个的CEX女巫识别的例子。
1.?2022年8月24日至8月28日期间，共有2997个收到空投的地址从Binance交易所提取资金。提款金额非常一致，在0.00114和0.00116ETH之间。这些地址共收到183万个空投token。
2.?在2022年6月3日和6月4日之间，共有1001个收到空投的地址从FTX交易所提取资金。提款金额非常一致，在0.0022和0.0023ETH之间。这些地址共收到104万个空投token。
3.?2022年11月27日至11月30日期间，共有645个收到空投的地址从Binance提取资金。提款金额非常一致，为0.05ETH。这些地址共收到70万个空投token。
4.?在2022年10月29日至11月1日期间，共有1035个收到空投的地址从Binance提取资金。提款金额非常一致，为0.003ETH。这些地址共收到98万个空投token。
5.?2023年2月6日，294个收到空投的地址从Binance提取资金。提款金额非常一致，为0.0008ETH。这些地址共收到29.1万个空投token。
6.?2022年12月12日，273个收到空投的地址从Binance提取资金。提款金额非常一致，为0.0095ETH。这些地址共收到24.2万个空投token。
7.?2022年8月19日，261个收到空投的地址从FTX交易所提取了资金。而且提取的资金数额非常一致，为0.003ETH。这些地址共收到18.9万个token。
我们进一步取出了这些从FTX交易所提币的女巫地址。除了资金数量一致外，它们还有非常一致的智能合约调用。
注：图中的节点表示地址，边表示地址之间的交互。
案例2：跨链桥女巫
例子如下：
1.?在2022年11月02日至11月07日期间，共有1114个接收空投的地址通过HOP桥跨链到Arbitrum。存款金额非常一致，这些地址总共收到了108万个token。
案例3：智能合约女巫
地址0x922008a118feff7fb017ee67eb3b02371e559999通过Disperse合约将资金存入1,274个空投地址。存款金额非常一致，为0.0005ETH。这些地址共收到105.9万个token。
类似的，通过Disperse合约避免直接连接的女巫地址数量为9483个。这些地址总共收到了1098万个token。
案例4：快照后的女巫资金归集
我们从这种类型的女巫中选择了一个有代表性的例子。示例女巫总共有198个地址，并获得了174,375个token。虽然这些地址具有明显的归集行为，但由于收集行为发生在快照之后，因此没有将它们排除在空投地址之外。
案例5：其他链上的女巫
我们已经选择了一个代表这种女巫的例子。示例女巫总共包含202个地址，并获得了204,250个token。这些地址在Arb上也有非常相似的交易记录，但交易金额和时间略有不同，所以他们没有被识别为女巫。然而，他们在OP上也有相同的交易记录。值得一提的是，X-explore不仅可以在Arbitrum上识别女巫地址，还支持以太坊、Optimism等以太坊L2。
我们可以推断，Arbitrum制定的规则并没有有效地防止以下四种类型的女巫：
●地址少于20个的女巫
●通过交易所、跨链桥接、智能合约存取款的女巫
●快照后具有明显的NFT或资金归集行为的女巫
●在其他链上具有明显批处理行为的女巫，如OP，以太坊
智能合约接收空投：
当我们调查女巫时，我们还发现了一些有趣的例子。此次ARB空投的获胜者不仅是EOA，而且一些合约地址也收到了空投。共有1007个合约地址收到空投，收到的ARBtoken总数约为100万个。
例子:
0x8c44c0ab9a15bacad7a4b663a89593c406c6b4ea
0x44e4c3668552033419520be229cd9df0c35c4417
0x6e87672e547d40285c8fdce1139de4bc7cbf2127
0x8585a10f59fd4dd6e7d5e19254d5a791dc25f3f4
简介
女巫识别一直是项目方的烫手山芋。项目方一方面需要撸空投大军来支撑项目的热度，另一方面又要承担女巫获利的风险以及女巫套现后市场暴跌的风险。根据X-explore的估计，空投中包含约15万个女巫地址和至少4000个女巫社区，女巫地址的总利润超过2.53亿个token。
此外据@BitcoinEmber统计，撸毛大户正从有空投资格的大量地址领取并归集$ARB，0xe1...ab6e从超1200个地址归集了210万$ARB；0x77...195c从1375个地址归集了119万$ARB;0xbd...9dcb从630个地址归集了93万$ARB。
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