PANews 2月20日消息，從Qtum量子鏈團隊獲悉，區塊鏈數據服務平台Chain.info 與Qtum 量子鏈團隊2月14日在TechRxiv上聯合發布了比特幣地址標籤挖掘算法Dragnet 《Dragnet: A Method for Tagging Bitcoin Addresses of Exchanges》。這也是區塊鏈數據分析行業中，首次公佈比特幣地址標籤挖掘算法。

截至發文，Chain.info 通過Dragnet 算法已對13,032,099個地址打上了對應的實體信息標籤，並提供了交易所鏈上餘額排行榜和交易所大額充提快訊服務，讓普通用戶能更清晰直觀地了解交易所的實時資金動態，保護自己的資產安全。據部分所覆蓋的交易所內部人士透露，其標籤準確性已達到90%以上。

Chain.info團隊表示，希望通過該算法，幫助大眾定位比特幣地址背後的真實身份信息，讓比特幣網絡上的資金歸屬和流向更加透明公開，讓違法犯罪行為無處遁形。

比特幣依靠地址與地址所屬實體之間的信息分離而具有一定的匿名性。比特幣持有者通過一個虛擬的地址來進行比特幣的收發，而比特幣地址無法直接反映出持有者的任何信息。比特幣的匿名性保護了用戶的隱私，但也讓普通用戶難以獲取比特幣交易所、錢包、託管等機構的資金信息，形成了信息的不透明。在監管不完善的情況下，這種不透明為使用這些服務的用戶的資金帶來了一定的風險。此外，這種匿名性也對執法機關打擊利用比特幣進行洗錢、非法交易以及盜竊比特幣資產等違法犯罪行為帶來了巨大難度。

近年來，國內外逐漸出現了一些區塊鏈數據分析團隊，這些團隊專注於比特幣鏈上數據研究，並通過各種方式挖掘比特幣地址背後的持有者信息。但是，至今尚未有任何團隊公開過詳細的數據挖掘與標記算法，這讓公眾始終對相關挖掘結果的準確性和全面性保持一定的質疑態度。

Chain.info團隊為了保證其平台數據挖掘過程的透明和數據的準確，公開了其平台獨立研發的名為“Dragnet”的比特幣地址標籤挖掘算法，是行業內首支公佈詳細的數據挖掘算法的團隊。 Dragnet意指“天羅地網”，Chain.info在該算法中使用了縱向、前向和後向挖掘相結合的技術，只需很少鏈下信息就可以對實體的錢包地址進行標記和分類，並可監控其資金流動。

該算法分為挖掘與分類兩大模塊。挖掘過程主要使用縱向挖掘、前向挖掘和後向挖掘幾種方式，使用少量鏈上信息，如數個交易所充值地址，結合交易所錢包轉賬特徵，就可對交易所錢包體系進行標記。該算法在實施過程中使用廣度優先搜索，以保證搜索範圍。 Dragnet算法還根據不同類型錢包（充值錢包、熱錢包、冷錢包）的數據特徵訓練了模型。挖掘標記交易所錢包體系之後，借助機器學習算法可以對挖掘到的錢包進行分類，並進一步提高交易所錢包辨識的準確性。

作為Qtum量子鏈孵化的數據服務平台，Chain.info團隊主導了該算法的整體設計與實施，而Qtum量子鏈團隊在比特幣區塊鏈底層體系結構的研究，如UTXO模型分析、交易與腳本技術研究、可能存在的地址標籤結構等方面給予了技術支持。