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¿Cuáles son las diversas técnicas para analizar datos de blockchain?
El análisis forense de blockchain implica el análisis de datos de blockchain para investigar actividades delictivas como fraude, lavado de dinero y transacciones ilícitas.
No obstante, los métodos empleados en el análisis forense de blockchain pueden variar según la aplicación particular y el tipo de datos que se evalúan porque es un área complicada y de rápido desarrollo. Sin embargo, al combinar una variedad de estrategias y recursos, los investigadores pueden comprender mejor la actividad delictiva en la cadena de bloques y contribuir a la lucha contra los delitos financieros.
Las siguientes son algunas de las técnicas clave utilizadas en el análisis forense de blockchain.
Análisis de red
Las transacciones de blockchain tienen lugar dentro de una red de nodos. Usando herramientas de análisis de red, es posible examinar esta red y detectar cualquier nodo que pueda estar participando en actividades ilícitas. El análisis de direcciones IP, la información de geolocalización y otros datos de la red pueden entrar en esta categoría.
Aprendizaje automático
Con el aprendizaje automático, es posible examinar grandes conjuntos de datos de blockchain y encontrar tendencias que podrían ser difíciles de detectar utilizando métodos más convencionales. Las anomalías que pueden apuntar a actividades ilegales se pueden encontrar agrupando direcciones, reconociendo patrones de transacciones extraños y otras actividades delictivas.
Análisis de gráficos de transacciones
Cada transacción en una cadena de bloques está conectada a una o más transacciones anteriores, formando una estructura que se asemeja a un gráfico. El análisis de gráficos de transacciones implica analizar esta estructura para identificar patrones y conexiones entre transacciones, lo que puede ayudar a los investigadores a identificar actividades ilícitas.
Agrupación de direcciones
Las transacciones de blockchain se registran utilizando distintas direcciones criptográficas, lo que se conoce como agrupación de direcciones. La agrupación de direcciones es un método para encontrar direcciones y transacciones vinculadas mediante el análisis de estas direcciones. Esto puede ayudar a los investigadores a localizar personas y grupos involucrados en actividades delictivas.
raspado de datos
A medida que los datos de blockchain se ponen a disposición del público, se pueden explotar para extraer información pertinente utilizando herramientas especializadas. Los datos de transacciones, las direcciones y otros metadatos que pueden utilizarse para detectar tendencias y vínculos entre transacciones son ejemplos de extracción de datos.