Soniavasseur/Wallet-Risk-Scanner
Multi-chain crypto wallet risk scanner for AML/KYT screening. Scores addresses 0–100 using sanctions, risky contracts and fund tracing. Integrates 6 intelligence providers with failover, detects scams, hacks, mixers and phishing, supports 15+ chains, batch screening and TXT/JSON/CSV/HTML/PDF reports. Python, cross-platform.
🔍 Quét rủi ro ví crypto đa chuỗi — AML/KYT thông minh từ 6 nguồn dữ liệu
Công cụ quét rủi ro ví điện tử đa chuỗi cho AML/KYT screening, chấm điểm 0–100 dựa trên truy xuất nguồn tiền, hợp đồng đáng ngờ và danh sách trừng phạt.
Wallet-Risk-Scanner là một động cơ AML đa dịch vụ giúp đánh giá rủi ro bất kỳ địa chỉ ví nào trên 15+ chuỗi khối blockchain. Dự án sử dụng Python, chạy độc lập trên Windows, Linux và macOS, kết hợp 6 nhà cung cấp tích hợp để phát hiện gian lận, vụ hack, mixer và lừa đảo.
✨ Điểm nổi bật
- Chấm điểm rủi ro 0–100: Kết hợp trọng số từ ba chiều: tiếp xúc trừng phạt (40%), tương tác hợp đồng đáng ngờ (30%) và nguồn tiền (30%).
- Hỗ trợ 15+ chuỗi: Ethereum, BNB Chain, Polygon, Arbitrum, Solana, Bitcoin...
- Tích hợp 6 nhà cung cấp: GoPlus, Etherscan V2, BscScan, ChainAbuse, MistTrack, BlockSec.
- Phát hiện mixer & honeypot: Nhận diện giao dịch qua mixer, hợp đồng lừa đảm bẫy, rug-pull.
- Batch screening đa luồng: Quét hàng loạt địa chỉ đồng thời.
- Báo cáo đa định dạng: Xuất file TXT, JSON, CSV, HTML, PDF.
- Cơ chế failover tự động: Chuyển đổi nhà cung cấp khi bị lỗi hoặc giới hạn tốc độ.
💡 Vì sao đáng chú ý
Wallet-Risk-Scanner khác biệt vì khả năng kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra điểm số rủi ro chính xác. Dù chỉ cần Etherscan API key là nâng hỗ trợ lên ~90%, hoặc dùng GoPlus mà không cần đăng ký. Phù hợp cho các đội ngũ tuân thủ pháp lý, exchange, cũng như cá nhân trong lĩnh vực AML/KYT.
#AML #CryptoSecurity #BlockchainIntelligence #FraudDetection #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Open-source reference implementations for AI-enabled payment security, blockchain fraud detection, and AML/CFT compliance reasoning.
Synthetic fraud graph generator for benchmarking graph-based fraud detection models in financial services.
Real-time Ethereum whale tracker with WebSocket transaction streaming, ETH/ERC-20 decoding, and instant Telegram alerts above a configurable USD threshold. Wallet labels, counterparty analysis, smart-money PnL, exchange flows, SQLite storage, CSV/XLSX/JSON export, auto-reconnect, and cross-platform Python support.
A data science project to predict whether a transaction is a fraud or not.
Open source AML and Fraud Detection using Machine Learning for Real-Time Transaction Monitoring
Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Supercharge your AI agents with data from the web and beyond. Building the library for superintelligence. 🔥