IA și analiza on-chain: cum sunt urmărite tranzacțiile pe blockchain

Fiecare tranzacție de pe un blockchain public este înregistrată permanent și este accesibilă tuturor. Totuși, simpla disponibilitate a datelor nu înseamnă că acestea sunt ușor de înțeles: blocurile conțin milioane de adrese, sume și marcaje temporale, fără nume și fără context.

Exact aici intervine analiza on-chain, o disciplină care transformă aceste date brute în informații utile. În ultimii ani, inteligența artificială (IA) joacă un rol tot mai important în acest domeniu, deoarece poate procesa volume de date care ar fi inaccesibile analiștilor umani.

În acest articol explicăm ce este analiza on-chain, cum o transformă IA, unde este deja folosită această combinație și ce limitări trebuie avute în vedere.

Ce este analiza on-chain?

Analiza on-chain reprezintă studiul datelor înregistrate direct pe blockchain, cu scopul de a înțelege comportamentul rețelei, al pieței și al participanților săi. Spre deosebire de finanțele tradiționale, unde datele despre tranzacții rămân închise în interiorul băncilor, aici întregul istoric este public.

Pentru securitate și conformitatea cu reglementările, sunt deosebit de importante următoarele date:

• Fluxurile de fonduri: traseul pe care îl parcurg fondurile de la o adresă la alta, inclusiv transferurile către platforme de schimb și alți furnizori de servicii.
• Legăturile cu entități cunoscute: dacă adresele sunt conectate, direct sau indirect, la platforme de schimb, mixere, piețe de pe darknet sau adrese semnalate în cazuri de fraudă.
• Tiparele de fragmentare și consolidare: împărțirea sumelor în numeroase tranzacții mai mici sau consolidarea fondurilor provenite de la mai multe adrese, practici care pot fi folosite pentru a ascunde originea banilor.
• Interacțiunile cu contracte inteligente: ce protocoale folosește o adresă și dacă printre acestea se află contracte compromise sau riscante.
• Indicatorii generali de activitate: numărul de adrese active și volumul tranzacțiilor, care oferă context pentru a evalua ce este obișnuit în rețea.

Toate aceste metrici sunt accesibile oricui știe să citească blockchainul. Provocarea constă în volumul datelor și în faptul că adresele, în sine, nu dezvăluie cine se află în spatele lor.

Cum transformă IA analiza on-chain

IA nu creează date noi, dar permite o interpretare mai rapidă și mai aprofundată a celor existente. Cele mai importante schimbări au loc în trei domenii.

Clusterizarea adreselor

O singură persoană sau organizație folosește adesea numeroase adrese diferite. Modelele de învățare automată analizează tiparele tranzacțiilor, de exemplu adresele care apar împreună ca intrări în aceeași tranzacție sau tipare temporale similare, și le grupează în entități probabile. Astfel, în locul a mii de adrese aparent fără legătură între ele, se obține o imagine de ansamblu asupra unor entități precum platforme de schimb, fonduri sau servicii.

Recunoașterea tiparelor și a anomaliilor

Algoritmii pot învăța cum arată un comportament „obișnuit” în rețea și pot semnala abaterile: transferuri neobișnuit de mari, schimbări bruște în fluxurile de fonduri sau lanțuri de tranzacții tipice pentru ascunderea originii banilor. Ceea ce i-ar lua unui analist zile întregi, un model poate semnala în câteva secunde.

Modelele lingvistice ca interfață

Modelele lingvistice de mari dimensiuni fac analiza mai accesibilă celor care nu sunt experți tehnici. În loc să scrie interogări într-o bază de date, utilizatorul poate pune o întrebare în limbaj natural, iar modelul o transformă într-o analiză și rezumă rezultatul. Astfel de instrumente pot explica, de asemenea, ce s-a întâmplat într-o anumită tranzacție sau într-un anumit contract inteligent.

Aplicații practice

Securitatea și protecția utilizatorilor

Modelele de IA ajută la detectarea timpurie a fraudelor, a campaniilor de phishing și a contractelor inteligente compromise. Atunci când fondurile provenite dintr-un atac informatic cunoscut încep să circule în rețea, sistemele de analiză le pot urmări traseul și pot avertiza platformele înainte ca acestea să fie convertite în alte active.

Conformitatea cu reglementările (AML și Travel Rule)

Furnizorii de servicii de criptoactive din UE trebuie să aplice măsuri de prevenire și combatere a spălării banilor și a finanțării terorismului, precum și Travel Rule, care impune ca tranzacțiile să fie însoțite de informații despre inițiator și beneficiar. Analiza on-chain asistată de IA permite evaluarea riscului asociat adreselor, identificarea legăturilor cu entități sancționate sau cu risc ridicat și o monitorizare mai eficientă a tranzacțiilor la scară largă.

Informații despre piață

Datele on-chain sunt folosite și pentru analiza pieței, însă în acest domeniu au limitări clare. Am scris mai multe despre acest subiect pe blogul nostru: Analiza IA în previzionarea mișcărilor de piață: Avantaje și dezavantaje

Cercetare și transparență

Jurnaliștii, cercetătorii și autoritățile de reglementare folosesc aceleași instrumente pentru a analiza evenimentele de pe piață, a urmări fondurile în cazurile de fraudă și a înțelege mai bine funcționarea protocoalelor descentralizate.

Limitări și riscuri

IA extinde semnificativ posibilitățile analizei on-chain, dar nu este infailibilă.

• Ipoteze greșite: clusterizarea adreselor se bazează pe probabilități. O adresă poate fi asociată în mod eronat cu o anumită entitate, ceea ce poate duce la concluzii inexacte.
• Distorsiuni ale datelor de antrenament: un model este doar atât de bun cât sunt datele pe care a fost antrenat. Noile tipare de fraudă pot trece neobservate.
• Erorile modelelor lingvistice: modelele lingvistice oferă uneori răspunsuri convingătoare, dar incorecte. Concluziile trebuie verificate întotdeauna pe baza datelor sursă.
• Confidențialitatea: cu cât analiza este mai sofisticată, cu atât devine mai ușor să fie asociate adresele cu persoane reale. Acest lucru ridică întrebări importante privind protecția vieții private a utilizatorilor care nu au comis nicio faptă ilegală.
• Încrederea excesivă: sistemele automatizate funcționează cel mai bine ca sprijin pentru judecata umană, nu ca înlocuitor al acesteia.

Ce înseamnă acest lucru pentru utilizarea zilnică a criptomonedelor?

Pentru majoritatea utilizatorilor de criptomonede, IA și analiza on-chain funcționează în fundal. Atunci când o platformă reglementată verifică o tranzacție sau solicită informații suplimentare despre destinatar, o parte din acest proces se bazează adesea tocmai pe astfel de instrumente. Scopul lor este de a proteja utilizatorii și sistemul financiar împotriva abuzurilor.

Cei care doresc să analizeze piața pe cont propriu au la dispoziție și exploratoare blockchain publice și platforme de analiză. Atunci când folosiți astfel de instrumente, este util să:

• înțelegeți ce măsoară de fapt fiecare metrică,
• verificați concluziile din mai multe surse,
• țineți cont de faptul că niciun indicator nu garantează evoluția viitoare a prețurilor.

De asemenea, este important de reținut că tranzacțiile de pe blockchainurile publice sunt vizibile permanent, așa că înțelegerea elementelor de bază ale analizei on-chain este utilă și pentru propria securitate și confidențialitate.

Concluzie

Analiza on-chain valorifică una dintre caracteristicile fundamentale ale blockchainului, transparența, pentru a transforma datele brute în informații ușor de înțeles. Inteligența artificială aduce acestui proces viteză, amploare și accesibilitate: de la clusterizarea adreselor și detectarea anomaliilor până la interfețele în limbaj natural care apropie analiza de un public mai larg.

În același timp, IA rămâne un instrument care necesită verificare și o utilizare responsabilă. Oferă cea mai mare valoare atunci când este combinată cu judecata umană specializată, un cadru de reglementare clar și respectarea confidențialității utilizatorilor.