Rugproofon-chain uzraudzītājs, kas skenē mājas, meklējot rug-pulls, apēdinājumus un spam monētas sekunēs.

4.6 (5)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Blockchain Security Crypto DeFi Wallet Analysis Risk Assessment Anti-Scam On-Chain Analytics

Pārskats

Rugproof ir blockchain drošības rīks, kas analīzē mazumtēru adreses un tokena līgumu, lai atklātu potenciālās draudus, tādas kā rug-pulls, medus avoti, phisinga tokenus un spam airdropus. Tas apkopojas blockchain signālus ātrai riska novērtējumam, lai lietotāji varētu noskaidrot, ko saglabāt, ignorēt vai no savām mazumtērēm dzēst. Izstrādāts ikdienas kripto lietotājiem, kā arī tirgotājiem un pētniekiem, instruments mērķis ir ātrināt makas higiēnu un pirms tirgus pārbaudes izstrādi. Neliekot roku manuāli pārbaudot līgumus, lietotāji var iekopot adresi vai zīmi un saņemt konsolidētu novērtējumu dažās sekundēs. Aktīvu maketu laikā norādot aizdomās izsaucamo aktīvu, Rugproof palīdz samazināt ietekmi no parastiem DeFi krāpšanām un nežēlastības, kas uzkrājas laika gaitā.

Galvenās funkcijas

Mājas adreses risku skenēšana
Tokenu līgumu analīze
Rug-pull un honeypot atklāšana
Spam un apēdinājumu airdrop identificēšana
Ātrs on-chain draudu ziņojums

Cenas

Modelis: Free
Kategorija: WEB 3
Vērtējums: 4.6 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

Pirms tirdzniecības tokenu pārbaude

Ielieciet tokenu līgumu pirms pirkuma, lai pārbaudītu rug-pull modeļus, honeypot kodu un citas briesmājas, palīdzot tirdzniecējiem izvairīties no biežākajiem DeFi apēdinājumiem.

Mājas higiēnas iztīrīšana

Skenējiet māju adresi, lai identificētu spam airdropus un phishing tokenus, padarot vieglāku izlemt, kuri aktīvi ignorēt vai noņemt.

Ātrās risku pārbaudes neparastajiem lietotājiem

Ikdienas kriptovalūtu turētāji var saņemt apvienotu risku skaidrojumu sekunēs, nevis manuāli pārbaudīt līgumus vairākos block explorers.

Pētniecība par aizdomīgiem līgumiem

Pētnieki un analītiķi var izmantot draudu ziņojumus, lai atklātu on-chain signālus, kas saistīti ar apēdinājumu tokeniem, un dokumentētu modeļus caur mājiem.

Plusi un mīnusi

Plusi

Ātrs skenēšana ar skaidriem risku signāliem
Nokārto rug-pulls, apēdinājumus un spam monētas
Lietderīgs gan laicīgiem, gan aktīviem māju lietotājiem
Palīdz iztīrīt airdrop pārpludināšanu

Mīnusi

Risku vērtējumi nepiedāvā drošības garantijas
Kopējais aptvērs ar atbalstītām ķēdēm
Var radīt kļūdainus pozitīvus rezultātus jaunos tokenos

Atsauksmes

4.6

Vidējais no 5 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Mei-Ling Wong

May 26, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on token contract analysis, and helps clean up airdrop clutter caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Pierre Dubois

Dec 19, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and covers rug-pulls, scams, and spam tokens. Token contract analysis fits neatly into how we already work, and rug-pull and honeypot detection removed a step we used to do by hand. Risk scores cannot guarantee safety, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Linda Petersen

Dec 18, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: rug-pull and honeypot detection and helps clean up airdrop clutter. Where it lags: may produce false positives on new tokens. On balance the feature set — especially token contract analysis — justifies the 4 stars for our use case.

Daniel Schmidt

Aug 12, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on quick on-chain threat reports, and covers rug-pulls, scams, and spam tokens caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Camille Laurent

Jul 5, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is quick on-chain threat reports — handled better than most — and helps clean up airdrop clutter. May produce false positives on new tokens is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.