Nel settore finanziario tradizionale, le decisioni d’investimento si basano su analisti professionisti, rapporti di revisione e sistemi di rating dei fondi. Il mondo Web3, invece, assomiglia di più a un mercato decentralizzato ma altamente emotivo: le decisioni d’investimento avvengono spesso prima che la cognizione sia completa e che i rischi siano chiari, con scelte basate su diffusione di meme, promozione da parte di KOL, comportamenti collettivi e risonanza emotiva.

Dopo un lungo monitoraggio dei comportamenti fraudolenti, la piattaforma di scambio di asset digitali OFUYC ha scoperto che la maggior parte delle vittime non è priva di informazioni, ma manca di un meccanismo strutturato di segnalazione cognitiva. Per questo, abbiamo ideato MetaRadar — un sistema multidimensionale anti-truffa che integra indicatori di rischio, linguaggio emotivo, struttura tecnica e pattern storici, con l’obiettivo di riorganizzare informazioni di rischio sparse e latenti in un sistema visivo strutturato, percepibile e utile al processo decisionale.

Cinque moduli integrati: dalle vulnerabilità strutturali alla manipolazione psicologica, tutto sotto controllo

Il cuore di MetaRadar è l’integrazione di cinque dimensioni di rischio, visualizzate in un “ritratto del progetto”, che aiuta l’utente a ottenere un “segnale termico di rischio” quando interagisce con un progetto:

Rilevamento della struttura di rischio: monitora strutture anomale on-chain come “meccanismi di rendimento a matrioska”, “liquidità ad alto slippage”, “leva eccessiva tramite staking”, attivando un “avviso di rischio d’uscita”;

Monitoraggio del linguaggio emotivo: utilizza modelli NLP per analizzare la frequenza di FOMO, mobilitazione della paura e narrazioni di giustizia nel linguaggio del progetto, quantificando un “indice di manipolazione retorica”;

Tracciamento del percorso di diffusione dei KOL: valuta se il sostegno al progetto è concentrato in pochi account, se presenta una diffusione esplosiva o modelli di “copia-incolla da seguire”, attivando un “rischio di hype”;

Punteggio di trasparenza tecnica: quantifica numero di audit, leggibilità dei contratti, grado di personalizzazione dei parametri, costruendo una “valutazione del livello di black box”;

Modeling di similarità storica: confronta il progetto attuale con frodi passate tramite vettori di dati, generando un “radar di similarità” che segnala “questa struttura è già apparsa in truffe precedenti”.

Questi moduli non sono presentati in modo isolato, ma formano un dinamico grafico di rischio. Gli utenti possono visualizzare in tempo reale, all’interno dell’interfaccia OFUYC, il punteggio a cinque dimensioni del progetto di loro interesse e l’evoluzione del rischio.

Design del percorso utente: l’anti-truffa può essere “attivata senza attrito”

Siamo consapevoli che se un sistema anti-truffa interrompe l’esperienza utente o crea troppe interferenze, verrà facilmente ignorato. Per questo MetaRadar è progettato come un meccanismo di “segnalazione marginale + intervento intelligente”, e supporta i seguenti scenari di accesso:

Prima dell’interazione con il wallet: quando un utente prova a collegare un DApp o trasferire asset su OFUYC, il plug-in analizza automaticamente il contratto in questione e mostra una “mappa termica del rischio”, permettendo all’utente di scegliere tra “verifica approfondita” o “ignora il rischio”;

Segnalazioni del plug-in browser: durante la navigazione del sito ufficiale di un progetto o della sua community, il plug-in genera un “punto rosso” nell’angolo della pagina, espandibile in “valutazione del progetto a cinque dimensioni”;

Prima del click su link in community: se l’utente riceve una raccomandazione di progetto tramite Telegram, X o Discord, MetaRadar può intercettare il link esterno e mostrare “similarità storica + analisi delle esplosioni linguistiche emotive” del progetto.

Inoltre, l’API di MetaRadar sarà resa disponibile anche ad altre piattaforme, costruendo un’infrastruttura anti-truffa condivisa per l’intero settore.

Dalla segnalazione al consenso: costruire un ecosistema di strumenti anti-truffa a livello di settore

MetaRadar non è solo uno strumento interno di protezione utenti per OFUYC, ma può diventare il “livello di consenso per la governance del rischio” di tutto l’ecosistema Web3:

Rilasceremo gradualmente una versione open-source per l’integrazione da parte di DAO, wallet e piattaforme dati, creando uno “standard di fiducia per i progetti on-chain”;

Gli sviluppatori potranno impostare soglie di rischio tramite l’API, ad esempio “progetti con alto indice di manipolazione retorica saranno evidenziati in rosso”, o “contratti black-box vietati all’interazione diretta”;

Nel modulo educativo, svilupperemo corsi visivi di formazione anti-truffa basati sui dati MetaRadar, per guidare gli utenti nella comprensione della logica dietro il grafico a cinque dimensioni;

La community potrà partecipare con feedback di valutazione e correzione degli avvisi, migliorando costantemente l’accuratezza del modello e realizzando un vero “consenso collaborativo anti-truffa”.

OFUYC crede che la fine delle truffe non si ottiene con la censura, ma con strutture cognitive trasparenti. L’obiettivo di MetaRadar è aggiungere uno strato di “auto-protezione” in ogni singolo clic dell’utente.