链上信誉的基础设施：Web2没有解决的女巫攻击，Web3能吗？

来源：北大区块链研究/北京大学区块链协会

导语

关于反女巫的讨论，从最早的Uniswap到近期的Celestia空投几乎随处可见，在可预见的未来也将持续作为一个长期叙事存在，也许会被链上信誉相关的DIDs、DeFi、SocialFi、GameFi和其他叙事反复提及。然而，在Web3发展历史上，不同文本语境所指代的反女巫(Anti Sybil)概念似乎有些模糊、比较零散、令人困惑。这篇文章尝试将“反女巫”当做参照点，对其发展阶段及生长出来的新叙事、应用场景及涌现的各类解决方案进行概述和梳理。希望本文的视角对关注前述相关议题的朋友也能有所启示或帮助。

相较于一周一FOMO的热点变化，在Web3，女巫攻击（Sybil Attack）其实并不是多么新潮的概念；同时也非常新手友好，基本上是入圈1周左右的小白就有机会碰到、然后主动查询资料去了解和掌握的术语。写这篇研报有三方面的驱动因素：一是前段时间在看DIDs和社交图谱赛道，觉得“站在当下看未来”的方式可能对一些项目共性、核心及差异的把握有点困难，但往前追溯一个历史阶段来观察思考当前的叙事走向，反而会觉得更加清晰和有趣；二是相比之前几轮的空投项目方，Celestia的反女巫规则显然又升级了；三是不久前被一位朋友的灵魂拷问问倒了：“为什么Web2没有解决的女巫问题，到Web3还没解决？”

一、当我们谈论女巫攻击时，到底指的是什么？

1. 经典概念回顾

￮反女巫（Anti Sybil）、又叫猎巫、反女巫攻击。女巫攻击一般指的是一个真人控制多个虚假身份以便重复领取生态建设者所提供激励收益的违规行为，是Web2“反作弊”、“反欺诈”概念在Web3的延伸和拓展。简单来说就是一个人伪装成若干个用户，瞒过项目方多次“薅羊毛”。更容易被我们察觉到的关联现象是层出不穷的“撸毛工作室”。

￮据坊间流传，女巫攻击之所以叫女巫攻击，是有一部女主角拥有十几种人格的电影叫《女巫》，觉得用来代指一个人控制多个虚假身份非常形象。

￮Web2时代的女巫攻击：滴滴曾经被司机跑空单骗过补贴、让你看广告赚佣金的视频平台其实在花着品牌方的广告预算做虚假的用户点击数据、明星粉丝为了危机公关而控评的水军，这些都是Web2时代的女巫攻击。

2.用户需求还是反用户需求？

•代入用户或社区生态参与者视角，首先要想清楚的一个前提是：社区生态对反女巫的诉求是否真的足够坚固？需要承认，在当前阶段，反女巫并非用户的直接需求，更多是应用场景项目方的需求。甚至可以说，羊毛党们可能贡献了早期大量的TVL。以空投场景为例，用户其实有很强的动机成为女巫，只是在与项目方设置的奖惩规则斗智斗勇的过程中进行了利弊权衡，大多数具有女巫潜在风险的用户最终退一步成为了空投猎人。

•对于项目方来说，未发放代币给真实用户有两个不难想象的后果：营销拉新成本翻倍&巨大的抛压。

￮举个例子：Aptos并未制定反女巫措施，空投消息一出，推特和社区中都有羊毛党晒几百个账户去申请测试网的截图，所以平均而言，项目方实际花费了几十倍的单位成本来获得一个真实的新用户。二是，从币安的交易走势来看，Aptos社区并未能承接住巨大的抛压，上线后一根针瞬间拉到 100 美元，随后就直接回到 10 美元附近，然后又一路下跌到 6 美元左右。有研究发现，流入交易所的代币中约有40%来自女巫地址。所以，提前获悉女巫地址比例对项目代币价格波动的预测也很有帮助。

￮我们可以做一个简单的博弈分析理解项目方的反女巫举措对真实用户可能产生的连带影响：假设Alice是一个真实用户，只有一个用于做交互的钱包地址；Bob是一个女巫，控制了N个虚假账户，额外投入单位成本为F。空投前需要用户做任务、刷积分、付gas费等时间、精力、金钱投入，设为X, 项目方设定的空投标准为Y，单个账户的空投收益为Z，女巫攻击净收益简记为N*（aZ-bX-cY-dF）。通常来说，项目方会选择提高X、Y或降低Z来减少女巫攻击的ROI。不过，当项目方针对Bob的反女巫措施不够精准或者过于严苛时，可能连带着真实用户Alice的空投收益（aZ-bX-cY）也大幅下降甚至是负值。这也能解释为什么有的空投收到了很多社区赞誉，有的却导致了大量不满。

￮目前“反女巫”和“薅羊毛”双方博弈通常有两种平衡状态，有机会实现正和博弈而非通常认为的零和博弈：