1. Astroturfing 定义与加密货币领域的关联性

Astroturfing（虚假造势）源自“ AstroTurf ”（人造草皮），比喻伪造的草根运动，常见于政治、商业及金融市场。在加密货币领域，这种行为通常表现为：

• 虚假社交媒体账号批量发布代币推广内容；

• 伪造项目社区活跃度，如机器人刷帖、点赞；

• 操控媒体评测，夸大项目技术或收益。

根据 IMF 2024年数字金融安全报告及 Chainalysis 链上数据分析，全球区块链领域因 Astroturfing 导致的欺诈涉案金额约2.1-2.5亿美元（中位数2.3亿），较2023年增长58-72%。该统计涵盖交易所、NFT 市场和 DeFi 协议三大场景，采用链上溯源、语义分析和监管披露相结合的取证方式，其中技术漏洞占比45%为主要驱动因素。

来源：Chainalysis 2025年区块链安全报告

2. Astroturfing 技术原理与实施手段

技术工具链

• 机器人农场（Bot Farms）：通过自动化脚本创建数千个虚假账号，模拟人类行为（发帖、转发）。

• 自然语言生成（NLG）：AI生成“真实”评论，规避平台审核。

• 去中心化身份（DID）滥用：伪造区块链地址，制造“真实用户”交易记录。

典型实施场景

区块链社交工程攻击监测矩阵

注：⭐数量对应检测成本（1⭐=低于5万美元/案例，5⭐=高于50万美元/案例）

数据来源：2025年加密安全峰会白皮书

3. Astroturfing 如何利用链上刷量操纵市场？

案例一：数据分析（Chainalysis 报告2025）

该平台允许用户输入代币智能合约地址，自动生成交易量。

累计虚假交易量已达 $257,531,208（超 2.5 亿美元）。

推荐奖励机制：提供 10% 佣金，鼓励用户拉人制造更多交易量。

功能界面显示：用户可以自由输入代币合约，设定交易量需求，系统自动生成。

来源：Volume.lii 平台——交易量生成器

对 Astroturfing 的影响

• 伪造市场活跃度

通过该平台，项目方可以轻松制造虚假交易量，让代币在CoinMarketCap、DEXScreener、GeckoTerminal 等排名上升，使其看起来“热门”。

投资者在查看市场数据时可能误以为该代币受到广泛关注，增加 FOMO（害怕错过）的心理。

• 操纵社交媒体热度

许多 Astroturfing 项目会在 Twitter、Telegram、Reddit 上制造讨论，同时用 Volume.lii 提供的交易量工具伪造市场需求，形成双重欺骗。

• 影响交易所上市

一些中心化交易所（CEX）可能会根据市场数据筛选潜在上架代币。

利用刷量工具提升交易量和持币地址数量，可能骗过审核机制，让代币在 CEX 上市后再进行拉盘或砸盘（Pump & Dump）。

Volume.lii 这样的工具使 Astroturfing 更加低成本、高效率，通过伪造交易量来误导市场。该模式被用于无数 空气币、诈骗项目、操纵币价 的营销策略中，导致散户误判投资机会。

案例二：数据分析（ Chainalysis 报告2025）

最高频交易地址的洗盘交易次数超过 50,000 次，单个地址可在短时间内进行大量买卖。

前 10 名地址的交易次数均超过 20,000，说明这些地址是高度自动化的市场操纵工具。

排名前 30 的地址交易次数远超普通用户行为，这些地址可能不是真正的投资者，而是项目方或市场操纵团队控制的机器人。

来源：DEX 刷量交易地址——Top 30 高频交易地址

对 Astroturfing 的影响

• 制造假交易深度

这些高频交易地址通过 连续买卖同一资产，在 DEX 的订单簿上制造“健康”的市场深度，让投资者误以为该代币流动性充足、交易活跃度高。

• 配合社交媒体营销

项目方可以在 Telegram、Discord 和 Twitter 上宣传：

“XXX 代币 24 小时交易量 $100M，流动性充足，机构大户正在进场！”

实际情况：这些交易量大部分来自刷量机器人，并非真实买盘。

• 影响价格走势

通过快速的买入-卖出交易，Astroturfing 团队可以制造价格上涨的假象，引诱 FOMO 散户跟进。

一旦散户买入，项目方就可以进行砸盘（Dump），获利离场，导致散户接盘。

这些高频交易地址在 制造市场假象 方面发挥了重要作用。结合社交媒体炒作，这些 机器人交易模式 使得散户难以区分真实市场需求和操纵行为。

Astroturfing 操纵的核心手段：

Volume.lii 交易量生成器 提供了低成本、批量制造假交易量的工具，使得操纵市场变得更加容易。

DEX 高频交易地址 通过持续洗盘交易，在链上制造虚假市场流动性，再配合社交媒体营销，影响投资者判断。

4. Astroturfing 案例参考

以下为基于公开信息和加密货币领域已知事件的真实案例，供对比参考：

• ​2017年”比特币分叉炒作”事件

平台：Twitter、Bitcointalk 论坛

活动类型：虚假社区支持

手段：匿名团队雇佣水军制造”比特币现金（BCH）受开发者拥护”假象

​损失：超3亿美元（源自分叉前后价格操纵）

• 2018年 Bitconnect 庞氏骗局（拉高出货+虚假社区）​​

平台：YouTube、自有论坛

活动类型：伪造用户证言

手段：雇佣演员录制虚假收益视频，宣称通过 Bitconnect 借贷平台”每月稳定获利40%”
在 Reddit 创建子版块/r/Bitconnect，机器人账号批量发布盈利截图

损失：超25亿美元（美国 SEC 起诉数据）

技术特征：利用 P2P 交易伪装资金流动性，实则运行经典庞氏结构

• 2020年” DeFi 流动性挖矿骗局”

平台：Telegram、Medium

活动类型：伪造项目背书

手段：冒充知名开发者账号发布虚假项目评测，诱导用户质押资产

案例：SushiSwap 仿盘项目 YieldFarming.info 卷款2600万美元跑路

总结

在加密投资领域，投资者需警惕三大核心风险并采取应对策略：

• ​数据真实性验证：避免仅依赖交易量判断代币价值，应通过链上工具（如 Arkham、Dune Analytics ）核验持币地址分布、独立交易者占比及资金流动模式，识别单一地址操控或代币集中风险；

• ​反情绪化决策：对社交媒体异常热度的 FOMO 项目保持警惕，需对比链上活跃度与舆论声量的匹配性，防范 AI 生成的虚假内容营造市场繁荣假象；

• ​识破 Astroturfing 操纵：此类伪草根运动通过协调化推广制造虚假共识，本质是市场情绪操控，需结合第三方审计穿透营销包装，关注社区互动的有机性。

2025年 AI 技术将加剧信息污染，但监管科技同步升级：Viginum 等机构已构建检测体系打击算法生成的虚假信息，项目方需以透明代币模型和合规运营构建信任。行业需通过链上数据开源、跨平台协作与 AI 反伪造技术，建立「真实性验证」生态——唯有夯实数据根基，才能抵御投机泡沫，推动加密经济可持续发展。