Экономика Биткоина: взгляд изнутри

Блокчейн Биткоина представляет собой непрерывно растущую базу данных транзакций, совершённых с момента его основания и до текущей "вершины" блокчейна, то есть его крайнего блока. Идеология peer-to-peer криптовалюты основывается на том, что у каждого есть доступ к копии блокчейна, а значит каждый может придумать свои уникальные способы представления транзакций и навигации среди этих данных, учитывая возможности комбинирования данных публичного блокчейна с любыми другими данными. Это создаёт условия не только для потенциальной деанонимизации пользователей Биткоина, но и формирует возможность для изучения следов экономической активности.

В связи с недавними новостями о возврате похищенных средств Bitfinex, выкупа за возвращение к работе Colonial Pipeline, и деанонимизации хакера DAO, такие компании CipherTrace, Chainanalysis и Elliptic привлекают значительное внимание и деньги государств и крупных компаний, которые бывают принуждены использовать их программное обеспечение для отслеживания источника средств клиентов.

Все перечисленные компании не очень прозрачны, но информацию об Elliptic можно найти на Crunchbase. Elliptic прослеживает свою историю с 2014 года и до сих пор является не очень большой компанией, но имеет клиентуру в которую входят биржи и платёжные сервисы, такие как Coinbase и BitGo. В отличие от Elliptic компания CipherTrace была приобретена платёжной системой Mastercard целиком и очевидно будет поддерживать компанию в части отслеживания и деанонимизации платежей при депозитах криптовалюты.

Как работают Chain Surveillance компании и программное обеспечение?

Для каждой из компаний в примерах нельзя однозначно указать какую-либо специфическую архитектуру или набор технических решений — это ноу-хау каждой из них и наверняка является предметом торга при заключении контрактов с теми или иными государственными агентствами и корпорациями. У каждой из этих компаний может быть заготовлен козырь: поддержка серверов для кошельков Electrum, сайтов с обозревателями блоков, получение данных от разработчиков кошельков и бирж. Например, Chainalysis, долгое время тайно владел ресурсом walletexplorer.com, собирая данные о пользователях. Не смотря на скрытые источники данных, которые chain surveillance компании наверняка используют, основные методы работы программного обеспечения могут быть установлены, благодаря работе частных исследователей в области приватности криптовалютных протоколов.

Основополагающим понятием при анализе транзакций в блокчейне является "эвристика" — это группа признаков, которая позволяет выделить подмножество транзакций из всех присутствующих в блокчейне. На картинке показан пример эвристики "цена газа" для транзакции в Ethereum, который может помочь при идентификации средств, прошедших через миксер. Аналогичные схемы имели место и в Биткоин-миксерах, но были ориентированы на близкие суммы транзакций.

Эвристика это непосредственно единица работы любого анализирующего алгоритма, который может быть ориентирован как на идентификацию личности, так и на экономический анализ данных блокчейна. Очень подробная статья Bitcoin Wiki "Privacy" содержит полный список разнообразных эвристик, которые имеют место при анализе блокчейна Биткоина. Существуют также и статьи "научного формата". Knowledge Discovery in Cryptocurrency Transactions: A Survey это большая работа по методам отслеживания транзакций в публичных блокчейнах: рассмотрены эвристики и паттерны транзакций для различных способов использования криптовалют. Разные схемы использования Биткоина, дополнительные механизмы для улучшения приватности или способов "вежливого отказа" могут формировать устойчивые паттерны, что приводит к так называемоому fingerprinting. Например, кошелёк Green имеет характерную мультисиг транзакцию траты 2-из-2. Транзакцию инициирует пользователь и она подписывается сервисом после 2-х факторной аутентификации. Это формирует "отпечаток" в блокчейне Биткоина по которому пользователи могут быть объединены в группу, или кластер.

Кластеризация — это второй этап любого анализа и она является краеугольным камнем анализа блокчейна. Объединение разных множеств транзакций в кластеры это отдельная техническая проблема. Одно из недавних последних исследований представлено тут. Мы не можем просто рассказать о всех доступных методах кластеризации, они связаны с имеющимся набором библиотек и способом представления данных в каждом конкретном случае.

Какие есть открытые программы для анализа блокчейна Биткоина?

Наиболее полно функционал программ chain surveillance компаний отражён в открытом проекте BlockSci, который уже увы не поддерживается. Эта программа обеспечивает особые структуры для транзакций и поддерживает алгоритмы кластеризации. Она также требует очень мощного компьютера с 64Гб оперативной памяти для беспроблемной работы. Но является ли она критически необходимой для действительного анализа блокчейна энтузиастом со скромными возможностями? На самом деле нет.

Так, например, для анализа приватности и отслеживания средств может быть достаточно обозревателя, поддерживаемого кошельком Samourai Wallet https://oxt.me. С помощью этого обозревателя Ergo Btc отслеживал средства китайской пирамиды Plus Token.

Для анализа экономики Биткоина можно пользоваться данными сервисов, которые делают весь сложный анализ на своей стороне и предоставляют API. В статье Сетевой эффект Биткоина и его цена мы упоминали различные метрики ресурса Coinmetrics.io, на которые может опираться расчёт сетевого эффекта Биткоина. Аналогичный сервис Glassnode тоже предоставляет некоторое количество данных бесплатно.

Однако существует ещё один путь: можно собирать поэлементно различные инструменты анализа. Так библиотека Pythonblockchainparser может помочь в "развёртывании" транзакций из блокчейна в необходимые структуры, и прочие библиотеки типа Networkx, могут работать в направлении создания и анализа графов транзакци, не говоря о возможной комбинации данных из Coinmetrics (например цены на определённую дату) для получения индикаторов и метрик рынка.

Также приведём бонусом недавно появившийся анализатор для Ethereum, который использовался для деанонимизации миксера Tornado.cash.

https://github.com/TutelaLabs/tutela-app

Прозрачность блокчейна и экономические исследования

Из упомянутых компаний, пожалуй, только Chainalysis имеет заметное направление "рыночных" исследований данных блокчейна. Ввиду широких ресурсов, которыми располагает эта компания, у них бывают достаточно уникальные исследования по освоению криптовалют во всём мире. В целом chain surveillance компании не видят привлекательности в исследовании новых ончейн метрик экономической активности и это остаётся специализацией других игроков, которые стараются деанонимизировать игроков рынка ончейн только до некоторой границы. Популярной экономической метрикой, которая находится на стыке приватности и экономики блокчейна является определение кластеров бирж и потоков между ними. Экономический смысл такой метрики прозрачен: на биржах реализуется криптовалюта и её приток мог бы указывать на увеличение предложения. Её оборотная сторона очевидна, при увеличении освоения биткоина в мире доля бирж будет неуклонно сокращаться, если только они не станут предлагать новые ценные услуги для держателей биткоинов.

Популярной метрикой ончейн активности являются "Волны ходла" — простая фиксация движения монет в блокчейне, привязанная к времени и интервалам, когда эти монеты не двигались. Это очень старая и очень простая метрика, иногда даже служащая основой для других. Она отражает временные предпочтения и когорты держателей Биткоина, если конечно криптовалюта не была утрачена навсегда.

В октябре 2018 года, вдохновленные Пьером Рошаром, Ник Картер и Антуан Ле Кальвез (создатель pythonblockchainparser) предложили “realized cap” метрику Биткоина. Она представляет собой совокупную стоимость UTXO, оцененную в долларах на момент последнего движения.

Наконец в декабре 2018 года Тамаш Блюммер представил концепцию Liveliness, которая отражает, насколько блокчейн Биткоина используется для экономически значимых транзакций в данный момент времени и насколько криптовалюта используется в качестве средства сбережения (т.е. монеты "покоятся"). Liveliness это обратная мера того, насколько биткоинеры предпочитают сберегать деньги в текущий момент, что весьма схоже с "Ходл волнами" по своему смыслу.

Достаточно строго различные не упомянутые метрики рассматриваются в статье Adamant Research — ныне не существующего фонда. Такие индикаторы как NVT мы рассчитывали некоторое время в канале HCN.

Заключение

Эта статья могла бы показаться несколько хаотичной, поскольку она является именно тем, чем является Биткоин, который объединяет в себе кардинально разные свойства программы, базы данных, и денег. В ней мы рассказали о chain surveillance компаниях, как части экосистемы Биткоина и о том, что иногда они специализируются на достаточно разных предметах. Главным образом мы хотели отразить какие экономические показатели может нести в себе информация, сохранённая в блокчейне Биткоина и привели примеры на наш взгляд наименее "зашумлённых" метрик. Они в целом бесполезны для краткосрочных спекуляций, но могут быть применимы на более длинных интервалах времени.