🔒 Защита от мошенничества с токенами на веб-сайтах: понимание функции «одобрить» в…

🔒 Защита от мошенничества с токенами на веб-сайтах: понимание функции «одобрить» в смарт-контрактах

Давайте подробнее рассмотрим важную функцию под названием одобрить в Solidity, языке программирования для смарт-контрактов на блокчейнах, совместимых с evm.

Функция одобрить позволяет пользователям разрешить другому адресу потратить определенное количество токенов ERC20.

Важно знать, что мошенники будут пытаться обманом заставить пользователей одобрить транзакции, которые в конечном итоге переводят средства на адрес злоумышленника.

Вот несколько важных шагов, которые вы можете предпринять, чтобы защитить свои активы:

1️⃣ Подтвердите подлинность веб-сайта. Прежде чем обращаться к любому веб-сайту, связанному с транзакциями с токенами, проверьте его легитимность. Всегда используйте официальные ссылки из надежных источников. Не полагайтесь на первый результат Google без двойной проверки, часто мошенники будут показывать платную рекламу, которая появляется первой в результатах.

2️⃣ Перепроверьте детали транзакции. Внимательно проверьте детали транзакции перед их утверждением. Проверьте адрес получателя, сумму перевода и любую дополнительную информацию. Если что-то кажется подозрительным или необычным, откажитесь от подписи.

3️⃣ Подтверждение транзакции: одобряйте только в том случае, если вы уверены на 100%. Доверяйте своим инстинктам, и если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, не стесняйтесь обращаться за помощью.

Я здесь, чтобы помочь! Если вы когда-нибудь столкнетесь с транзакцией, которая покажется вам странной, или у вас возникнут какие-либо опасения, не стесняйтесь, присылайте мне прямые сообщения в твиттере https://twitter.com/dadev42.

Вместе мы сможем оценить ситуацию и обеспечить вашу безопасность при взаимодействии с блокчейн-транзакциями.

Помните, что оставаться в курсе и проявлять осторожность — это ключ к защите себя в быстро развивающемся мире цифровых активов.

смотрите также:

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning