Отслеживание криптокошельков: проблемы и возможности улучшения

Автор: Хачатур Гукасян, генеральный директор компании Zichain

Блокчейн — полностью прозрачная и открытая система, она удобна тем, что позволяет осуществлять перевод средств без посредников. В основе работы блокчейна лежит создание идентичных копий данных, хранящихся в цепочке блоков, то есть на компьютерах участников сети. Для выполнения сделки необходимо пройти около шести блоков, где фиксируется каждое перемещение.

Существуют публичные блокчейн-эксплореры, которые отслеживают транзакции и адреса кошельков. Например, blockchain.info — для биткоина, etherscan.io — для эфириума. С их помощью также можно отслеживать смарт-контракты и индивидуальные токены, что особенно полезно при проверке ICO.

Сайт etherscan.io позволяет обозревать транзакции ETH и активность в смарт-контрактах, работающих в блокчейне Ethereum. Ещё одна полезная функция ресурса — анализ исходных кодов смарт-контрактов, она помогает, тем кто следит за активностью ICO-проектов.

Блокчейн и криптовалюты появились как альтернатива традиционной банковской системе, где на осуществление международных операций уходит до нескольких дней. Сегодня скорость транзакции для Bitcoin в среднем составляет 78 минут, Litecoin — 30 минут, монета Dash проделывает путь от одного держателя к другому за 15 минут, а Ethereum — за 6, но иногда на подтверждение сделок уходит более суток. Изначально блокчейн не был рассчитан на крупномасштабные сделки и большое количество переводов. По мере роста популярности криптовалют, увеличилась нагрузка на сеть, поэтому транзакции стали существенно задерживаться.

Ожидание для многих — напряженный и малоприятный процесс. Поэтому перед разработчиками систем отслеживания стоит важная задача по созданию качественного решения, которое позволит автоматизировать и ускорить перевод средств и сделать криптовалютные операции лёгкими и удобными для широкого круга людей. Автоматизация процесса транзакции называется трейсингом. Создание по-настоящему качественной системы отслеживания криптовалютных кошельков, на мой взгляд, нуждается в трёх составляющих: разработка решения на языке C++, подключение искусственного интеллекта и обучение нейросети.

Использование языка C++. Проблему скорости анализа блокчейна поможет решить программа, написанная на языке C++. Она обеспечит максимально быстрый доступ к каждой транзакции в блокчейне BTC. Есть готовое решение Bitcoin ABE, оно позволяет получать информацию о транзакциях, где участвовал указанный адрес. Однако из-за особенностей языка Python, на котором оно построено, процесс отслеживания сильно замедляется и не годится для масштабного трейсинга.

Внедрение ИИ-решений. Для отсеивания криптокошельков, связанных с незаконной деятельностью, необходим постоянно обновляемый «чёрный список» криптовалютных кошельков. Для этого лучше всего подходит решение на базе искуственного интеллекта, которое способно анализировать терабайты информации и маркировать подозрительные данные. Можно выделить три направления для разработок:

• ИИ для анализа теневых форумов и составления их базы;
• ИИ для анализа сообщений на форумах, для отслеживания в текстах пользователей криптовалютных кошельков, связанных с мошенничеством;
• ИИ для анализа сообщений в Twitter в поисках скама (например, бесплатная раздача ETH).

Обучение нейронной сети. Для построения решения на базе искусственного интеллекта нужно немного: аппаратное обеспечение, программное обеспечение и большие объёмы релевантных данных. Чтобы классифицировать информацию, необходимо не только получить массив данных, но и обучить ИИ выделять требуемые данные.

Основной проблемой трейсинга остается получение наборов размеченных данных для обучения нейронных сетей. Если собрать хорошие датасеты, то можно сказать, что задача решена на 75%. Добиться аналогичного результата можно также с помощью бинарных классификаторов, которые строят алгоритмы по принципу присвоения каждому объекту соответствия ответов «да» или «нет». Но решения с нейронной сетью показывают более высокие результаты, чем классификаторы.

С подобными задачами может хорошо справиться нейронная сеть прямого распространения. Такую нейронную сеть можно обучить методу обратного распространения ошибки (backpropagation). Его суть в том, что при обучении сеть обрабатывает объект, выносит решение и сравнивает его с экспертным решением. После этого она корректируется таким образом, чтобы в следующий раз результат при обработке этого объекта был ближе к экспертному решению.

Блокчейн изначально создавался, как быстрый и беспрепятственный способ передачи данных, но пока он не оправдывает свое назначение на 100%. Проблема отсутствия полноценного и качественного трейсинга криптовалютных кошельков стоит сейчас достаточно остро. Интерес к криптовалютам будет неуклонно расти, поэтому разработка удобного решения крайне важна для всего рынка. Но я уверен, что быстрые, удобные и качественные решения для отслеживания криптотранзакций не заставят себя долго ждать и появятся в самом ближайшем будущем.