AI i analiza on-chain: jak śledzi się transakcje na blockchainie

Każda transakcja na publicznym blockchainie jest trwale zapisana i dostępna dla wszystkich. Sama dostępność danych nie oznacza jednak, że łatwo je zrozumieć: bloki zawierają miliony adresów, kwot i znaczników czasu bez nazwisk i kontekstu.

Właśnie tutaj wkracza analiza on-chain, dyscyplina, która przekształca te surowe dane w przydatne informacje. W ostatnich latach coraz ważniejszą rolę odgrywa w niej sztuczna inteligencja (AI), która potrafi przetwarzać ilości danych nieosiągalne dla ludzkich analityków.

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest analiza on-chain, jak AI ją zmienia, gdzie to połączenie jest już wykorzystywane i o jakich ograniczeniach warto pamiętać.

Czym jest analiza on-chain?

Analiza on-chain to badanie danych zapisanych bezpośrednio na blockchainie w celu zrozumienia zachowania sieci, rynku i jego uczestników. W przeciwieństwie do tradycyjnych finansów, gdzie dane o transakcjach pozostają zamknięte w bankach, tutaj cała historia jest publiczna.

Z punktu widzenia bezpieczeństwa i zgodności z przepisami szczególnie ważne są następujące dane:

• Przepływy środków: droga, jaką środki pokonują od adresu do adresu, w tym przelewy na giełdy i do innych dostawców usług.
• Powiązania ze znanymi podmiotami: czy adresy są bezpośrednio lub pośrednio powiązane z giełdami, mikserami, rynkami w darknecie lub adresami oznaczonymi w sprawach o oszustwa.
• Wzorce dzielenia i łączenia: dzielenie kwot na wiele mniejszych transakcji lub łączenie środków z wielu adresów, co może służyć do ukrywania pochodzenia pieniędzy.
• Interakcje ze smart kontraktami: z jakich protokołów korzysta dany adres i czy znajdują się wśród nich skompromitowane lub ryzykowne kontrakty.
• Ogólne wskaźniki aktywności: liczba aktywnych adresów i wolumen transakcji, które dostarczają kontekstu do oceny, co jest w sieci typowe.

Wszystkie te wskaźniki są dostępne dla każdego, kto potrafi czytać blockchain. Wyzwaniem jest skala danych oraz to, że same adresy nie ujawniają, kto za nimi stoi.

Jak AI zmienia analizę on-chain

AI nie tworzy nowych danych, ale umożliwia szybsze i głębsze odczytywanie tych już istniejących. Najważniejsze zmiany zachodzą w trzech obszarach.

Klastrowanie adresów

Jedna osoba lub organizacja często korzysta z wielu różnych adresów. Modele uczenia maszynowego analizują wzorce transakcji, na przykład adresy, które pojawiają się razem jako wejścia w tej samej transakcji, lub podobne wzorce czasowe, i grupują je w prawdopodobne całości. Dzięki temu zamiast tysięcy niepowiązanych adresów uzyskuje się obraz podmiotów takich jak giełdy, fundusze czy usługi.

Rozpoznawanie wzorców i anomalii

Algorytmy mogą nauczyć się, jak wygląda „typowe” zachowanie w sieci, i oznaczać odstępstwa: nietypowo duże przelewy, nagłe zmiany w przepływach środków czy łańcuchy transakcji charakterystyczne dla ukrywania pochodzenia pieniędzy. To, co analitykowi zajęłoby dni, model może oznaczyć w ciągu kilku sekund.

Modele językowe jako interfejs

Duże modele językowe ułatwiają dostęp do analizy osobom, które nie są ekspertami technicznymi. Zamiast pisać zapytania do bazy danych, użytkownik może zadać pytanie zwykłym językiem, a model przełoży je na analizę i podsumuje wynik. Takie narzędzia potrafią też wyjaśnić, co wydarzyło się w konkretnej transakcji lub smart kontrakcie.

Praktyczne zastosowania

Bezpieczeństwo i ochrona użytkowników

Modele AI pomagają we wczesnym wykrywaniu oszustw, kampanii phishingowych i skompromitowanych smart kontraktów. Gdy środki pochodzące ze znanego ataku hakerskiego zaczynają przemieszczać się w sieci, systemy analityczne mogą śledzić ich drogę i ostrzegać platformy, zanim zostaną one zamienione na inne aktywa.

Zgodność z przepisami (AML i Travel Rule)

Dostawcy usług w zakresie kryptoaktywów w UE muszą stosować środki przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu oraz przestrzegać Travel Rule, która wymaga, aby transakcjom towarzyszyły informacje o inicjatorze i beneficjencie. Analiza on-chain wspierana przez AI umożliwia ocenę ryzyka adresów, wykrywanie powiązań z podmiotami objętymi sankcjami lub wysokiego ryzyka oraz skuteczniejsze monitorowanie transakcji na dużą skalę.

Informacje rynkowe

Dane on-chain wykorzystuje się również do analizy rynku, jednak mają tam wyraźne ograniczenia. Więcej pisaliśmy o tym na naszym blogu: Analityka AI w przewidywaniu ruchów rynkowych: Zalety i wady

Badania i przejrzystość

Dziennikarze, badacze i organy regulacyjne korzystają z tych samych narzędzi, aby analizować wydarzenia rynkowe, śledzić środki w sprawach o oszustwa i lepiej rozumieć funkcjonowanie zdecentralizowanych protokołów.

Oto tłumaczenie:

Ograniczenia i ryzyka

AI znacznie poszerza możliwości analizy on-chain, nie jest jednak nieomylna.

• Błędne założenia: klastrowanie adresów opiera się na prawdopodobieństwie. Adres może zostać błędnie powiązany z określonym podmiotem, co może prowadzić do nieprawidłowych wniosków.
• Stronniczość danych treningowych: model jest tak dobry, jak dane, na których go wytrenowano. Nowe wzorce oszustw mogą pozostać niewykryte.
• Błędy modeli językowych: modele językowe czasami udzielają przekonujących, ale nieprawidłowych odpowiedzi. Wnioski należy zawsze weryfikować w danych źródłowych.
• Prywatność: im bardziej zaawansowana analiza, tym łatwiej powiązać adresy z rzeczywistymi osobami. Rodzi to istotne pytania o ochronę prywatności użytkowników, którzy nie zrobili nic niezgodnego z prawem.

Nadmierne poleganie: zautomatyzowane systemy sprawdzają się najlepiej jako wsparcie ludzkiej oceny, a nie jej zastępstwo.

Jak to wpływa na codzienne korzystanie z kryptowalut?

Dla większości użytkowników kryptowalut AI i analiza on-chain działają w tle. Gdy regulowana platforma weryfikuje transakcję lub prosi o dodatkowe informacje o odbiorcy, część tego procesu często opiera się właśnie na takich narzędziach. Ich celem jest ochrona użytkowników i systemu finansowego przed nadużyciami.

Osoby, które chcą samodzielnie badać rynek, mają do dyspozycji również publiczne eksploratory blockchaina i platformy analityczne. Korzystając z takich narzędzi, warto:

• rozumieć, co dany wskaźnik faktycznie mierzy,
• weryfikować wnioski w kilku źródłach,
• pamiętać, że żaden wskaźnik nie gwarantuje przyszłych zmian cen.

Warto też pamiętać, że transakcje na publicznych blockchainach są trwale widoczne, dlatego znajomość podstaw analizy on-chain przydaje się również dla własnego bezpieczeństwa i prywatności.

Podsumowanie

Analiza on-chain wykorzystuje jedną z podstawowych cech blockchaina, czyli przejrzystość, aby przekształcać surowe dane w zrozumiałe informacje. Sztuczna inteligencja wnosi do tego procesu szybkość, skalę i dostępność: od klastrowania adresów i wykrywania anomalii po interfejsy językowe, które przybliżają analizę szerszemu gronu odbiorców.

Jednocześnie AI pozostaje narzędziem, które wymaga weryfikacji i odpowiedzialnego stosowania. Największą wartość przynosi w połączeniu z fachową ludzką oceną, jasnymi ramami regulacyjnymi i poszanowaniem prywatności użytkowników.