Якщо говорити про найголовніші проблеми розподілених мереж зберігання, то перше-третє місце займають атаки відьом — зловмисники можуть створити сотні фальшивих вузлів нібито з нуля, щоб або маніпулювати консенсусом мережі, або красти нагороди. Протокол Walrus використовує складний набір методів для боротьби з цим.

Замість того щоб покладатися на прості пороги застави для блокування вразливостей, краще використовувати поведінкові дані. Walrus створив багатовимірну систему репутації вузлів, яка постійно оцінює кожен вузол з трьох точок зору:

**Мережева топологія** — система малює карту з’єднань між вузлами, аналізує їхні комунікаційні моделі та взаємодії. Якщо виявляється, що деякі вузли спілкуються з надмірною частотою, особливо якщо вони формують ізольовані маленькі групи, система робить висновок, що їх можливо контролює один і той самий суб’єкт, і зменшує їхній загальний рейтинг довіри.

**Перевірка узгодженості зберігання** — більш пряма. Система одночасно надсилає кілька разів однакові дані кільком вузлам для виклику виклику зберігання, порівнює час відповіді та відповідність вмісту, щоб виявити спільний обман. Якщо кілька вузлів відповідають майже однаково, це викривається.

**Модель історичного внеску** — також дуже важлива. Репутація не є статичною, використовується механізм експоненційного згасання, де недавні результати мають більшу вагу, ніж минулі. Це означає, що вузол не може просто покладатися на один-два хороші результати, щоб зберегти репутацію, потрібно постійно демонструвати хорошу поведінку.

Найжорсткіша частина цієї системи — це те, що рейтинг безпосередньо пов’язаний з економічними інтересами. Вузли з високою репутацією отримують пріоритет у пошуку зберігання, вищий коефіцієнт нагороди, менше контролю та моніторингу. Навпаки, вузли з низькою репутацією мають менше можливостей для отримання замовлень, їхній дохід суттєво знижується, і їх піддають частішому та суворішому контролю. Таким чином, економічна вартість здійснення атаки відьом різко зростає, а очікуваний прибуток зловмисника не покриває витрат на фальсифікацію.