荷蘭代爾夫特理工大學的獨立學術研究人員最近在第34屆USENIX安全研討會上發表了迄今為止對區塊鏈分析最詳盡的評估報告。USENIX安全研討會是全球領先的同行評審計算機安全會議之一。這是行業歷史上首次公開評估一家區塊鏈情報供應商，評估其基於受控數據集的準確性和覆蓋範圍。
區塊鏈情報解決方案的優劣取決於其底層數據，因為其準確性對於調查和合規需求至關重要。數據是關鍵行動的基礎，包括：
- 追蹤非法資金並可靠地獲取可操作的線索
- 降低企業風險敞口並防止洗錢
- 評估監管和政策制定的數據
作者證實了我們的客戶已經知道的事實： Chainalysis 數據最準確、最可靠，具有最低的誤報率和最高的覆蓋率。
研究如何進行
執法部門查封了三家非法服務的服務器，獲取了這些服務控制的所有加密地址的完整真實來源。這使得研究人員能夠比較數據供應商。
這篇論文將已知由這三個實體控制的地址與 Chainalysis 歸因於這些實體的地址進行了比較。在區塊鏈分析中，實體（例如非法行為者）通常表示為集群或地址集合。Chainalysis定期對實體進行歸因，然後將更多屬於該歸因實體的地址組合在一起，這個過程我們稱之為聚類。
Chainalysis 接受審查
該報告最初旨在評估多家區塊鏈分析供應商。然而，正如已發佈的報告所披露的那樣，競爭的商業供應商選擇不參與。
Chainalysis 不僅沒有抵制獨立評估，反而積極歡迎它。如果我們的分析結果要在 法庭、監管聽證會和高風險調查中得到信賴，就必須經受嚴格的檢驗。
此外，通過公開審查我們的數據，我們可以識別出確實發生的少量誤報和漏報，並利用這些見解不斷改進我們的啟發式、聚類和歸因方法。
經過驗證的準確性
該論文評估了“商業區塊鏈情報市場領導者 Chainalysis 對三項非法服務的表現”。在測試的三項非法服務中，我們的情報實現了高達94.85%的真正陽性率（或聚類地址的完整性），而誤報率低於 0.15% 。
對於數據質量表現不佳的供應商，會產生以下負面現實後果：
- 無意中通過服務進行追蹤：高假陰性率可能導致調查人員和分析師通過一系列服務進行追蹤，從而得出錯誤的結論。
- 錯誤的情報和證據：不準確的報道可能會錯過關鍵線索，從而無法從合規實體獲取情報或證據。
- 信譽受損：往好了說，這會浪費時間和資源。往壞了說，這會損害整個調查的信譽，並可能導致執法工作出現失誤。
作者確認，Chainalysis 能夠高度可靠地覆蓋非法服務。更少的錯誤不僅節省時間，還能保障調查的完整性。例如，如果數據不準確，請求機構可能會收到來自相關交易所的不相關信息，從而無法將其視為證據。簡而言之：準確性不僅使區塊鏈調查成為可能，還使其可信、可靠且成功。
合作取得成果
USENIX 的研究印證了一個簡單的事實：區塊鏈調查的成功取決於其背後數據的質量。我們已經見證了可靠數據在一些行業重大案件中發揮的作用。在比特幣霧案中，法官裁定 Chainalysis 的數據是“可靠原則和方法的產物”，並可在美國聯邦法院採納。在Chowles 案中，當一名 NCA 官員試圖竊取被扣押的比特幣時，調查人員結合使用 Chainalysis 和其他證據來追蹤資金並證明盜竊行為。
正如 USENIX 的研究顯示，準確的數據和原則性的透明度是基礎。但只有與客戶合作，這些基礎才能轉化為成果。
展望未來
獨立評估對我們領域有益，我們感謝研究人員的貢獻。我們將繼續與學術界合作，測試、改進和驗證我們的工作。
Chainalysis 是區塊鏈情報領域最資深的提供商，擁有十多年的經驗。這項研究以公開、可驗證的方式，為我們的專業技術和數據準確性提供了保障。
在 Chainalysis，建立對區塊鏈的信任不僅僅是一句口號。它是一項持續的實踐——它支撐著我們嚴謹的歸因和聚類方法，從而實現行業領先的數據準確性。
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Chainalysis 數據獨樹一幟：經獨立證明準確可靠，該文章最先出現在Chainalysis上。
