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            博客專欄

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            原創(chuàng) | 區(qū)塊鏈安全:Web3.0時(shí)代下的加密數(shù)字貨幣監(jiān)管

            發(fā)布人:數(shù)據(jù)派THU 時(shí)間:2022-11-20 來源:工程師 發(fā)布文章

            一、研究背景


            隨著區(qū)塊鏈的快速應(yīng)用與發(fā)展,各種虛擬數(shù)字貨幣(比特幣、以太幣等)接連涌現(xiàn),虛擬數(shù)字貨幣時(shí)代悄然來臨。作為一種金融工具,虛擬數(shù)字貨幣的匿名性、全球性、不可否認(rèn)性、低廉的交易費(fèi)用和難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的特征,契合犯罪分子對(duì)于一種利用互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)轉(zhuǎn)移資金工具的期望。虛擬數(shù)字貨幣儼然成為新時(shí)代犯罪融資的理想金融工具,例如用于進(jìn)行勒索、洗錢、詐騙、恐怖融資等行為。


            根據(jù)Chainalysis在2021年初發(fā)布的一份報(bào)告顯示(圖1),2019年度非法虛擬數(shù)字貨幣交易的總價(jià)值約為110億美元,相較于2017年度的56億美元,增長(zhǎng)了約一倍,并且在所有虛擬數(shù)字貨幣交易中所占的份額也從2017年的0.7%增長(zhǎng)至2019年的2.2%。2020年,所有加密貨幣活動(dòng)的非法份額下降到1.0%。盡管與加密貨幣相關(guān)的犯罪正在下降,但相較于傳統(tǒng)金融中涉及的非法資金規(guī)模,它仍然是整個(gè)加密貨幣經(jīng)濟(jì)的一部分。


            圖片

            圖1 2017~2020年虛擬數(shù)字貨幣交易額變化


            另外,我國正面臨著數(shù)字貨幣的威脅與挑戰(zhàn),無法規(guī)避我國激進(jìn)反對(duì)分子和恐怖勢(shì)力與境外組織勾結(jié)并通過數(shù)字貨幣籌資的風(fēng)險(xiǎn),我國新疆、西藏甚至香港等地區(qū)都直接面臨打擊這種非法集資的挑戰(zhàn)。香港修例風(fēng)波中的極端反對(duì)勢(shì)力已經(jīng)通過比特幣和發(fā)行所謂“抗?fàn)帋拧睘楸┩侥技顒?dòng)資金。在虛擬數(shù)字貨幣時(shí)代,我國正面臨打擊通過虛擬數(shù)字貨幣進(jìn)行非法融資的艱巨任務(wù)。


            基于以上現(xiàn)實(shí)背景,在總體國家安全的需求牽引下,我們認(rèn)為對(duì)非法的加密數(shù)字貨幣融資構(gòu)建識(shí)別與追蹤體系是十分迫切和需要的。


            二、區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ)理論


            應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)可以使交易在互相不信任的情況下正常進(jìn)行。區(qū)塊鏈技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)不同,它的顯著優(yōu)勢(shì)是不可篡改性,不能偽造且具有智能合約特性,因此區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可能引發(fā)社會(huì)變革,促進(jìn)社會(huì)科技發(fā)展。在十三五規(guī)劃中,國務(wù)院對(duì)區(qū)塊鏈發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃,將其納入戰(zhàn)略性前沿技術(shù)發(fā)展前列。早在2017年,國外一些公司就對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展做出戰(zhàn)略目標(biāo),Gartner公司將區(qū)塊鏈技術(shù)列入十大戰(zhàn)略科技。


            區(qū)塊鏈技術(shù)最顯著的五大特征:


            (1)開放性:交易過程中數(shù)據(jù)時(shí)公開共享的,除了包含交易雙方的個(gè)人隱私外,其余所有數(shù)據(jù)都是高度透明的,且區(qū)塊鏈技術(shù)是開源的。

            (2)去中心化:該特性是區(qū)塊鏈技術(shù)最本質(zhì)特征,由于區(qū)塊鏈技術(shù)在應(yīng)用過程中不涉及中心管制和其他依賴,在各時(shí)間段信息傳輸都是自我管理。

            (3)安全性:想要修改或操控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí),需要掌握全部數(shù)據(jù)信息,否則無法進(jìn)行修改,保障了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全,避免人為修改修改數(shù)據(jù)。

            (4)獨(dú)立性:區(qū)塊鏈系統(tǒng)在運(yùn)營過程中獨(dú)立存在,不依賴其他第三方,遵從協(xié)議規(guī)范在系統(tǒng)內(nèi)不需人為干預(yù)下自主地進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。

            (5)匿名性:除特定要求外,僅從技術(shù)層面來看,信息傳輸過程中不用公開驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)信息,傳輸過程是匿名進(jìn)行的。


            區(qū)塊鏈技術(shù)架構(gòu)分為六層:一是數(shù)據(jù)層、二是合約層、三是共識(shí)層、四是應(yīng)用層、五是激勵(lì)層及六是網(wǎng)絡(luò)層。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,區(qū)塊鏈技術(shù)不斷更新,其外延得到發(fā)展演變。本文站在數(shù)據(jù)分析的角度,從數(shù)據(jù)的類型和環(huán)境出發(fā),認(rèn)為區(qū)塊鏈可以分為三層。最底層是交易層,對(duì)應(yīng)的是以比特幣為代表的區(qū)塊鏈1.0階段。交易是改變區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的手段,同時(shí)也為區(qū)塊鏈提供數(shù)據(jù)依據(jù)。合約層處于中間位置,通過把合約條款電子化的方式,使條件成立時(shí),交易能自動(dòng)執(zhí)行,交易過程中不斷有新數(shù)據(jù)產(chǎn)生,且各流程都在進(jìn)行交易。


            通過相關(guān)的區(qū)塊鏈技術(shù),我們可以實(shí)現(xiàn)用戶隱私信息的隱藏,由于網(wǎng)絡(luò)信息共享原理,想要在分布式環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行保密,對(duì)技術(shù)要求十分高。對(duì)不同許可機(jī)制和應(yīng)用場(chǎng)景,區(qū)塊鏈可劃分為三個(gè)層級(jí):一是聯(lián)盟鏈、二是公有鏈、三是私有鏈。與機(jī)構(gòu)與企業(yè)隸屬的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫不同,區(qū)塊鏈屬于公開共享數(shù)據(jù)庫,所有人都有自由獲取區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的權(quán)利,區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)并非內(nèi)部人員專屬。區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的公開性為數(shù)據(jù)分析人員提供數(shù)據(jù)依據(jù),通過分析公有數(shù)據(jù),為科技進(jìn)步提供前進(jìn)動(dòng)力,激發(fā)技術(shù)發(fā)展?jié)摿Α?/span>


            三、研究?jī)?nèi)容與方法


            3.1總體思路


            針對(duì)加密數(shù)字貨幣的交易業(yè)務(wù)模式,我們團(tuán)隊(duì)把加密數(shù)字貨幣GEC全周期定義為加密數(shù)字貨幣從產(chǎn)生到流通的整個(gè)階段過程,主要包括產(chǎn)生、兌換、流通等三個(gè)主要過程.通過對(duì)整個(gè)GEC周期中的不同事件建立模型,我們就可以進(jìn)行全方位的監(jiān)督、管理和調(diào)控,提高加密數(shù)字貨幣交易的可追溯性,以便所有的交易有據(jù)可循、有賬可查,為后續(xù)科學(xué)監(jiān)管方法的提出奠定基礎(chǔ)。


            3.2研究問題與方法


            我們深入研究現(xiàn)有與研究問題相關(guān)性較高的文獻(xiàn),結(jié)合本文研究方向,文獻(xiàn)綜述部分主要從以下五個(gè)角度入手了解現(xiàn)有加密數(shù)字貨幣的相關(guān)研究情況:一是實(shí)體識(shí)別;二是網(wǎng)絡(luò)畫像;三是非法行為檢測(cè)與分析;四是網(wǎng)絡(luò)可視化;五是交易模式識(shí)別。


            (1)實(shí)體識(shí)別


            以比特幣為例,比特幣交易的一個(gè)突出特點(diǎn)就是交易雙方均為匿名,但由于比特幣交易較為復(fù)雜往往會(huì)涉及到多個(gè)輸入和輸出,這就導(dǎo)致如何在相關(guān)交易信息中識(shí)別用戶成為了一個(gè)需要解決的問題,即如何識(shí)別一個(gè)用戶擁有多少地址。但由于沒有有效的方法可以驗(yàn)證識(shí)別其是否屬于特定的用戶,按照已有論文的研究思路,一個(gè)實(shí)體可能是一個(gè)組織或者一個(gè)用戶等;反之,同一組織或者同一用戶實(shí)際上可能同時(shí)操控?cái)?shù)個(gè)不同的實(shí)體。在相關(guān)文獻(xiàn)中可以看出,為更好地識(shí)別出潛在實(shí)體,其大多采用啟發(fā)式的方法,主要包括以下兩種識(shí)別方式(找零地址法和共同輸入法)。


            盡管如此,啟發(fā)式規(guī)則也會(huì)容易產(chǎn)生一些錯(cuò)誤,因此目前也一些學(xué)者也提出了不同的優(yōu)化方法。隨著地址標(biāo)簽的廣泛使用,有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也被應(yīng)用于捕捉帶有交易特征的標(biāo)記樣本之間的差異。比特幣地址分類任務(wù)可以分為二進(jìn)制分類和多分類的類型。二元分類任務(wù)通常能達(dá)到很高的準(zhǔn)確性,表明非法活動(dòng)在其交易模式中是高度可分的。相比之下,多個(gè)分類任務(wù)的準(zhǔn)確率明顯較低。就特征而言,交易量特征在區(qū)分實(shí)體方面起著至關(guān)重要的作用。在學(xué)習(xí)算法方面,基于決策樹的方法,尤其是隨機(jī)森林,在大多數(shù)任務(wù)中取得了最高的性能?;贕NN的方法,盡管它們?cè)谧罱奈墨I(xiàn)中很新穎和流行,但并沒有顯示出優(yōu)于成熟方法的預(yù)測(cè)能力。


            (2)用戶畫像


            比特幣主鏈在不斷的發(fā)展過程中以為挖掘出50萬塊以上的區(qū)塊,其中包含了大量的交易數(shù)據(jù),相關(guān)信息超過了150GB,此時(shí)我們就需要分析相關(guān)數(shù)據(jù)中具體包含了多少用戶,以及進(jìn)行交易的用戶具有何種特征。從某種程度來說比特幣屬于一種虛擬資產(chǎn),其交易過程是否符合經(jīng)濟(jì)學(xué)規(guī)律,比特幣是如何在其使用對(duì)象中分配的,都是值得思考的問題,這類研究被稱為用戶畫像。


            3. 3網(wǎng)絡(luò)可視化


            隨著區(qū)塊鏈的深入發(fā)展,相關(guān)技術(shù)不斷創(chuàng)新,區(qū)塊鏈交易不斷增多,交易網(wǎng)絡(luò)日趨龐大,可視化研究工具的運(yùn)用對(duì)于研究的開展來說較為重要的推進(jìn)意義。在現(xiàn)有研究中,很多學(xué)者從這一角度入手展開研究。目前很多相關(guān)研究中將區(qū)塊鏈交易的特殊結(jié)構(gòu)圖作為研究重點(diǎn),重點(diǎn)關(guān)注于相關(guān)交易中交易雙方的行為,其可以較為快捷的識(shí)別出潛在的異常交易行為和交易模式等。


            3 .4交易模式識(shí)別


            比特幣與傳統(tǒng)****支付有很大的差異,其實(shí)也個(gè)匿名系統(tǒng),且其沒有運(yùn)營中心。較強(qiáng)的匿名性使比特幣交易中滋生了一些非法行為,諸如****錢、詐騙、洗錢等,如何從比特幣交易數(shù)據(jù)中識(shí)別異常交易,發(fā)掘潛在非法交易、非法行為是一個(gè)十分具有研究?jī)r(jià)值的課題。而在這一過程中,識(shí)別并分析比特幣相關(guān)交易行為、交易模式是較為重要的研究基礎(chǔ)。


            3. 5非法行為檢測(cè)與分析


            區(qū)塊鏈的一個(gè)突出特征就是匿名性,這就使得我們很難獲取交易雙方的相關(guān)信息。目前已有學(xué)者將比特幣的使用者具體劃分為以下四個(gè)類型:一是計(jì)算機(jī)技術(shù)狂熱愛好者;二是犯罪分子;三是投機(jī)客;四是自由主義者。事實(shí)上,目前的區(qū)塊鏈交易中,的確存在許多潛在的違法交易行為:如詐騙、恐怖主義融資等。因此,提高區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)可以促進(jìn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的可以持續(xù)發(fā)展,打擊犯罪,又有利于相關(guān)監(jiān)管部門提高監(jiān)管能力。


            最后,在線情報(bào)平臺(tái)是提供深度區(qū)塊鏈信息的網(wǎng)站。一些平臺(tái)還允許用戶將眾包知識(shí)邊緣發(fā)布到他們的數(shù)據(jù)庫中。這些智能平臺(tái)包括Blockchain.info(現(xiàn)在稱為Blockchain.com)、Etherscan、WalletExplorer和BlockCypher。Chainalysis和Elliptic等技術(shù)公司也在加密貨幣數(shù)據(jù)分析和惡意活動(dòng)監(jiān)控方面提供全面服務(wù)。


            參考文獻(xiàn):[1] Chainalysis-Crypto-Crime-2021[EB/OL]. https://go.chainalysis.com/2021-Crypto-Crime-Report.html[2] Ron D, Shamir A. Quantitative analysis of the full Bitcoin transaction graph [C] //Proc of the 17th Int Conf on Financial Cryptography and Data Security. Berlin: Springer, 2013: 6-24[3] Androulaki E, Karame G O, Roeschlin M, et al. Evaluating user privacy in Bitcoin [C] //Proc of the 17th Int Conf on Financial Cryptography and Data Security. Berlin: Springer, 2013: 34-51[4] Badev A, Chen M. Bitcoin: Technical background and data analysis [EB/OL]. [2018-02-08]. https://srn.com/abstract=2544331
            王佳鑫[1],[2]([1] 南京大學(xué)信息管理學(xué)院,[2]南京大學(xué)眾享科技區(qū)塊鏈聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室)


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