世界上没有两片相同的叶子
每个事物都有自己的特征
现实生活中
我们每个人都有专属自己的“标签”
性格特点、兴趣爱好、职业、价值观等
有自己选择的，也有他人定义的
人们通过这些标签来了解我们
以获取到更多的信息
从而找到共同点，建立联系
在可用而不可见的区块链世界里
同样需发生为“地址”打上标签的
自动化或人为动作
为什么
在区块链网络中
“地址”是洞悉虚拟币交易秘密的窗口
它们是虚拟货币的接收和发送端
真实用户则隐藏在地址背后
不易被追溯
“地址”数量的上限空间极大
这取决于区块链网络的共识机制和加密算法
每个“地址”在区块链上
都有一条完整的交易历史
区块链系统中的交易历史是公开透明的
任何人都可以查询到
但也仅仅只能看到地址之间的交易流向
无法进一步获知更多信息
就无法揭示交易双方的真实身份
这就是区块链的匿名性
区块链“地址标签”技术解决方案
一定程度上为解决匿名性问题而诞生
且其实用率多发生在
“链上交易行为追踪”的场景
作为链上数据分析的关键支撑存在
简单讲
给“地址”打上“标签”后
这个“地址”便相对透明化一些
透过这些“标签”
就可以了解“地址”所属用户、交易目的等信息
提升了对“交易特征”的识别度
从而推测出背后的真实用户
这有助于“链上侦探”
通过智能分析对匿名实控人进行穿透
打击链上洗钱、非法交易、诈骗等违法行为
中科链源技术团队
通过分析规则和机器学习模型
对“地址”进行识别和标记
如，通过无监督的“图挖掘方法”
可以给“地址”标注是否为某个案件的项目方
或者某个案件的“核心地址”
同时也可推理出“地址”在案件中的“角色”
通过地址交易行为统计建模
可以标注是否为“境内地址”
将这些“地址”的各类属性进行标签分类
从宏观视角出发
按照“地址的身份/类型”维度
分为“实体标签”
从具体视角出发
按照“风险行为特征”维度
分为“行为标签”
根据对“行为”的归纳
产生“属性标签”
在区块链交易中
“地址标签”具有多种应用价值
中科链源已建立自己的“地址标签库”
用于适应各类涉虚拟币犯罪案件打击的场景
目前
中科链源已累计支持
近亿条“实体标签”地址
并提供2亿+的“行为标签”标注
已在标签解析领域具备行业领先地位
“地址标签库”的数据仍在不断积累中
近日
中科链源在“地址标签库”的
丰富拓展方面持续着力
在SAFEIS安士区块链AI信息作战系统中
新增“属性标签”
在不同涉虚拟币案件中
（如诈骗、洗钱、传销、赌博等）
所有涉案地址均扮演着不同角色
如涉虚拟币网赌类案件的
“入金地址、归集地址、提现地址”等
涉虚拟币洗钱类案件的
“跑分地址、工资卡地址”等
涉虚拟币诈骗类案件的
“钓鱼诈骗地址、伪基站地址”等
以及起到其他关键作用的
“gas费地址”
基于大数据风险预测模型
对每个“地址”给出相应的风险预测标签
有些地址特征可被“行为标签”所描述
如“入金地址”通常具有
“散进整出、频繁转入”等特征
“归集地址”通常具有
“整进散出、大额交易”等特征
但有些地址的特征
就无法被“行为标签”所描述
如“工资卡地址、gas费地址、提现地址、诈骗地址”等
由于“交易行为”
是判断地址可疑度的重要依据
此时就需要“属性标签”功能来补位
用来描述这些无法被
SAFEIS安士系统现有标签
捕捉到的可疑地址
以便更好地分析和识别其在案件中的作用
通过对地址进行“属性标签”的补充描述
可以更全面地分析地址的可疑特征
提高快速精准识别和打击虚拟币犯罪的效果
作为一种重要的识别工具
“地址标签”
在防范和打击涉虚拟币犯罪方面
发挥着重要作用
与此同时
“地址标签”也在不断优化和完善
以适应不断变化的犯罪手段和场景
提供更具针对性的风险预警和打击策略
“海量地址标签库”
是SAFEIS安士系统的核心资产
也是打造产品竞争壁垒的重要抓手
做到持续的创新迭代和优化
不断建立平台核心竞争力
为执法用户提供更加优质、个性化的服务
是SAFEIS安士产品力升级的关键一环
也是其未来发展的核心驱动力
虚拟币犯罪频发
但链上并非法外之地
逻辑无断链，追踪不缺环
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作战在链上，真相靠安士
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SAFEIS安士AI信息作战系统
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