比特币持币地址 链

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近日，Chain.info团队与Qtum团队在TechRxiv上联合发布了比特币地址标签挖掘算法Dragnet：《Dragnet: A Method for Tagging Bitcoin Addresses of Exchanges》。 这是区块链数据分析行业首次公布比特币地址标签挖掘算法。 作为Qtum孵化的数据服务平台比特币持币地址，Chain.info团队主导算法的整体设计和实现，Qtum团队则进行比特币区块链底层架构研究，如UTXO模型分析、交易和脚本技术研究、可能的地址标签结构等方面都给予了技术支持。 （更多详情请见：https://doi.org/10.36227/techrxiv.11852739.v1 点击文末阅读原文或复制到浏览器打开）

比特币依靠地址和地址所属实体之间的信息分离而具有一定的匿名性。 比特币持有者通过虚拟地址收发比特币，比特币地址不能直接反映持有者的任何信息。 比特币的匿名性保护了用户的隐私，但也让普通用户难以获取比特币交易所、钱包、托管等机构的资金信息，造成信息不透明。 在缺乏适当监管的情况下，这种不透明性会给使用这些服务的用户的资金带来一定的风险。 此外比特币持币地址，这种匿名性也给执法部门打击利用比特币洗钱、非法交易、盗窃比特币资产等违法犯罪活动带来很大难度。

近年来，国内外逐渐涌现出一些区块链数据分析团队。 这些团队专注于比特币链上的数据研究，通过各种方式挖掘比特币地址背后的持有人信息。 但迄今为止，还没有团队公开过详细的数据挖掘和标注算法，这让公众对相关挖掘结果的准确性和全面性始终存有一定的疑虑。 为了提高数据和方法的可信度，我们首次将相关算法作为学术论文发表，希望能为行业方法和数据公开做出表率。

我们开发的挖掘算法主要采用垂直挖掘、正向挖掘和反向挖掘几种方法。 利用少量的链上信息，比如几个交易所充值地址，结合交易所钱包转账的特点，可以实现交易所钱包系统。 标记。 该算法在实现过程中采用广度优先搜索来保证搜索范围。 Dragnet算法也是根据不同类型钱包（充值钱包、热钱包、冷钱包）的数据特征来训练模型。 交易所钱包系统挖矿标记后，可以通过机器学习算法对挖出的钱包进行分类，进一步提高交易所钱包识别的准确性。

天罗网的意思是“天地网”。 通过Dragnet算法，我们已经为超过1300万个比特币地址标注了相应的实体信息，并提供交易所链上余额排行榜和交易所大额充值提现提醒服务，让普通用户更容易清晰直观地了解真实的-及时交换资金动态，保护您的资产。 据部分交易所内部人士透露，标注准确率已经达到90%以上。

免责声明：本报告所涉及的观点是基于数据分析的综合研判。 仅供参考，不作为投资依据。 货币投机的风险投资需要谨慎。

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