RugproofOn-chain overvåker som skanner lommebøker for rug-pulls, svindel og spam-tokens på få sekunder.

4.6 (5)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

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

Oversikt

Rugproof er et blockchain‑sikkerhetsverktøy som analyserer lommebokadresser og token‑kontrakter for å avdekke potensielle trusler som rug‑pulls, honeypots, phishing tokens og spam airdrops. Verktøyet samler on‑chain signals til en rask risikovurdering slik at brukere kan bestemme hva de skal beholde, ignorere eller fjerne fra lommebøkene sine. Designet for hverdagskrypto-brukere samt tradere og forskere, har verktøyet som mål å gjøre wallet hygiene og pre-trade due diligence raskere. I stedet for å sjekke kontrakter manuelt på utforskere, kan brukere lime inn en adresse eller token og få en konsolidert vurdering innen få sekunder. Ved å flagge mistenkelige eiendeler tidlig, hjelper Rugproof med å redusere eksponeringen for vanlige DeFi-svindel og rot som samler seg over tid i aktive lommebøker.

Nøkkelfunksjoner

Skanning av lommeboksadresse for risiko
Analyse av tokenkontrakt
Oppdage rug-pulls og honeypots
Identifisere spam og svindel-airdrops
Rask on-chain trusselrapport

Priser

Modell: Free
Kategori: WEB 3
Vurdering: 4.6 / 5 (5)

Brukstilfeller

Due diligence for token før handel

Lim inn en tokenkontrakt før kjøp for å sjekke etter rug-pull-mønstre, honeypot-kode og andre røde flagg, og hjelpe tradere med å unngå vanlige DeFi-svindel.

Rydding av lommeboks-hygiene

Skann en lommeboksadresse for å identifisere spam airdrops og phishing-tokens, og gjøre det enklere å bestemme hvilke eiendeler som skal ignoreres eller fjernes.

Rask risikovurdering for casual-brukere

Hverdagens kryptobeholdere kan få en konsolidert risikovurdering på få sekunder i stedet for å manuelt sjekke kontrakter på flere block explorers.

Forskning på mistenkelige kontrakter

Forskere og analytikere kan bruke trusselrapportene for å fremheve on-chain-signaler knyttet til svindel-tokens og dokumentere mønstre over lommebøker.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Rask skanning med tydelige risikosignaler
Dekker rug-pulls, svindel og spam-tokens
Nyttig for både casual- og aktive lommebokbrukere
Hjelper med å rydde airdrop-støvet

Ulemper

Risikoscorer kan ikke garantere sikkerhet
Dekningen avhenger av støttede kjeder
Kan gi falske positiver på nye tokens

Anmeldelser

4.6

Gjennomsnitt fra 5 vurderinger.

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

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.