В экосистеме блокчейна анонимность пользователей — один из главных принципов. Однако открытая природа транзакций делает возможным обратное:

по движениям средств и поведенческим паттернам можно распознать связи между кошельками. И в 2025 году именно нейросети становятся главным инструментом анализа подобных взаимосвязей — особенно в тех случаях, когда речь идёт о потенциальном сговоре.

Редакция cryptium.ru изучила методы, с помощью которых искусственный интеллект помогает выявлять подозрительные схемы и группировки, манипулирующие рынком или токенами.

Почему классические методы неэффективны

Традиционные подходы к анализу on-chain-данных базируются на правилах: отслеживаются конкретные признаки — частота переводов, дублирование действий, взаимодействие с одним и тем же контрактом. Однако злоумышленники умеют обходить эти фильтры, создавая псевдослучайные или распределённые схемы.

Алгоритмы на базе машинного обучения не ищут шаблоны — они обучаются на аномалиях, что делает их особенно чувствительными к нетипичному поведению даже при отсутствии прямых связей между адресами.

Как именно работают нейросети?

Нейросеть обучается на большом массиве исторических данных, включая:

• временные интервалы между транзакциями;
• маршруты движения токенов;
• поведение при участии в IDO, стейкинге, голосованиях;
• взаимодействие с одинаковыми контрактами или децентрализованными приложениями.

Да. Нейросеть определяет такие случаи, анализируя поведенческую синхронность и корреляции во времени, которые человек не может заметить.

Часто такие скоординированные действия используются для манипуляции ценой на малоликвидных токенах, фарминга бонусов или обхода лимитов.

Где это применяется уже сегодня

• Антифрод-системы бирж. Для определения групп, выводящих средства через цепочки адресов;
• Аудит smart contracts. Определение подозрительной активности при запуске токенов;
• NFT-проекты. Поиск сговоров при баунти-программах или накрутках торгов;
• Грантовые DAO. Выявление попыток манипуляций в голосованиях или дропах.

Кроме того, аналитические платформы (например, Chainalysis, Arkham, Nansen) уже активно внедряют ИИ-решения для построения графов влияния между адресами.

Ограничения и этические аспекты

Несмотря на эффективность, такие методы вызывают дискуссии:

• где граница между анализом и слежкой?
• как защитить пользователей от ложных срабатываний?
• кто контролирует критерии и интерпретации ИИ?

Поэтому в развитии этих систем важна не только техническая точность, но и прозрачность алгоритмов.