Fraud
應該使用哪些數據來檢測用於欺詐的地址？
我想分析比特幣區塊鏈以檢測用於欺詐的地址，例如洗錢。由於我無法獲得任何真正用於欺詐的地址資訊，我需要分析哪種地址有被用於欺詐的傾向。
現在，我只是想知道應該使用哪些參數。我嘗試使用交易週期和平均交易金額，但這似乎沒有意義。如果你有任何想法，你能教嗎？
欺詐和洗錢是兩個不同的東西。欺詐，或以虛假藉口收受或花錢，在區塊鏈上很難檢測到，因為它需要外部知識。銀行檢測欺詐的方式是使用購買的內容和地點的上下文。區塊鏈不包含該資訊，因此需要補充數據進行檢測。大多數欺詐行為看起來與區塊鏈上的合法交易相同。
但是，可以檢測到洗錢……只是不太好。混合服務是你必須尋找的，因為它們是混淆某些比特幣來源的最明顯方式。這些可以通過尋找具有大量輸入和輸出的交易鏈來檢測，然後很快就會被具有大量輸入和輸出的其他交易花費。混合服務通常會像這樣將硬幣混合在一起幾個小時，然後才最終在 UTXO 中休息。
然而，這種方法存在幾個問題。首先，混音服務不是專門為犯罪分子使用的……不是由遠景而來的。許多人只是簡單地使用它們，以便向他們支付比特幣的人以後無法查看他們是如何使用它的。其次，還有許多其他類型的服務將在區塊鏈上具有非常相似的模式。支付處理器、交易所和網路錢包都將輸入和輸出捆綁在一起，以最大限度地降低交易費用。它們都創建了外觀相似的交易鏈。試圖以這種方式檢測洗錢活動將導致誤報相當嚴重的悖論，這意味著您將難以從您的發現中得出準確的結論。