Hoe werken blockchain forensics en asset tracking?

Blockchain forensics omvat de analyse van blockchain-gegevens om criminele activiteiten zoals fraude, het witwassen van geld en illegale transacties te onderzoeken.

Desalniettemin kunnen de methoden die worden gebruikt in forensisch onderzoek op blockchain variëren, afhankelijk van de specifieke toepassing en het type gegevens dat wordt geëvalueerd, omdat het een gecompliceerd en snel ontwikkelend gebied is. Maar door verschillende strategieën en middelen te combineren, kunnen onderzoekers criminele activiteiten op de blockchain beter begrijpen en bijdragen aan de strijd tegen financiële criminaliteit.

Hieronder volgen enkele van de belangrijkste technieken die worden gebruikt in forensisch onderzoek naar blockchain.

Netwerk analyse

Blockchain-transacties vinden plaats binnen een netwerk van knooppunten. Met behulp van netwerkanalysetools is het mogelijk om dit netwerk te onderzoeken en eventuele knooppunten op te sporen die mogelijk deelnemen aan ongeoorloofde activiteiten. Het analyseren van IP-adressen, geolocatie-informatie en andere netwerkgegevens kan onder deze categorie vallen.

machine learning

Met machine learning is het mogelijk om grote blockchain-datasets te onderzoeken en trends te vinden die moeilijk te herkennen zijn met meer conventionele methoden. Afwijkingen die kunnen wijzen op illegale activiteiten kunnen worden gevonden door adressen te groeperen, vreemde transactiepatronen te herkennen en andere criminele activiteiten.

Analyse van transactiegrafieken

Elke transactie op een blockchain is verbonden met een of meer eerdere transacties en vormt zo een structuur die lijkt op een grafiek. Transactiegrafiekanalyse omvat het analyseren van deze structuur om patronen en verbanden tussen transacties te identificeren, wat onderzoekers kan helpen om ongeoorloofde activiteiten te identificeren.

Adres clustering

Blockchain-transacties worden geregistreerd met behulp van verschillende cryptografische adressen, ook wel adresclustering genoemd. Adresclustering is een methode om gekoppelde adressen en transacties te vinden door deze adressen te analyseren. Dit kan onderzoekers helpen bij het lokaliseren van mensen en groepen die zich bezighouden met criminele activiteiten.

Gegevens schrapen

Aangezien blockchain-gegevens beschikbaar worden gemaakt voor het publiek, kunnen deze worden gebruikt om relevante informatie te extraheren met behulp van gespecialiseerde tools. Transactiegegevens, adressen en andere metadata die kunnen worden gebruikt om trends en koppelingen tussen transacties te ontdekken, zijn allemaal voorbeelden van gegevensschrapen.