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Chain.info 联合 Qtum发布比特币地址标签挖掘算法 “Dragnet”，追踪比特币持币主体
发布：中币网 时间：2020-12-22 21:56:30 加入收藏 打赏
近期， Chain.info团队与Qtum量子链团队在TechRxiv上联合发布了比特币地址标签挖掘算法Dragnet:《Dragnet: A Method for Tagging Bitcoin Addresses of Exchanges》。这是区块链数据分析行业中，首次公布比特币地址标签挖掘算法。作为Qtum量子链孵化的数据服务平台，Chain.info团队主导了该算法的整体设计与实施，而Qtum量子链团队在比特币区块链底层体系结构的研究，如UTXO模型分析、交易与脚本技术研究、可能存在的地址标签结构等方面给予了技术支持。
比特币依靠地址与地址所属实体之间的信息分离而具有一定的匿名性。比特币持有者通过一个虚拟的地址来进行比特币的收发，而比特币地址无法直接反映出持有者的任何信息。比特币的匿名性保护了用户的隐私，但也让普通用户难以获取比特币交易所、钱包、托管等机构的资金信息，形成了信息的不透明。在监管不完善的情况下，这种不透明为使用这些服务的用户的资金带来了一定的风险。此外，这种匿名性也对执法机关打击利用比特币进行洗钱、非法交易、盗窃比特币资产等违法犯罪行为带来了巨大难度。
近年来，国内外逐渐出现了一些区块链数据分析团队，这些团队专注于比特币链上数据研究，并通过各种方式挖掘比特币地址背后的持有者信息。但是，至今尚未有任何团队公开过详细的数据挖掘与标记算法，这让公众始终对相关挖掘结果的准确性和全面性保持一定怀疑。为了提高数据与方法的公信力，我们首次将相关算法以学术论文的方式发布出来，希望能为行业方法与数据公开做一个表率。
我们研发的挖掘算法主要使用纵向挖掘、前向挖掘和后向挖掘几种方式，使用少量链上信息，如数个交易所充值地址，结合交易所钱包转账特征，就可对交易所钱包体系进行标记。该算法在实施过程中使用广度优先搜索，以保证搜索范围。Dragnet算法还根据不同类型钱包（充值钱包、热钱包、冷钱包）的数据特征训练了模型。挖掘标记交易所钱包体系之后，借助机器学习算法可以对挖掘到的钱包进行分类，并进一步提高交易所钱包辨识的准确性。
Dragnet意为“天罗地网”。通过Dragnet算法，我们已对一千三百多万个比特币地址打上了对应的实体信息标签，并提供了交易所链上余额排行榜和交易所大额充提快讯服务，让普通用户能更清晰直观地了解交易所的实时资金动态，保护自己的资产安全。据部分所覆盖的交易所内部人士透露，其标签准确性已达到90%以上。
免责声明：本报告所涉及的观点均是基于数据分析的综合研判，仅作为参考不作为投资依据，炒币有风险投资需谨慎。
来源：ChainInfo
来源：中币网 https://www.zhongbi.net/news/blocknews/169642.html 声明：登载此文仅出于分享区块链知识，并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 此文如侵犯到您的合法权益，请联系我们3111859717@qq.com，我们将第一时间处理。
