「クラスタ化」とは何ですか？
アドレス クラスタ化 アドレス クラスタ化 、ブロックチェーン上で見つかった証拠に基づき、同一の主体によって管理アドレス グループ化するクラスタ化 。アナリストはクラスタ化 を活用してクラスタ化 数千もの仮名アドレス 、現実世界の少数の主体アドレス クラスタ化 。これは、ブロックチェーン 、コンプライアンス監視、および調査の基盤となっています。
この文脈において、アドレス クラスタ化 アドレス とは、ブロックチェーン クラスタ化 。これは、クラスタ化 「クラスタ化 アドレス クラスタ化 」、クラスタ化 「統計的クラスタ化 」とは区別されます。これらは同じ言葉を使っていますが、解決しようとする問題は異なります。
アドレス クラスタ化 、パブリックブロックチェーンが擬似匿名性を持つためです。 すべての取引は公開されていますが、アドレス 身元情報は含まれていません。アドレスは誰でも生成できる文字列であり、1つの主体が数百万ものアドレスを管理することも可能です。関連するアドレスグループ化する手段がなければ、捜査当局やコンプライアンスチームは、所有者が不明確な、構造化されていない膨大な取引データの海に直面することになります。クラスタ化 、アドレス 共通の管理アドレス 特定することで、そのデータに構造クラスタ化 。
クラスタ化 、2つの異なる層でクラスタ化 。第1の層は構造的なものであり、ブロックチェーン証拠に基づいて確立された、共通アドレス グループ化するアドレス 。第2の層は帰属に関するものであり、そのグループを実世界の特定の主体に結びつけるもので、オフチェーン 依存します。アドレス その背後にある主体の特定は、それぞれ異なる証拠に依拠し、確信度も異なる別個の操作です。これらの層を明確に区別することこそが、厳密ブロックチェーン 単なる推測とを区別する要素なのです。
なぜ「アドレス クラスタ化 」がクラスタ化 なのでしょうか？
アドレス クラスタ化 単なる学術的な演習クラスタ化 。これは、資金へのアクセス、犯罪捜査の方向性、そして法廷における証拠の採用可否といった決定の根底にあるものです。アドレス 付与されたラベルがクラスタ アドレス アドレス 、クラスタ化 質が、その上に構築されるあらゆるものの質をクラスタ化 。
コンプライアンスおよび マネーロンダリング対策 プログラムにおいて、クラスタ化 取引モニタリング、制裁対象スクリーニング、およびリスクスコアリングの基盤となっています。コンプライアンスシステムが取引相手リスクを評価する際、取引相手 クラスタにアドレス 参考にします。たった1つの誤ったクラスタ 、下流の数千ものリスクラベルを汚染し、アナリストの時間を浪費させる誤検知（false positive）や、さらに悪い場合には、真のリスクを見逃してしまう誤検知（false negative）を引き起こす可能性があります。
捜査や法執行機関において、クラスタ化 資金追跡の基盤クラスタ化 。捜査官 、盗まれた資金やマネーロンダリングされた資金を、発生源から仲介インフラを経て送付先 捜査官 する場合、その各段階は、特定のアドレス 同一のウォレットにアドレス 前提に基づいています。この構造的な層に誤りがあると、捜査が誤った対象へと向かってしまう可能性があります。
裁判所や規制当局にとって、クラスタ化 信頼性は、ブロックチェーン 法的な異議申し立てに耐えられるかどうかを左右する。ブロックチェーン 法執行措置にますます活用されるにつれ、相手側の弁護士は、そのグループ分けがどのように行われたかを徹底的に追及してくるだろう。文書化された手法、列挙された障害モード、そして構造的なグループ分けと帰属の明確な区別こそが、そのような証拠が精査に耐えうることを可能にする。 これらすべての用途において、対象となるのはコンプライアンス担当者、金融機関、および法執行機関であり、それに応じて正確性に対する基準も非常に高いものとなっています。
「クラスタ化 」はどのようにクラスタ化 のでしょうか？
アドレス クラスタ化 、共有鍵による管理signals オンチェーン signals 特定することでクラスタ化 。ブロックチェーン 、一連のアドレス 同一鍵によって署名アドレス ブロックチェーン 場合、それらのアドレス ウォレットセグメントとしてグループアドレス 。これは、直接的なオンチェーン を通じて確立された、単一のエンティティのウォレット内の関連する部分を指します。
最も定評のあるシグナルは、「共同支出ヒューリスティック」であり、これは「共通input ヒューリスティック 」ヒューリスティック input ヒューリスティック」とも呼ばれます。これは、ビットコインアドレス クラスタ化の中核をなす手法です。複数のアドレス 次のように一緒にアドレス 場合、 Input として同時に鍵 場合、それらの Input を承認するために必要な秘密鍵は、署名時点で単一の当事者が利用可能であったに違いない。UTXO ブロックチェーン ビットコイン式のブロックチェーン 、1つのOutput 支出することは、共通管理の強力な証拠となる。アナリストはこのシグナルを用いて、アドレス 関連付け、ウォレットセグメントを拡大している。
クラスタ化 、推測ではなく、証拠に基づいたクラスタ化 。各グループ分けの決定は、失敗しうる条件が明確な、文書化された方法に基づいて行われるべきです。クラスタ化 局所的な問題にとどまらないため、この規律は重要です。 たった1つの誤った「クラスタ 、アドレス 波及し、クラスタ 適用されたラベルは、アドレス 属さないアドレス クラスタ 。このため、適切なクラスタ化 慎重さがクラスタ化 。別のアドレス 吸収してしまうような大きなクラスタークラスタ 小さくても正しいクラスタ 構築するほうが安全です。
一般的なアドレス クラスタ化
アナリストたちは、アドレスグループ分けするために、いくつかの確立されたヒューリスティック手法を利用しています。それぞれは既知の範囲内では有効に機能しますが、考慮すべき失敗パターンもそれぞれ存在します。
共同input （共同支出）ヒューリスティック
「input 」ヒューリスティック 、アドレス クラスタ化基礎ヒューリスティック 。2つ以上のアドレス Input として併用される場合、いずれかの当事者が鍵 保有していなければならないため、共通の管理下にあると推定されます。この「共同支出」ヒューリスティック 通常の取引では信頼性ヒューリスティック 、CoinJoinやPayJoinのような、複数の独立した当事者が Input を意図的に1つのトランザクションに統合する。クラスタ化 、こうした協調的なトランザクションをクラスタ化 除外することで、無関係なウォレット間に誤った関連性が生じるのを防ぐ。
おつり アドレス
UTXO支出すると、残りの価値はおつり として自身のウォレットに戻り、多くの場合、新しく生成された使い捨てのおつり アドレス 送付 。おつり アドレス おつり トランザクション内のどの出力がおつり であるかを検出しおつり それを送信元のウォレットに結びつける手法です。これが正しく行われれば、ウォレットのセグメントを多くのトランザクションにまたがって拡張することができます。 ここで見られる典型的なパターンが「ピーリングチェーン」です。これは、ある主体が繰り返し少額を支出すると同時に、残りの大部分を新しくアドレス送付することで、連鎖した取引の長いチェーンを生成するものです。アドレス 繰り返しアドレス 「アドレス 」は、グループ化を容易にする可能性がありますが、直接的な共同支出に比べてシグナルの強度は弱く、アドレス 管理権限の証拠として扱うことは、誤りを招く恐れがあります。
行動およびフィンガープリンティングに基づくヒューリスティック
アナリストたちは、直接的な取引の関連性だけでなく、行動パターンやウォレットソフトウェアのフィンガープリントも分析しています。ウォレットの実装方法によって、トランザクションの構築方法に微妙で特徴的なパターンが生じ、アドレス 同じソフトウェアによってアドレス 示唆されることがあります。signals を得る上でsignals 、重要な注意点があります。すなわち、アドレス関連性がない場合、フィンガープリントだけでは共同所有関係を立証することはできないのです。 同じソフトウェアを実行しているだけで、複数の独立したウォレットが同一の特徴を共有する可能性があるため、フィンガープリントはそれ自体では管理権限を証明するものではなく、あくまで調査の補助として機能するに過ぎない。
UTXO アカウントベースのブロックチェーンクラスタ化 アドレス クラスタ化
クラスタ化 、ブロックチェーン同じように機能するクラスタ化 。これは、チェーンごとに異なる会計モデルが採用されているためです。アドレス グループ化する手法が、別のチェーンには存在しない場合があります。
ビットコインやライトコインなどのUTXOブロックチェーンでは、取引は個別のOutput 消費しOutput 多くの Input を一度に利用することができます。これにより、共同支出分析が可能となり、数千アドレス 単一のウォレットアドレス グループ化することができます。UTXO 、クラスタという用語が最初に造語された環境であり、クラスタ化 最も成熟している分野でもあります。このため、クラスタ化 に関する基礎研究の多くは、ビットコイン上でクラスタ化 。
Ethereum アカウントベースのブロックチェーンは、Ethereum 異なります。残高は個別のOutputではなくアカウント内に保持され、co-spending共同管理関係を明らかにするようなinput 存在しません。クラスタ化 、デプロイされた コントラクト デプロイされた 、管理キーの関係、運用パターンなど、他の手法に依存しています。 外部所有の単一のアカウントがそれ自体で完全なウォレットを構成する場合もある一方で、共通の管理キーによって管理される一連のスマートコントラクトは、取引履歴を共有することなく管理権限を共有している可能性があります。Etherscanなどのブロック 、この分析に使用されるオンチェーン 公開していますが、管理権限の解釈には依然として慎重な手法が求められます。
こうした違いがあるため、構造的に異なるチェーンに同じ用語を適用すると、混乱を招く恐れがあります。クラスタ アドレス 「アドレス 」の数は、Ethereumそれとは同じ意味クラスタ 重要なのは、クラスタ アドレス クラスタ ではなく、それらのアドレス どのような方法で、どのような基準に基づいてアドレス ということです。
クラスターからエンティティへ：アトリビューション対グループ化
ブロックチェーン 、「クラスタ アドレス 、それは取引所Yである」というものがあります。この一文には、実際には3つの異なる主張が込められており、これらを混同することが誤りの原因となることがよくあります。
1つ目は構造的な主張です。すなわち、アドレス 共通の鍵アドレス 。オンチェーン に関する主張であり、ウォレットセグメントの構築によって立証されるものです。2つ目は帰属に関する主張です。すなわち、アドレス グループは、特定の名称を持つ主体アドレス 。3つ目は運営主体に関する主張です。すなわち、その主体が単に他者のウォレットを利用しているのではなく、実際にウォレットインフラを管理しているというものです。それぞれの主張は異なる証拠に基づいており、それぞれ異なるエラープロファイルを持っています。
帰属の特定は、オフチェーン です。身元情報はブロックチェーン上に存在しないため、オンチェーン だけでは、アドレス 特定の主体にアドレス 証明することはできません。 帰属の証拠には、サービスとの直接的なやり取り、法執行機関 インフラ法執行機関 回収された押収データや実態情報、規制対象機関承認 第三者承認 、およびオープンソース情報などが含まれます。単一の帰属情報はウォレットセグメント全体に波及するため、そのアドレス すべてのアドレス がそのラベルを継承することになります。だからこそ、その下にある構造的なグループ分けが確固たるものでなければならないのです。
「運営者」と「受益者」を区別入金 、実体識別における微妙だが重大な誤りを防ぐことができます。例えばアドレス あるユーザーの 中央集権型取引所(CEX)アドレス 例に考えてみましょう。アドレス 行しますが、オンチェーン 、アドレス 取引所がアドレス 「アドレス アドレス グループ化されます。アドレス 、取引記録KYC (Know Your Customer) を通じてユーザーとアドレス 検証可能ですが、アドレス 自体は取引所のウォレットインフラアドレス 。 ユーザーは受益者である一方、取引鍵管理する運営者です。アドレス 帰属させ、取引所のウォレットセグメント全体にその情報を広めることは、正しい証拠であるにもかかわらず、誤った結論へと導くことになります。この論理は、大規模な取引所のインフラを通じて運営される小規模なサービスなど、ネストされたサービスにも同様に当てはまります。適切な匿名化解除を行うには、そのエンティティが運営者なのか受益者なのかを明示的に示す必要があります。
アドレス クラスタ化における機械学習の役割
機械学習は、クラスタ化正当かつ重要な役割を果たしていますが、その役割はしばしば誤解されています。重要なポイント Output 「手がかり」Output 、「法医学的事実」ではないポイント 。
ランダムフォレスト分類器やグラフベースのネットワーク分析などの手法を用いた学習済み予測モデルは、アナリストによる検証の対象となる関係性の候補を抽出したり、調査担当者が注力すべき優先順位を決定したり、異常を検知したり、手作業では発見が困難な複雑な行動パターンを認識したりするのに非常に適しています。 特に、トランザクショングラフのネットワーク分析は、アナリストが検証すべき関係性を示唆する構造を明らかにすることができます。BlockSciなどのオープンソースの研究フレームワークは、学者や実務家がこれらの手法を大規模に適用する上で役立っています。事案、モデルはアナリストが調査すべき対象を示す評価結果を生成します。
学習済みのモデルが単独では行えないのは、ウォレットセグメントへの所属判定です。その決定ロジックは、明示的で監査可能なルールから導き出されたものではなく、データから学習されたものです。つまり、その結論は学習おつり 、その失敗パターンを網羅的に列挙することはできません。これは精度に関する指摘ではありません。なぜなら、モデルは極めて高い精度を持つ可能性があるからです。これは、その推論が独立して検証・再現可能かどうかに関する指摘です。クラスタ化 、厳密なクラスタ化 明確な境界を維持します。すなわち、決定論的で監査可能な構造層が、アドレス 制御権をアドレス 確立し、一方、確率論的モデルのOutput 、知能としてシステムの影響範囲をOutput Input。機械学習は視野を広げ、科学的方法がその基盤を保証する。
アドレス クラスタ化に関するリスクとよくある誤解
クラスタ化 、現実的な限界があり、それを誤解すると誤りを招きます。最も一般的な誤解は、クラスタ 単一の、自明なクラスタ ものです。実際には、クラスタ 構造に関する判断と属性に関する判断という、別々の判断のクラスタ 、それぞれが独立して正しい場合もあれば、間違っている場合もあります。
クラスタ化 低下させることを目的として、いくつかの手法が考案されています。CoinJoinやPayJoinは、 Input を組み合わせることで「共同支出」の仮定を破り、ミキシングサービスは資金をプールして再分配することで、クラスタ化 オンチェーン 断ち切ります。これらの手法が存在し、それが考慮されていない場合、単純なクラスタ化 誤ったグループ分けが生じるクラスタ化 厳密な分析により、それらを特定し、影響を受ける取引をリンクの対象から除外することで、誤った関連付けを防ぐことができます。
2つ目の誤解は、「クラスターは大きければ大きいほど良い」という考え方です。適切な方法論では、偽陽性よりも偽陰性を優先することで誤りを管理します。ウォレットのセグメントが小さすぎると不完全にはなりますが、誤りではありません。一方、アドレス 含んでしまうセグメントは、下流のすべてのラベルや分析に波及する構造的な誤りとなります。その重要性を考慮すれば、クラスタ 不純物が混入したクラスタークラスタ 、慎重なアナリストは、誤った関連付けを生み出さないよう、一部のリンクが欠落することを容認するのです。
アドレス 行動パターンは、有益であると同時に誤解を招く可能性もあります。ネットワーク層signals 、トランザクショングラフの外側に完全にsignals 。ブロックチェーン に関する研究では、トランザクションのブロードキャストアドレス 、場合によってはウォレットと関連付けられることがあることが示されていますが、アドレス 信頼性のアドレス 、決定的な関連性というよりは、不確実性の新たな要因を加えるものに過ぎません。 だからこそ、列挙された失敗モードと明確な安全対策が重要となる。あらゆるヒューリスティック 、それが失敗しうる条件と、それらの条件への対処方法が文書化ヒューリスティック 。コンプライアンスや調査の観点から捉えたクラスタ化 、保証ではなく、規律ある分析ツールクラスタ化 、そのOutput 、それがどのように生成されたのかが明確に示Output 。
「クラスタ化 」の実用例
アドレス クラスタ化 、史上最も重要な仮想通貨関連の捜査や取締措置のいくつかにおいて、中心的なクラスタ化 。いずれの事案においても、共通アドレス グループ化することで、匿名性の高い取引の痕跡が、具体的な捜査の手がかりへと変わったのです。
ランサムウェア 、捜査当局はクラスタ化 を用いて、身代金支払いのクラスタ化 、その資金を受け取るインフラをクラスタ化 。2021年にダークサイド（ランサムウェア ）ランサムウェア コロニアル・パイプラインへの攻撃を受けて、米国司法省はオンチェーン 身代金の流れを追跡しオンチェーン 支払われたビットコインの大部分を回収したオンチェーン この成果は、関連するアドレス 結びつけアドレス 資金の流れをポイント 追跡できたことに依拠していた。
資金洗浄の捜査において、クラスタ化 、長いアドレス連鎖盗難資金 を追跡クラスタ化 。2016年のBitfinexハッキング盗まれた資金（約12万ビットコイン）は、当局が2022年に差し押さえを発表し、資金洗浄に関連する逮捕を行うに至るまで、数年間にわたる層状化を経て追跡されました。資金の移動経路を再構築するには、アドレス クラスタ化 アドレス 。
国家主体の事例でも、同様のパターンが大規模に見られます。北朝鮮と関連があるとされるラザルス 」などの組織を追跡する調査員たちは、取引所へのハッキングで得た収益がオフランプへと移動する過程で、アドレス クラスタ化 「クラスタ化 」を活用しています。こうした事例では、特にクラスタ化を打破するために、Tornado Cash サービスが頻繁にTornado Cash そのため、アナリストたちは、ミキシングを経た資金の流れをそのまま結びつけるのではなく、特に慎重に扱っています。 これらすべての事例において、その根底にあるクラスタ化 の信頼性クラスタ化 導き出された結論を正当化する根拠クラスタ化 。
Chainalysis 、組織が「クラスタ化」を理解・監視するのをどのようにChainalysis
Chainalysis 、構造層と帰属を分離した形式的なオクラスタ化 、アドレス クラスタ化 Chainalysis 。ウォレットのセグメントは、文書化された方法論と列挙された失敗モードを備えた、決定論的かつオンチェーン を通じて確立されます。一方、帰属および運営者の検証は、その上に重ねられた、証拠に基づく独立した判断として扱われます。クラスタ 、構造的整合性、帰属の証拠、および運営者の検証がそれぞれ独立して満たされた場合にのみ、固有の名称がクラスタ この厳格なアプローチは、最も重要な場面でその有効性が実証されています。すなわち、Chainalysis ブロックチェーン 、米国連邦裁判所における専門家証言の証拠能力を規定する枠組みである「ドーバート基準」に基づき、『米国対スターリンゴフ事件』において証拠として採用可能であると認められました。
その規律は、その目的のために特別に開発されたツールを通じて実現されています：
- Chainalysis Reactor：法執行機関 チームが、ウォレットセグメントやブロックチェーンを横断して資金の流れを追跡し、エンティティ間のつながりを可視化し、文書化された証拠に基づいて事件の立件を行うために使用する調査プラットフォーム。
- Chainalysis （Know Your Transaction）：クラスタ化 アトリビューションデータ取引モニタリング 取引が発生したその場で取引相手をスクリーニングし、リスクスコアを算出し、エクスポージャーを特定するリアルタイム取引モニタリング 。
- Chainalysis ソリューション:クラスタ と脅威インテリジェンスを、継続的に更新されるデータとして提供するため、調査担当者や取引所は、古いラベルではなく最新のインフラ情報に基づいて対応することができます。
基盤となるクラスタ化 アトリビューションが一貫した基準に基づいて行われているため、Output 、調査上の要件と規制上の要件の両方を満たすようにOutput 。
関連用語
アドレス クラスタ化に関するよくある質問
Q:クラスタ アドレスとは何ですか？
A: 「クラスタ（Aクラスタ）」、あるいはアドレス クラスタ」とは、オンチェーン を通じて同一の実体アドレス 、帰属が確定した時点で実世界の特定の主体アドレス グループを指します。このグループ化によって共同管理関係が確立され、帰属の確定によってそのグループは背後にある実体と結び付けられます。
Q: 「クラスタ化 」とは何ですかクラスタ化 、なぜ暗号資産 重要なのでしょうか？
A:クラスタ化 アドレス グループ化するクラスタ化 。これが重要なのは、匿名性の高いブロックチェーン 、コンプライアンスチームや調査担当者が具体的な対応をとれるようなエンティティレベルの視点に変換するものであり、これがブロックチェーン 基盤となるからです。
Q:ヒューリスティック ビットコインヒューリスティック 一般的な「input 」ヒューリスティック とは何ですか？
アドレス : 通常、 Input として使用されるアドレスは、同一の当事者によって管理されることが原則です。これは、CoinJoinのような、意図的に Input を意図的に組み合わせるCoinJoinなどの共同トランザクションは、この規則の適用対象外となります。
Q: ビットコインアドレス クラスタ化ヒューリスティック input ヒューリスティック は、どの程度信頼性が高いのでしょうか？
A:input ヒューリスティック は、既知の故障モードが列挙され、それに対する安全対策が講じられている場合、非常に信頼性ヒューリスティック 。そのため、厳格なプロバイダーは、外見だけに頼るのではなく、自らの手法を文書化し、協調型トランザクションを除外している。
Q：マネーロンダリング対策 ブロックチェーン マネーロンダリング対策 、クラスタ化 どのようにクラスタ化 ？
A:アドレス グループ化するクラスタ化 により、マネーロンダリング対策 資金の流れを追跡し、制裁対象や高リスクの取引相手をスクリーニングし、取引をリアルタイムで監視クラスタ化 。これにより、生の取引データが、実用的なエンティティレベルのインテリジェンスへと変換されます。
Q：クラスタ化 、仮想通貨取引におけるプライバシーにどのようなクラスタ化 を与えますか？
A:クラスタ化 、アドレス アクティビティの匿名性をクラスタ化 、これにより仮名取引の実質的なプライバシーが低下します。ミキシングサービス、CoinJoin、PayJoinなどの技術は、クラスタ化 無力化する クラスタ化 プライバシーを保護するように設計されています。
Q: 「クラスタ化 」クラスタ化 アトリビューション」の違いは何ですか？
A:クラスタ化 、アドレス クラスタ化 、これはオンチェーン に関する構造的な主張である。帰属とは、そのグループを特定のエンティティに結びつけるものであり、これはオフチェーン に基づく情報的な主張である。これらは異なる証拠に依拠しており、異なる基準で評価される。
Chainalysis 「アドレス クラスタ化」をいかにChainalysis をご覧ください
アドレス クラスタ化 」クラスタ化 、その根底にある方法論の信頼性にクラスタ化 、その信頼性によって、コンプライアンスに関する決定が有効であるかどうか、また調査が適切な対象に及ぶかどうかが決まります。
Chainalysis 、コンプライアンスチームや法執行機関 、クラスタ化 確度 クラスタ化 帰属法執行機関 追跡法執行機関 Chainalysis 。
Chainalysis について詳しく見るChainalysis Reactor 捜査に活用