作者?|?新缸中之脑
责编|?Carol
来源|区块链大本营
在最近的会议演讲中我经常会被问到：区块链数据分析的最大挑战是什么？我的回答就一个词：
去匿名化。
我坚定地认为，识别不同类型的参与者并理解其行为是解锁区块链分析潜力的核心挑战。我们花费了相当多的时间来考虑这个问题以识别出与数字货币运动的伦理不发生冲突的正确边界。在这篇文章里，我想进一步探讨这个思路。
市场上大多数区块链的架构依赖于匿名或伪匿名机制来保护其节点的隐私并实现去中心化。数据混淆机制可以将加密资产交易数据记录在公开的账本上让每个人都能访问，但是也让分析这些数据变得异常困难。
如果不能识别参与者的身份，就很难理解区块链数据集并分析出有意义的结果，而且区块链分析只能徘徊在初级阶段。然而，重要的一点是要理解，去匿名化区块链数据集并不是要知道账本中每个地址的真实身份，这个方向基本上是不具备可扩展性的可能。
加密质押收益平台MoodMiner完成40万美元种子轮融资:2月3日消息，加密货币收益质押平台 MoodMiner 宣布完成 40 万美元种子轮融资，CoinList、Circle 和 Polygon 等实体和一些天使人参投。据悉，该活动由 Hashed 主办，由 Pantera Capital 和真格基金协办。MoodMiner 支持 Polkadot、Cardano 和 Elrond 等生态中超过 100 种数字资产，允许用户最低质押 1 欧元价值的数字资产并获得被动收益。[2023/2/3 11:46:11]
相反的，我们可以识别并理解区块链中已知参与者的行为，例如交易所、OTC柜台、矿工以及其他构成区块链生态系统的核心成员。
地址数量会不知不觉误导你
网络的量度是区块链分析中无所不在的一个指标，也是一个可以清晰地展示去匿名化威力的指标。
《济南市促进元宇宙产业创新发展行动计划（2022—2025年）》发布:金色财经报道，近日，山东省济南市人民政府办公厅印发了《济南市促进元宇宙产业创新发展行动计划（2022—2025年）》（以下简称《计划》），《计划》为抢抓机遇，加快推进元宇宙产业创新发展，培育壮大发展新动能而制定。
《计划》指出，“元宇宙”是人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界，具有虚实交互、跨界融合、叠加倍增的基本特征，有广阔的应用空间和巨大的发展潜力，已成为数字经济竞争的关键赛道。[2022/12/27 22:10:50]
地址数量是最常见的一个具有误导性的指标，因为并非所有的地址都同等重要。交易创建的一个用于临时性转账的地址，显然不能和另一个长期持有资产的钱包地址相提并论。
类似的，像币安这样的交易所的热钱包，肯定也不同和我的个人钱包采用同样的方法和指标去分析。同等对待所有地址的匿名性，注定会导致解读的有限性并且经常会得出误导性的结论。
V神预测2023年加密货币的3个“巨大”机会：包括加密钱包的普及等:12月20日消息，以太坊创始人Vitalik Buterin在接受Bankless共同所有者David Hoffman的采访时，分享了2023年加密行业的展望，预测加密领域尚未实现的三个“巨大”机会，包括加密钱包的普及、抗通胀稳定币和以太坊支持的网站登录。同时回应了关于“去中心化应用程序的‘采用浪潮’现在已经结束，开发人员进入并构建新的去中心化应用程序的机会更少’”。
首先，V神建议，在加密货币钱包基础设施上进行更多的开发，以使其更易于日常使用，并确保它能够登陆数十亿用户。
其次，V神表示，开发一种能够抵御所有类型条件（包括链上和更广泛的宏观经济）的抗恶性通货膨胀和全球可访问的稳定币将是该行业的一场革命。
最后，V神表示，任何有助于以太坊从Facebook、谷歌、推特和其他中心化垄断企业手中夺走登录权的技术发展，最终都会使以太坊在基于互联网的应用程序上获得更多的市场主导地位。
此外，V神还表示，由于竞争加剧和市场成熟，填补市场空白的机会变得不那么明显。（Cointelegraph）[2022/12/20 21:55:50]
Gold-i旗下Crypto Switch2.0业务与币安集成:6月29日消息，位于英国吉尔福德的金融科技提供商Gold-i将其Crypto Switch2.0与币安集成，这将使Gold-i的客户能够交易币安的数字资产和产品，并利用币安的流动性获得投资和对冲机会。
据悉，Crypto Switch2.0与中央结算和清算合作伙伴完全集成，提供法币和数字资产结算、监管合规和机构托管服务。（Business Magazine）[2022/6/29 1:39:59]
匿名性vs.可解读性
匿名或伪匿名身份是可伸缩的去中心化架构的关键因素之一，但是这也让从区块链数据集中获取有价值的信息变得极端困难。理解这一观点的一个办法，就是把匿名性视为区块链分析的可解读性的一个反因子。
在区块链数据集中匿名性与可解读性之间的摩擦相对来说还比较小。一个区块链数据集的匿名性越高，从中获取有意义的信息的难度就越大。参与者的身份提供了其行为的上下文环境，而上下文环境则是可解读性的关键构建模块。
数据：以太坊区块链已销毁超235万枚ETH，年通胀速度下降61%:5月24日消息，据欧科云链链上大师数据显示，自EIP-1559实施以来，以太坊区块链已经销毁了2,357,920枚ETH，约合47.15亿美元。若未实施EIP-1559，以太坊年增发预计约494万枚，年通胀率在4.2%附近，得益于EIP-1559，以太坊的年增发降至196.4万枚，年通胀率约1.6%，这意味着EIP-1559的实施，使得以太坊的通胀速度下降约61%。[2022/5/24 3:38:00]
去匿名化vs.打标签
「你是什么」远比「你是谁」要重要。
去匿名化区块链数据集并不涉及了解每个参与者的真实身份。试图了解每个用户的真实身份不仅是一个意义重大的任务，而且也会让分析工作难以突破一定的规模。
相反，我们可以试着理解一个参与者的关键特征来让我们的分析达到一定程度的可解读性。因此，不需要清楚地识别每个地址的真实身份，我们可以给地址打标签或者附加一些描述性的元数据，来让其行为具备一定的上下文环境。
在大规模数据中，打标签常常要比个体识别更有效果。理解区块链生态系统中特定个体的行为当然会让分析达到更个性化的程度，但是对于在宏观层面理解行为的趋势就显得相对受限了。
因此，相对与对区块链地址的个体真实身份的识别，去匿名性的挑战与地址的关键性属性的标注的关系更大。我们如何实现这一点？
机器学习会是一个优秀的解决方案
标注或者去匿名化区块链的思路可以让区块链分析更好地生态中已知参与者的行为模式和特征。直觉上我们可以考虑创建一些规则来分析区块链生态系统中的不同成员，例如：
“如果一个地址持有大量比特币地址并且一次执行100个交易，那么这是一个交易所地址……”
虽然很有吸引力，但是基于规则的方法将很快失效，无法再提供有用的信息。下面列出了部分原因：
预置知识的完整性：基于规则的分类会假定我们对于如何识别区块链生态中的不同参与者有足够的知识。这显然是不正确的假设。
持续的变化：区块链解决方案的架构一直都在演变，这对任何嵌入的规则而言都是挑战。
特征属性的数量：创建一条有两三个参数的规则很简单，但是试图创建一条有几十个甚至上百个参数的规则就没那么简单了。要识别出像交易所或OTC柜台这样的地址需要大量的特征。
因此我们不能使用预置的规则，我们需要一种可以从区块链数据集中学习模式的机制来自动推断出有意义的规则让我们可以标注相关的参与方。从概念上来说，这是一个经典的机器学习问题。
从机器学习的观点，我们应该从两个主要途径来考虑应对去匿名化的挑战：
无监督学习：无监督学习聚焦于学习指定数据集中存在的模式并识别相关分组。在区块链数据集的上下文中，可以使用无监督学习模型基于地址的特征将其匹配到不同的分组中并对这些分组进行标注。
监督学习：监督学习方法可以利用已有的知识来学习指定数据集中的新的特性。在区块链上下文中，可以使用监督学习方法基于已有的交易所地址数据集训练一个模型来识别出新的交易所地址。
去匿名化或者给区块链数据集打标签很少是只用监督学习或者只用非监督学习，更多的情况下需要两种方法的结合。机器学习模型可以有效地学习区块链生态系统中特定参与者的特征，并利用这些特征来理解其行为。
在使用区块链ETL工具将区块链原始数据加载到数据库或大数据分析平台后，将标注层引入区块链数据集是进行更有价值的区块链数据分析的一个关键挑战。
这些标签提供了更好的上下文环境，也让区块链分析模型具有更好的可解读性。不过尽管我们有机器学习这样强大的工具，去匿名性依然是分析理解区块链生态系统的道路上一个不可忽视的重大路障。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。