Kryminalistyka Blockchain obejmuje analizę danych blockchain w celu zbadania działań przestępczych, takich jak oszustwa, pranie pieniędzy i nielegalne transakcje.
Niemniej jednak metody stosowane w kryminalistyce blockchain mogą się różnić w zależności od konkretnej aplikacji i rodzaju ocenianych danych, ponieważ jest to skomplikowany i szybko rozwijający się obszar. Jednak łącząc różne strategie i zasoby, śledczy mogą lepiej zrozumieć działalność przestępczą w łańcuchu bloków i przyczynić się do walki z przestępczością finansową.
Poniżej przedstawiono niektóre z kluczowych technik stosowanych w kryminalistyce blockchain.
Analiza sieci
Transakcje Blockchain odbywają się w sieci węzłów. Korzystając z narzędzi do analizy sieci, można zbadać tę sieć i wykryć wszelkie węzły, które mogą brać udział w nielegalnej działalności. Analiza adresów IP, informacji o geolokalizacji i innych danych sieciowych może należeć do tej kategorii.
Nauczanie maszynowe
Dzięki uczeniu maszynowemu można badać duże zbiory danych blockchain i znajdować trendy, które mogą być trudne do wykrycia przy użyciu bardziej konwencjonalnych metod. Anomalie, które mogą wskazywać na nielegalną działalność, można znaleźć poprzez grupowanie adresów, rozpoznawanie dziwnych wzorców transakcji i innych działań przestępczych.
Analiza wykresu transakcji
Każda transakcja na łańcuchu blokowym jest połączona z jedną lub kilkoma wcześniejszymi transakcjami, tworząc strukturę przypominającą wykres. Analiza wykresu transakcji obejmuje analizę tej struktury w celu zidentyfikowania wzorców i powiązań między transakcjami, co może pomóc śledczym w zidentyfikowaniu nielegalnych działań.
Grupowanie adresów
Transakcje Blockchain są rejestrowane przy użyciu odrębnych adresów kryptograficznych, co jest znane jako grupowanie adresów. Grupowanie adresów to metoda znajdowania powiązanych adresów i transakcji poprzez analizę tych adresów. Może to pomóc śledczym w zlokalizowaniu osób i grup zaangażowanych w działalność przestępczą.
Skrobanie danych
Ponieważ dane blockchain są udostępniane publicznie, można je wykorzystać do wyodrębnienia istotnych informacji za pomocą specjalistycznych narzędzi. Dane transakcji, adresy i inne metadane, które można wykorzystać do wykrywania trendów i powiązań między transakcjami, to przykłady zbierania danych.
Źródło: https://cointelegraph.com/explained/how-do-blockchain-forensics-and-asset-tracking-work