Forenzika blockchaina uključuje analizu podataka blockchaina za istraživanje kriminalnih aktivnosti kao što su prijevare, pranje novca i nezakonite transakcije.
Unatoč tome, metode koje se koriste u forenzici blockchaina mogu se razlikovati ovisno o određenoj aplikaciji i vrsti podataka koji se procjenjuju jer je to komplicirano područje koje se brzo razvija. Ipak, kombiniranjem raznih strategija i resursa, istražitelji mogu bolje razumjeti kriminalne aktivnosti na blockchainu i pridonijeti borbi protiv financijskog kriminala.
Slijede neke od ključnih tehnika koje se koriste u forenzici blockchaina.
Analiza mreže
Blockchain transakcije odvijaju se unutar mreže čvorova. Pomoću alata za analizu mreže moguće je ispitati ovu mrežu i uočiti sve čvorove koji bi mogli sudjelovati u nedopuštenim aktivnostima. Analiziranje IP adresa, informacija o geolokaciji i drugih mrežnih podataka može spadati u ovu kategoriju.
Strojno učenje
Sa strojnim učenjem moguće je ispitati velike skupove podataka blockchaina i pronaći trendove koje bi moglo biti teško uočiti korištenjem konvencionalnijih metoda. Anomalije koje mogu ukazivati na nezakonite aktivnosti mogu se pronaći grupiranjem adresa, prepoznavanjem čudnih obrazaca transakcija i drugih kriminalnih aktivnosti.
Analiza transakcijskog grafa
Svaka transakcija na blockchainu povezana je s jednom ili više prethodnih transakcija, tvoreći strukturu nalik grafu. Analiza grafikona transakcija uključuje analizu ove strukture kako bi se identificirali obrasci i veze između transakcija, što može pomoći istražiteljima da identificiraju nedopuštene aktivnosti.
Grupiranje adresa
Blockchain transakcije bilježe se korištenjem različitih kriptografskih adresa, što je poznato kao grupiranje adresa. Grupiranje adresa je metoda za pronalaženje povezanih adresa i transakcija analizom tih adresa. To može pomoći istražiteljima u lociranju osoba i skupina uključenih u kriminalne aktivnosti.
Struganje podataka
Budući da su podaci blockchaina dostupni javnosti, mogu se iskoristiti za izdvajanje relevantnih informacija pomoću specijaliziranih alata. Podaci o transakcijama, adrese i drugi metapodaci koji se mogu koristiti za uočavanje trendova i poveznica između transakcija primjeri su skrapinga podataka.
Izvor: https://cointelegraph.com/explained/how-do-blockchain-forensics-and-asset-tracking-work