Comment la surveillance crypto et l’analyse de la blockchain aident-elles à éviter la fraude par crypto-monnaie ?
Les principales fonctions d’un outil d’analyse de blockchain comprennent la classification des adresses, la fourniture d’outils d’investigation, la surveillance des transactions et l’analyse des risques.
La possibilité de lier des adresses de blockchain à des identités réelles est l’une des utilisations les plus courantes des logiciels d’analyse de blockchain. Ces outils utilisent une variété de façons d’identifier les éléments du monde réel sur la blockchain. Par exemple, les techniques d’analyse de blockchain standard incluent des algorithmes de grattage Web et de clustering.
Le clustering est la méthode la plus répandue pour identifier des entités telles que les échanges, les processeurs de paiement et les portefeuilles dans les outils d’analyse. De même, le web scraping est utilisé pour analyser le marché de la crypto-monnaie. Il peut suivre les changements de prix et les conserver pour une utilisation ultérieure dans votre base de données. En conséquence, vous serez en mesure de réagir rapidement chaque fois que les prix atteindront un seuil spécifié.
De plus, les outils d’analyse de la blockchain fournissent des outils de visualisation pour enquêter sur les risques cryptographiques et analyser les adresses de la blockchain à l’aide de graphiques de transaction pour comprendre l’association entre deux transactions ou plus. De plus, les solutions de conformité cryptographique gardent une trace de chaque transaction impliquant votre entreprise et évaluent le risque en fonction du flux d’argent du fonds, de son origine et de l’expéditeur — ou le — historique du portefeuille.
L’analyse des risques de la blockchain est réalisée en développant des modèles de risque et en les formant à des techniques d’apprentissage automatique telles que le clustering pour attribuer un score de risque à chaque transaction blockchain. De multiples caractéristiques, telles que la source des fonds, le montant de la transaction, la destination des fonds et l’historique des flux monétaires sont utilisées pour créer des modèles de risque.