Эвристика множественных входов в Bitcoin: почему правоохранители не могут ей доверять

Эвристика множественных входов (MIH) — один из ключевых инструментов для кластеризации Bitcoin-адресов, используемый правоохранительными органами для отслеживания незаконных транзакций. Однако последнее исследование европейских учёных показало, что этот метод может быть крайне ненадёжным, особенно при анализе целых кластеров адресов. Результаты ставят под сомнение обоснованность уголовных дел и арестов активов, основанных на данных MIH.

Исследователи из Европейского союза разработали фреймворк для оценки точности MIH и применили его к реальным данным, полученным от европейских поставщиков услуг криптоактивов в рамках юридических обязательств по отчётности. Выяснилось, что при анализе пар адресов, принадлежащих одному сервису, точность достигает 0,71, но при переходе к полным кластерам она падает до 0,36, а полнота — до 0,44. Это означает, что сервисы часто восстанавливаются лишь частично или оказываются встроенными в более крупные кластеры, что ведёт к ложным выводам.

Почему эвристика множественных входов так популярна?

Эвристика множественных входов основана на простом принципе: если несколько Bitcoin-адресов используются в качестве входов в одной транзакции, они, скорее всего, контролируются одним субъектом. Этот метод широко применяется в блокчейн-аналитике и криминалистике, поскольку позволяет связывать разрозненные адреса с одним пользователем или сервисом. Правоохранительные органы по всему миру полагаются на MIH для отслеживания потоков средств, связанных с отмыванием денег, торговлей наркотиками и другими преступлениями. Однако до сих пор точность этого метода редко проверялась на надёжных данных, что делает новое исследование особенно важным.

Какие метрики использовались в исследовании?

Для оценки MIH учёные применили девять установленных метрик, включая точность, полноту и F-меру. При анализе только зарегистрированных адресов (то есть тех, которые явно связаны с конкретным сервисом) эвристика показала хорошие результаты: точность 0,71 для пар адресов одного сервиса. Это означает, что в 71% случаев два адреса, определённые MIH как принадлежащие одному субъекту, действительно относятся к одному сервису. Однако при оценке полных кластеров, то есть групп адресов, объединённых эвристикой, точность резко упала до 0,36, а полнота — до 0,44. Это свидетельствует о том, что MIH часто объединяет адреса разных сервисов в один кластер или, наоборот, разбивает один сервис на несколько кластеров.

Какие риски возникают при использовании MIH в правоохранительной деятельности?

Результаты исследования имеют прямое значение для правоохранительных органов, прокуроров и судей, использующих данные блокчейн-анализа для возбуждения уголовных дел, предварительного ареста криптоактивов или в качестве доказательств в суде. Если MIH даёт искажённые результаты, это может привести к ошибочным обвинениям невиновных лиц или необоснованному аресту их активов. Например, если кластер адресов ошибочно приписывается одному субъекту, то все транзакции в этом кластере могут быть истолкованы как единая преступная схема, хотя на самом деле они относятся к разным, не связанным между собой пользователям. Для некоторых сервисов MIH практически полностью проваливалась, что указывает на системные проблемы метода.

Какие сервисы показали наихудшие результаты?

Исследование не раскрывает, какие именно сервисы показали наихудшие результаты, что ограничивает возможность практического применения выводов. Однако учёные отмечают, что точность MIH сильно варьируется в зависимости от типа сервиса и его операционной модели. Например, сервисы, которые часто используют смешивание (миксеры) или мультиподписные кошельки, могут генерировать транзакции, которые особенно сложно кластеризовать с помощью MIH. Это делает метод особенно ненадёжным для анализа транзакций, связанных с анонимностью.

Как можно улучшить эвристику множественных входов?

Остаётся открытым вопрос о том, как можно улучшить MIH или какие альтернативные методы кластеризации могут быть более надёжными. Исследователи предлагают комбинировать MIH с другими эвристиками, такими как анализ поведения кошельков или использование данных о транзакциях из внешних источников. Также возможно применение методов машинного обучения для более точной кластеризации. Однако любые улучшения должны быть тщательно протестированы на реальных данных, чтобы избежать повторения текущих проблем.

Какие альтернативы MIH существуют для кластеризации Bitcoin-адресов?

Существуют и другие методы кластеризации, которые могут быть более надёжными в определённых контекстах. Например, эвристика смены адресов (change address heuristic) позволяет идентифицировать адреса сдачи, что часто даёт более точные результаты. Также используются методы анализа графов транзакций и временных меток. Однако каждый из этих методов имеет свои ограничения, и их точность также зависит от конкретного набора данных. Правоохранительным органам рекомендуется использовать несколько методов одновременно и перекрёстно проверять результаты, чтобы снизить риск ошибок.

Какие выводы можно сделать для правоохранительных органов?

Главный вывод исследования заключается в том, что MIH не может служить единственным основанием для уголовного преследования или ареста активов. Правоохранительные органы должны учитывать высокую вероятность ложных срабатываний и дополнять данные MIH другими доказательствами, включая информацию от бирж, анализ IP-адресов и традиционные следственные методы. Также необходимо разработать стандарты для оценки надёжности блокчейн-анализа в судебных процессах.

Какие перспективы у данного исследования?

Исследование поднимает важные вопросы о точности методов блокчейн-аналитики, но оставляет много нерешённых проблем. Неясно, насколько результаты применимы к другим юрисдикциям за пределами ЕС, где правила отчётности и типы сервисов могут отличаться. Также требуется дальнейшая работа по улучшению MIH и разработке альтернативных методов. В любом случае, данное исследование должно стать сигналом для всех участников криптоиндустрии о необходимости более тщательной проверки инструментов, используемых в правоохранительной деятельности.