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    3. [SCAN 2026 Interview finale] ⑤EDCCS : Quatre étudiants chinois participent pour la première fois au concours de traçage de blockchain

    [SCAN 2026 Interview finale] ⑤EDCCS : Quatre étudiants chinois participent pour la première fois au concours de traçage de blockchain

    By: rootdata|2026/08/17 02:30:00
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    La finale du premier concours mondial de traçage d'actifs numériques, 'SCAN 2026', se tiendra le 28 septembre à 9 heures au Monaco Space, situé à Seocho-gu, Séoul.

    SCAN 2026 a été organisé pour améliorer les capacités de cybersécurité et d'enquête sur les actifs numériques. Il est parrainé par la société d'information sur les actifs numériques DAsset et la plateforme de données blockchain mondiale Chainalysis, qui participe en tant que partenaire CTF (Capture The Flag).

    La finale de SCAN 2026 réunira les 20 meilleures équipes issues des qualifications (un total de 416 équipes, 754 participants).

    a mené des interviews écrites avec des équipes composées d'agences d'enquête, d'experts en sécurité et d'étudiants du monde entier qui ont atteint la finale.

    *Les équipes qualifiées pour la finale sont les suivantes. (L'ordre est alphabétique)

    0xfun / 1nf1n1ty / 67 / BITSkrieg / CertiScan / DeFiHackLabs / EDCCS / Funds Went to Kerning City / hello / IBarelyKnowHer / J0y_B0y / lazarus2026 / Lv1x / Project Sekai / T34M1 / Tardigrades / Tornado Cats / youtiaos / 웁시데 아카디마이 / 혼돈의 KAOS

    Q. Qu'est-ce qui vous a poussé à former votre équipe et quel est le parcours et l'expertise de ses membres ?

    "EDCCS est une équipe d'étudiants unis par un intérêt commun pour la cybersécurité et les concours de sécurité. Nous sommes tous inscrits dans différentes universités. Deux d'entre nous étudient à l'Université du Nord-Est de Qinhuangdao, un à l'Université de Droit et d'Économie du Henan, et un autre à l'Université de Technologie de Chengdu.

    Les rôles des membres de l'équipe ne sont pas clairement définis, mais nos parcours techniques se chevauchent considérablement. La plupart de notre expérience provient de concours CTF, de recherche de vulnérabilités, de développement d'outils et de mise en œuvre d'ingénierie. Nous sommes habitués à aborder des problèmes techniques inconnus, à identifier rapidement les informations ou les compétences nécessaires, et à créer ou modifier des outils pour rendre le processus de résolution de problèmes plus efficace.

    C'était notre première participation à un concours spécialisé dans l'enquête blockchain et le traçage de fonds comme SCAN 2026. Nous n'avons donc pas commencé avec un flux de travail d'enquête blockchain spécialisé dès le départ. Au lieu de cela, nous avons appliqué la méthodologie que nous utilisions habituellement dans les concours CTF à ce nouveau domaine.

    Nous n'avons pas non plus établi de répartition fixe des rôles pendant la période de qualification. Les membres de l'équipe ont pris en charge les tâches les plus nécessaires à ce moment-là, ce qui est similaire à notre façon de collaborer lors des CTF."

    Q. Vous avez réussi à passer les qualifications avec 416 équipes du monde entier pour atteindre la finale. Quels sont vos sentiments à ce sujet et quel a été le moment le plus mémorable de la phase de qualification ?

    "Nous sommes très heureux d'avoir atteint la finale, et étant donné que c'était notre première participation à un concours dans ce domaine, le résultat était quelque peu inattendu.

    Avant SCAN 2026, l'expérience de notre équipe en matière de concours était davantage axée sur les CTF de cybersécurité traditionnels que sur les enquêtes blockchain. Grâce à notre qualification pour la finale, nous avons pu rapidement apprendre dans un environnement inconnu, trouver des informations utiles, automatiser des tâches répétitives, formuler et vérifier des hypothèses, et nous avons constaté que de nombreuses compétences développées grâce aux CTF pouvaient également être appliquées efficacement à l'enquête on-chain.

    Le moment le plus mémorable n'est pas un problème ou un instant spécifique, mais plutôt le moment où nous avons réalisé que notre flux de travail habituel des CTF fonctionnait assez bien même dans un type de concours complètement différent.

    Bien sûr, le fait d'atteindre la finale prouve cela de manière très claire."

    Q. Quel a été le problème ou la situation la plus difficile que vous avez rencontrée en résolvant les problèmes de qualification ? Comment avez-vous abordé et résolu le problème ?

    "Il n'y avait pas de problème spécifique qui se démarquait comme étant écrasant par rapport aux autres.

    La plus grande difficulté était l'inconnu du domaine lui-même. Étant donné que c'était notre première participation à un concours d'enquête blockchain, certaines sources de données, structures de transactions, terminologies et méthodes d'enquête nous semblaient étranges.

    Nous avons réagi de la même manière que lorsque nous sommes confrontés à une catégorie inconnue dans un CTF. D'abord, nous avons identifié ce que le problème demandait exactement, puis nous avons organisé les informations nécessaires pour trouver la réponse, cherché les sources de données et les outils appropriés, et enfin, nous avons automatisé autant que possible le processus d'enquête et de vérification.

    Si une approche ne nous donne pas suffisamment de preuves, nous changeons de direction de recherche ou utilisons d'autres sources pour vérifier nos conclusions.

    En d'autres termes, nous avons abordé le problème en nous concentrant sur une adaptation rapide et une vérification répétée, plutôt que de nous fier à une expérience préalable sur une plateforme d'enquête blockchain spécifique."

    Q. Quels outils, technologies et méthodes d'analyse avez-vous utilisés pour l'analyse des données on-chain et le traçage des flux de fonds lors des qualifications ? Si vous avez développé des programmes ou des méthodes d'analyse spécifiques à votre équipe, veuillez également les partager.

    "Une part importante de notre flux de travail était l'automatisation basée sur l'intelligence artificielle (IA).

    Les outils d'IA n'étaient pas utilisés uniquement pour obtenir des réponses à des questions individuelles, mais comme partie intégrante d'un flux de travail d'enquête et d'analyse plus large. En transmettant la situation problématique, l'outil d'IA recherchait des informations pertinentes, accédait aux sources de données disponibles, interrogeait des API pour analyser les résultats retournés, formulait des explications possibles et croisait les réponses candidates.

    Avant les qualifications, nous avions déjà préparé l'accès à plusieurs API et sources de données que nous pensions utiles pendant le concours. Cela a élargi notre capacité à utiliser un flux de travail basé sur l'IA lorsque nous avions besoin d'informations qui ne pouvaient pas être obtenues simplement par une recherche sur le web.

    Le rôle de l'équipe consistait principalement à construire et à ajuster ce flux de travail. Nous décidions quels outils et informations utiliser, améliorions le processus lorsque les résultats n'étaient pas suffisamment fiables, et vérifiions directement les conclusions importantes si nécessaire.

    Cela est également étroitement lié à notre approche habituelle des CTF. Plutôt que de répéter manuellement les mêmes tâches, nous cherchons à automatiser autant que possible les recherches, les requêtes, le parsing et la vérification.

    Dans ce sens, nous n'avons pas traité l'IA comme un simple chatbot. Au contraire, nous l'avons considérée comme une couche d'automatisation capable de combiner recherche, utilisation d'outils, analyse de données et vérification en un seul processus de résolution de problèmes.

    Cet aspect a été l'un des éléments les plus utiles lors des qualifications."

    Q. Selon vous, quel est le plus grand atout de votre équipe par rapport aux autres équipes finalistes, ou quelle est votre méthode de résolution de problèmes différenciée ?

    "Je pense que notre plus grand atout est notre capacité à nous adapter rapidement à des problèmes techniques inconnus et à transformer le processus de résolution de problèmes en un flux de travail d'ingénierie.

    Grâce à notre expérience en CTF et en recherche de vulnérabilités, nous avons appris à travailler dans des situations où nous ne savons même pas quelle technologie ou méthode de résolution est la plus appropriée, et même quels outils seront finalement utiles. Nous apprenons ce qui est nécessaire au cours du processus de résolution de problèmes et nous sommes également habitués à changer rapidement de direction si nécessaire.

    Une autre différence dans notre approche est l'importance que nous accordons à l'automatisation.

    Nous posons non seulement la question : 'Comment résoudre ce problème manuellement ?', mais aussi : 'Combien de parties de ce processus peuvent être résolues par des outils ?'

    Cela inclut la collecte d'informations, les requêtes API, le traitement des données, la génération d'hypothèses et la vérification des réponses. En réduisant la quantité de travail manuel répétitif, nous pouvons accorder plus d'attention à la validité de notre stratégie de résolution globale.

    Je ne peux pas dire que cette méthode soit universellement meilleure que celles des autres équipes finalistes. En particulier, plusieurs équipes peuvent avoir beaucoup plus d'expérience dans le domaine de l'enquête blockchain. Cependant, pour EDCCS, la combinaison d'une pensée CTF, d'une mise en œuvre d'ingénierie et d'une automatisation basée sur l'IA est probablement notre caractéristique la plus différenciée."

    Q. Quelles préparations faites-vous avant la finale du 28 septembre ?

    "Nous ne prévoyons pas de changer complètement notre approche qui a été efficace lors des qualifications. Au lieu de cela, nous cherchons à l'affiner pour qu'elle soit plus fiable et mieux adaptée à la finale.

    Une direction est l'amélioration du flux de travail basé sur l'IA. Nous travaillons sur la manière de connecter différents outils, API et sources de données, et sur la façon de croiser les résultats provenant de plusieurs sources.

    Nous nous préparons également à des situations où certaines API ou sources d'informations ne peuvent pas être utilisées, sont incomplètes ou incohérentes. Avoir des méthodes alternatives pour obtenir et vérifier des informations rendra notre flux de travail encore plus robuste dans un concours avec des contraintes de temps.

    En même temps, nous nous familiarisons davantage avec la structure des transactions blockchain, les modèles de flux de fonds courants et les méthodes d'enquête. L'objectif est de réduire la quantité de connaissances de domaine de base que nous devrons acquérir pendant le concours.

    Nous avons confirmé que notre méthodologie CTF existante est utile dans ce domaine, donc plutôt que de repartir de zéro, nous nous concentrons sur l'affinement de cette méthodologie pour nos préparations."

    Q. Que feriez-vous si vous remportiez le premier prix lors de la finale ?

    "Gagner le concours aurait une signification bien plus grande que le prix lui-même.

    Étant donné que c'est notre première participation à ce type de concours, obtenir un bon résultat face à des équipes du monde entier serait une expérience très précieuse et constituerait une forte motivation pour continuer à explorer ce domaine à l'avenir.

    Si nous avons la chance de gagner, une partie du prix serait utilisée pour soutenir la recherche en sécurité, la participation à des CTF, l'infrastructure technique et le développement d'outils pour de futurs projets.

    Je souhaite également que SCAN 2026 soit une occasion d'apprendre davantage sur la sécurité blockchain et l'enquête sur les actifs numériques au-delà de ce concours.

    Je remercie pour cette opportunité d'interview et j'attends avec impatience de participer à la finale de SCAN 2026 à Séoul.

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