區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)研究綜述*

吳嘉婧，劉潔利，2，林丹，2，鄭子彬，2

1. 中山大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東廣州 510006

2. 中山大學(xué)軟件工程學(xué)院，廣東珠海 519082

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，區(qū)塊鏈加密貨幣在近年來(lái)也受到了廣泛的歡迎和關(guān)注。截至2021年1月，區(qū)塊鏈加密貨幣的總市值已超1萬(wàn)億美元，其中市場(chǎng)占比第一的是比特幣，其市值高達(dá)7 000 億美元。在區(qū)塊鏈加密貨幣平臺(tái)上，所有交易記錄具備不可篡改的特性，并按照時(shí)間順序鏈接記錄在區(qū)塊鏈中。同時(shí)，區(qū)塊鏈加密貨幣的交易無(wú)需依賴(lài)可信第三方，具有去中心化的特點(diǎn)。目前，電子支付和區(qū)塊鏈加密貨幣支付是主要的兩種支付方式，現(xiàn)金流通的減少已成為不可扭轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，各國(guó)亦在積極探索法定數(shù)字貨幣的發(fā)行方案。在此背景下，中國(guó)人民銀行提出了發(fā)布央行數(shù)字貨幣DCEP（digital currency electronic payment）的 計(jì)劃。央行數(shù)字貨幣的發(fā)布將一方面降低紙幣發(fā)行和流通的成本，提升交易的便利性，另一方面增強(qiáng)國(guó)家對(duì)交易的監(jiān)管和對(duì)貨幣的控制力，從而維護(hù)國(guó)家金融體系的穩(wěn)定和安全。

由于區(qū)塊鏈的開(kāi)放性和透明性，包含豐富信息和完整金融活動(dòng)痕跡的加密貨幣交易數(shù)據(jù)可以被公開(kāi)獲取，這為金融交易數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域提供了前所未有的機(jī)會(huì)。對(duì)區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的主要價(jià)值有兩個(gè)：1） 通過(guò)對(duì)區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的分析和挖掘，可以廣泛探究交易系統(tǒng)中的用戶(hù)行為、財(cái)富分配和交易網(wǎng)絡(luò)的演化過(guò)程，推測(cè)加密貨幣金融市場(chǎng)波動(dòng)的原因，作為其他金融活動(dòng)的參考；2） 近年來(lái)區(qū)塊鏈系統(tǒng)中各種類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象層出不窮，區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)分析有助于識(shí)別其中的非法交易，為構(gòu)建更健康的區(qū)塊鏈生態(tài)提供有效的監(jiān)管方案，相關(guān)技術(shù)亦可作為法定數(shù)字貨幣交易監(jiān)管的參考?？偠灾?，對(duì)區(qū)塊鏈加密貨幣交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析不僅可以提升復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)在金融系統(tǒng)中的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值，而且有利于增強(qiáng)加密貨幣平臺(tái)的金融安全和監(jiān)管。

網(wǎng)絡(luò)是描述現(xiàn)實(shí)世界中交互系統(tǒng)的通用語(yǔ)言，而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)被廣泛認(rèn)為是分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的有效工具。在現(xiàn)有的區(qū)塊鏈加密貨幣交易數(shù)據(jù)分析文獻(xiàn)中，有相當(dāng)一部分是從網(wǎng)絡(luò)的角度進(jìn)行研究，即在分析時(shí)先將加密貨幣系統(tǒng)中的對(duì)象（如賬戶(hù)、智能合約等） 抽象為節(jié)點(diǎn)，將對(duì)象之間的關(guān)系抽象為連邊。不同的加密貨幣平臺(tái)可能存在一些不同的交易活動(dòng)，例如轉(zhuǎn)賬、智能合約的創(chuàng)建及調(diào)用等，因而我們可以從不同的角度對(duì)加密貨幣的交易活動(dòng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，然后基于網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析、節(jié)點(diǎn)分類(lèi)、鏈路預(yù)測(cè)等網(wǎng)絡(luò)科學(xué)方法完成下游的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

作為一個(gè)新興的跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，區(qū)塊鏈加密貨幣的交易網(wǎng)絡(luò)分析引起了大量學(xué)者的關(guān)注。本文旨在全面回顧和總結(jié)這一領(lǐng)域的現(xiàn)有文獻(xiàn)和最新技術(shù)，重點(diǎn)討論加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的建模、交易網(wǎng)絡(luò)的分析和交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別問(wèn)題。其中，在進(jìn)行區(qū)塊鏈加密貨幣的交易網(wǎng)絡(luò)研究時(shí)，我們首先要將交易數(shù)據(jù)建模為交易網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)交易網(wǎng)絡(luò)分析我們可以了解交易網(wǎng)絡(luò)上一些特有的性質(zhì)，最后，我們可以結(jié)合交易網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)為交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別任務(wù)設(shè)計(jì)檢測(cè)工具。本文內(nèi)容的順序安排如下：第1節(jié)介紹區(qū)塊鏈交易及交易數(shù)據(jù)來(lái)源的預(yù)備知識(shí)，第2節(jié)從交易網(wǎng)絡(luò)建模、交易網(wǎng)絡(luò)分析和交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)對(duì)區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀展開(kāi)綜述，第3節(jié)為本文的總結(jié)與展望。

1 區(qū)塊鏈及其交易

區(qū)塊鏈加密貨幣類(lèi)型多樣，且不同加密貨幣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)互不相同。具體而言，區(qū)塊鏈加密貨幣的交易主要基于以交易為中心的模型和以賬戶(hù)為中心的模型。本節(jié)將對(duì)這兩種常見(jiàn)的交易模型進(jìn)行介紹，并且介紹區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的收集方式，從而為第2節(jié)的交易網(wǎng)絡(luò)分析打下基礎(chǔ)。

1.1 區(qū)塊鏈交易模型

區(qū)塊鏈交易可被視為加密貨幣平臺(tái)上的用戶(hù)操作。當(dāng)一個(gè)新交易被用戶(hù)發(fā)起時(shí)，它將被廣播到點(diǎn)對(duì)點(diǎn)（P2P，peer-to-peer） 網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)，經(jīng)由驗(yàn)證后可被添加到區(qū)塊鏈的新區(qū)塊中。區(qū)塊鏈技術(shù)最早可追溯于中本聰在2008 年發(fā)布的比特幣白皮書(shū)［1］，隨后在2009 年，第一條區(qū)塊鏈伴隨著比特幣系統(tǒng)的發(fā)布和挖礦操作而誕生。自比特幣誕生以來(lái)，區(qū)塊鏈技術(shù)得到了廣泛的關(guān)注，并被應(yīng)用于智能金融、物聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)領(lǐng)域［2-4］。同時(shí)，許多被稱(chēng)為altcoins 的替代幣迅速出現(xiàn)，例如第一個(gè)去中心化的域名系統(tǒng)Namecoin［5］；在交易確認(rèn)速度上得到提升的Litecoin［6］；提出采用股權(quán)證明（PoS， proof of stake） 作為工作量證明（PoW，proof of work） 的替代方案的Peercoin［7］。根據(jù)CoinMarketCap. com 的統(tǒng)計(jì)，到2021 年初，市場(chǎng)上已有超過(guò)8 000 種區(qū)塊鏈加密貨幣，總市值一度超過(guò)1 萬(wàn)億美元。其他著名的加密貨幣包括Monero［8］、Zerocash［9］、EOS［10］和Libra［11］等，其中，以太坊［11］是最大的具備圖靈完備的智能合約的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，其主要的貨幣被稱(chēng)為Ether （簡(jiǎn)稱(chēng)ETH），是僅次于比特幣的全球第二大加密貨幣。在眾多區(qū)塊鏈加密貨幣中，它們的交易模型主要可以分為以交易為中心的模型和以賬戶(hù)為中心的模型，其中，比特幣和以太坊分別是這兩類(lèi)交易模型的典型代表。

在比特幣系統(tǒng)中，作為一種用戶(hù)標(biāo)識(shí)，比特幣地址是由用戶(hù)公鑰經(jīng)過(guò)一系列單向的哈希算法得到的，單個(gè)用戶(hù)可以擁有多個(gè)交易地址。比特幣系統(tǒng)采用的交易模型是以交易為中心的模型，其中單個(gè)交易可以具有多輸入和多輸出，并且可以與多地址關(guān)聯(lián)。交易的輸入由一組未花費(fèi)的交易輸出（UTXO，unspent transaction output） 組成，其總金額需不小于交易支付金額。交易輸入方的用戶(hù)可以指定一個(gè)新地址來(lái)接收找零，用于接收找零的地址又被稱(chēng)為找零地址（change address）。此外，比特幣中沒(méi)有賬戶(hù)余額的概念，可以通過(guò)用戶(hù)錢(qián)包中UTXO 的金額總和來(lái)計(jì)算該用戶(hù)的余額。

以太坊中的交易模型是以賬戶(hù)為中心的模型，它包含兩種賬戶(hù)，即外部賬戶(hù)（EOA，externally owned account） 和合約賬戶(hù)。其中，EOA類(lèi)似于銀行賬戶(hù)，它具有存款、取款和記錄一些動(dòng)態(tài)狀態(tài)信息（如賬戶(hù)余額） 的功能。合約賬戶(hù)關(guān)聯(lián)著一個(gè)可執(zhí)行的字節(jié)碼，其交易行為由用戶(hù)編寫(xiě)的智能合約代碼所控制，并會(huì)對(duì)一些狀態(tài)信息進(jìn)行維護(hù)，如字節(jié)碼哈希值及合約賬戶(hù)的余額等。與比特幣不同，以太坊中的交易是從一個(gè)賬戶(hù)到另一個(gè)賬戶(hù)的簽名數(shù)據(jù)包，它僅包含一個(gè)輸入和一個(gè)輸出。此外，以太坊交易可以完成包括轉(zhuǎn)賬、合約創(chuàng)建和合約調(diào)用在內(nèi)的3種主要功能。根據(jù)交易發(fā)送方，以太坊交易可以分為由EOA 發(fā)起的外部交易和由合約調(diào)用觸發(fā)的內(nèi)部交易。圖1給出了一個(gè)以太坊外部交易和內(nèi)部交易的典型示例，其中交易1 和交易2 都是由EOA 發(fā)起的交易，因此它們是外部交易，而交易3、交易4 及交易5 是由智能合約觸發(fā)的交易，因此它們是內(nèi)部交易。外部交易可能會(huì)導(dǎo)致許多內(nèi)部交易的產(chǎn)生，比如在交易2中，一個(gè)EOA 調(diào)用了一個(gè)合約賬戶(hù)，繼而觸發(fā)了后續(xù)的3個(gè)內(nèi)部交易。

圖1 以太坊的外部交易和內(nèi)部交易Fig. 1 Examples of the external transactions and internal transactions in Ethereum

1.2 區(qū)塊鏈交易的數(shù)據(jù)源

區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)分析的數(shù)據(jù)源主要包括區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)。最原始的獲取區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)的方法是通過(guò)區(qū)塊鏈客戶(hù)端（例如BitcoinCore和Geth） 去訪問(wèn)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)并同步區(qū)塊數(shù)據(jù)，從而獲得區(qū)塊鏈的原始數(shù)據(jù)。但是，對(duì)于許多加密貨幣而言，它們的原始區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)以二進(jìn)制格式存儲(chǔ)，需要解析為可讀的格式以進(jìn)一步分析。因此，我們可以根據(jù)區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建解析器，從獲取的原始數(shù)據(jù)中提取交易記錄。另外，一些區(qū)塊鏈客戶(hù)端為用戶(hù)提供了JSON-RPC接口以便獲取交易數(shù)據(jù)。然而，對(duì)于一些啟用智能合約功能的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，其內(nèi)部交易記錄并未存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中。這些內(nèi)部交易記錄可以通過(guò)區(qū)塊鏈瀏覽器檢索獲取，也可以通過(guò)使用自定義客戶(hù)端重演所有外部交易來(lái)獲取有關(guān)內(nèi)部交易的詳細(xì)信息。部分客戶(hù)端亦提供獲取內(nèi)部交易信息的接口，例如以太坊OpenEthereum 客戶(hù)端的“trace” 模塊能提供在以太坊虛擬機(jī)中生成的詳細(xì)運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)，是訪問(wèn)內(nèi)部交易記錄的便捷工具。

在一些交易網(wǎng)絡(luò)挖掘任務(wù)中，利用標(biāo)簽信息能進(jìn)一步輔助方法的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。但是，區(qū)塊鏈用戶(hù)在交易過(guò)程中無(wú)需暴露真實(shí)的身份信息，因此很難找到其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽信息。隨著區(qū)塊鏈生態(tài)的日益成熟，我們可以從一些區(qū)塊鏈論壇、區(qū)塊鏈瀏覽器上找到部分人工標(biāo)記的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。例如，Walletexplorer. com 是一個(gè)具有地址自動(dòng)聚類(lèi)能力，能提供豐富地址標(biāo)簽的智能區(qū)塊鏈瀏覽器；比特幣論壇Bitcoin Forum 記錄了一些跟比特幣搶劫、盜竊、詐騙有關(guān)的地址①https://bitcointalk.org/index.php?topic=83794.0；區(qū)塊鏈瀏覽器Etherscan 的標(biāo)簽詞云模塊②https://etherscan.io/labelcloud提供了由用戶(hù)標(biāo)記的以太坊賬戶(hù)標(biāo)簽；此外，CryptoScamDB. org提供了一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)集，用于跟蹤與區(qū)塊鏈系統(tǒng)有關(guān)的惡意網(wǎng)址及相關(guān)加密貨幣地址。

此外，一些研究者還發(fā)布了經(jīng)過(guò)清洗和整理的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)集以供研究。例如XBlock. pro 是一個(gè)旨在助力區(qū)塊鏈良性發(fā)展和數(shù)據(jù)研究的數(shù)據(jù)集共享平臺(tái)，它收集了當(dāng)前主流的區(qū)塊鏈加密貨幣的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和歸類(lèi)，是目前學(xué)術(shù)界數(shù)據(jù)量最大、覆蓋面最廣的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)平臺(tái)之一，可支持科研人員進(jìn)行區(qū)塊鏈鏈上數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈反欺詐、智能合約分析、區(qū)塊鏈性能分析等方面的研究。

比特幣是最典型的采用以交易為中心的模型的區(qū)塊鏈交易系統(tǒng)，目前已有一系列的對(duì)比特幣交易數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)建模的工作。文獻(xiàn)［12］ 首先介紹了比特幣交易網(wǎng)絡(luò)建模的概念，并提出將比特幣的交易過(guò)程建模為將交易作為節(jié)點(diǎn)的交易網(wǎng)絡(luò)和將用戶(hù)作為節(jié)點(diǎn)的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)，分別代表交易之間和用戶(hù)之間的比特幣資金流。在比特幣交易過(guò)程中， 由于交易的輸入是來(lái)自先前交易的UTXO，因此交易網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建非常直觀及簡(jiǎn)單，即用節(jié)點(diǎn)代表交易，用包含金額和時(shí)間戳信息的有向邊表示比特幣資金流。考慮到用戶(hù)擁有多個(gè)比特幣地址的可能，文獻(xiàn)［12］ 首先將屬于相同用戶(hù)的地址以聚類(lèi)的方式進(jìn)行聚合，然后構(gòu)建以用戶(hù)為節(jié)點(diǎn)、用戶(hù)之間的資金流關(guān)系為邊的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)。這兩種比特幣交易網(wǎng)絡(luò)建模方法被廣泛應(yīng)用于后續(xù)區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)分析的研究中［13-14］。此外，文獻(xiàn)［15］ 將比特幣交易數(shù)據(jù)建模為以交易和地址為節(jié)點(diǎn)的帶權(quán)有向超圖，可以表示地址和交易之間的輸入和輸出關(guān)系。

以太坊是基于以賬戶(hù)為中心的交易模型的區(qū)塊鏈系統(tǒng)的典型代表。在以太坊的相關(guān)研究中，文獻(xiàn)［16］ 介紹了3種以太坊交易數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)建模方式，即資金流網(wǎng)絡(luò)、智能合約創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)和智能合約調(diào)用網(wǎng)絡(luò)。在這3個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，EOA 和合約賬戶(hù)均被抽象為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，但是3個(gè)網(wǎng)絡(luò)中邊的語(yǔ)義有所不同。在資金流網(wǎng)絡(luò)中，邊表示資金流向，而在智能合約創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)和智能合約調(diào)用網(wǎng)絡(luò)中，邊分別表示合約的創(chuàng)建和合約調(diào)用。同時(shí)，只有合約賬戶(hù)才能作為智能合約創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)和智能合約調(diào)用網(wǎng)絡(luò)中邊的終點(diǎn)?？紤]到兩個(gè)賬戶(hù)之間會(huì)發(fā)生多個(gè)交易，文獻(xiàn)［17］ 提出將以太坊交易記錄建模為時(shí)序多重網(wǎng)絡(luò)。其中，賬戶(hù)被表示為節(jié)點(diǎn)，每個(gè)交易被表示為一條由交易發(fā)送方指向交易接收方的有向邊，每條邊包含了時(shí)間和金額信息，具體如圖2所示。

圖2 基于以太坊交易的時(shí)序加權(quán)多重有向網(wǎng)絡(luò)［17］Fig. 2 Temporal weighted multidigraph in Ethereum[17]

作為網(wǎng)絡(luò)分析的基本步驟，網(wǎng)絡(luò)建模直接影響上層算法的設(shè)計(jì)和效果，因此它非常關(guān)鍵。目前的交易網(wǎng)絡(luò)建模方式有許多種，但是在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)，我們會(huì)面臨區(qū)塊鏈交易操作種類(lèi)繁多、信息多源異構(gòu)的問(wèn)題及不同的下游任務(wù)。因而如何找到適用于各種區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)和不同區(qū)塊鏈任務(wù)的通用建模方式和建模標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)重要的研究方向。

2 研究現(xiàn)狀

現(xiàn)有的區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)分析工作具體可以總結(jié)為3個(gè)緊密相關(guān)且逐層遞進(jìn)的部分：交易網(wǎng)絡(luò)建模、交易網(wǎng)絡(luò)分析和交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)。其中，交易網(wǎng)絡(luò)建模主要涵蓋將交易數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)形式存儲(chǔ)的方法和討論；交易網(wǎng)絡(luò)分析從網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的角度對(duì)交易網(wǎng)絡(luò)的特有屬性進(jìn)行了討論；交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)主要包括賬戶(hù)地址背后的歸屬識(shí)別、交易模式識(shí)別和區(qū)塊鏈上非法活動(dòng)的識(shí)別。本節(jié)將分別對(duì)這3個(gè)部分的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹和總結(jié)。

2.1 交易網(wǎng)絡(luò)建模

區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)研究的第一步是根據(jù)區(qū)塊鏈的交易特性將區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)建模為網(wǎng)絡(luò)。目前區(qū)塊鏈系統(tǒng)的交易模型可大致分為兩類(lèi)，即以交易為中心的模型和以賬戶(hù)為中心的模型。基于這兩種不同的交易模型的區(qū)塊鏈系統(tǒng)，其交易數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)建模亦有很大差別。

2.2 交易網(wǎng)絡(luò)分析

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)被廣泛地證明是一種建模和描述各類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)的有效工具。近20 年來(lái)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究者提出了各種各樣的研究指標(biāo)以對(duì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行描述和度量。本小節(jié)將簡(jiǎn)要介紹一些重要的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)以及區(qū)塊鏈在這些指標(biāo)上的表現(xiàn)，以助了解區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的特有性質(zhì)。

1） 節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)量是衡量網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和密度的常用指標(biāo)。在對(duì)區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的過(guò)程中，Maesa等［18］觀察到比特幣交易網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增長(zhǎng)速度比線(xiàn)性增長(zhǎng)更快。Alqassem 等［19］也注意到了這一現(xiàn)象，并發(fā)現(xiàn)比特幣交易網(wǎng)絡(luò)正在變得越來(lái)越密集，且其度分布遵循冪律分布。Chen 等［16］統(tǒng)計(jì)了以太坊的資金流網(wǎng)絡(luò)、智能合約創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)和智能合約調(diào)用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的數(shù)量，發(fā)現(xiàn)在以太坊中用戶(hù)的轉(zhuǎn)賬行為比創(chuàng)建智能合約及調(diào)用智能合約的行為更頻繁。

2） 度分布。在無(wú)向網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的度是指節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)。而在有向網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的度分為入度和出度，起始于節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)量稱(chēng)為該節(jié)點(diǎn)的出度，終止于節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)量稱(chēng)為該節(jié)點(diǎn)的入度。度分布可以表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度的概率分布，計(jì)算公式如下

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)有趣的現(xiàn)象是許多從真實(shí)系統(tǒng)建模而來(lái)的網(wǎng)絡(luò)的度分布符合冪律分布，即滿(mǎn)足

其中C和α是常數(shù)，k是度的值。Kondor等［20］發(fā)現(xiàn)比特幣地址網(wǎng)絡(luò)入度和出度分布都具有高度異構(gòu)性。Motamed 等［21］對(duì)5 種加密貨幣的交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了度分布分析，發(fā)現(xiàn)這些交易網(wǎng)絡(luò)的度分布都符合冪律分布，且冪律參數(shù)α經(jīng)過(guò)一定的波動(dòng)后會(huì)收斂到穩(wěn)定狀態(tài)。

3） 路徑長(zhǎng)度。網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的路徑長(zhǎng)度定義為連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)必須經(jīng)過(guò)的最少的邊數(shù)，通?？梢圆捎脧V度優(yōu)先搜索的方法找到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間的最短路徑。網(wǎng)絡(luò)直徑是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)最短路徑中值最大的路徑長(zhǎng)度。Lischke 等［22］指出，不同國(guó)家比特幣用戶(hù)子網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑在同一范圍內(nèi)。根據(jù)交易網(wǎng)絡(luò)直徑隨時(shí)間的變化，Gaihre 等［23］推斷出比特幣用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)匿名性的擔(dān)憂(yōu)。Alqassem 等［19］分析了比特幣交易網(wǎng)絡(luò)直徑增加的4個(gè)可能原因，即匿名性、竊賊、找零地址和比特幣混幣服務(wù)。此外，許多研究通過(guò)計(jì)算平均最短路徑來(lái)評(píng)估比特幣和以太坊中的 “小世界”現(xiàn)象［4］。

4） 聚類(lèi)系數(shù)。聚類(lèi)系數(shù)描述了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的聚集程度。聚類(lèi)系數(shù)的兩種度量方法包括局部聚類(lèi)系數(shù)和整體聚類(lèi)系數(shù)。局部聚類(lèi)系數(shù)量化了共享同一鄰居的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)本身也是鄰居的概率。全局聚類(lèi)系數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中所有長(zhǎng)度為2的路徑中閉合路徑所占的比例［24］，可通過(guò)以下公式計(jì)算

其中n是節(jié)點(diǎn)數(shù)，kv是無(wú)向網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)v的度數(shù)，tv是包含節(jié)點(diǎn)v的三角形數(shù)。Baumann 等［13］觀察到比特幣用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)具有較高的平均聚類(lèi)系數(shù)和典型的 “小世界” 特性。在以太坊的資金流網(wǎng)絡(luò)中也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的結(jié)果［16］。然而，最近的研究表明，Ripple 和Namecoin 的交易網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)相對(duì)較?。?］。

5） 中心性。網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心性的方法有很多種。其中，最簡(jiǎn)單的中心性度量是節(jié)點(diǎn)度，其他被廣泛應(yīng)用的中心性度量包括特征向量中心性、katz中心性、PageRank算法、介數(shù)中心性和接近度中心性。Lischke 等［22］使用度中心性識(shí)別比特幣交易網(wǎng)絡(luò)中的主要樞紐。 Chen 等［16］通過(guò)PageRank 算法獲得了資金流網(wǎng)絡(luò)、智能合約創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)和智能合約調(diào)用網(wǎng)絡(luò)中最重要的10 個(gè)節(jié)點(diǎn)。他們發(fā)現(xiàn)，交易所等金融應(yīng)用在資金轉(zhuǎn)移、合約創(chuàng)建和合約調(diào)用方面發(fā)揮著重要作用。

6） 同配性系數(shù)。同配性系數(shù)是用來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)是否趨向于和與之相似的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接的指標(biāo)。度同配性系數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)是否愿意與具有相似度的其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，其最大值是1，最小值是-1。值為正表示網(wǎng)絡(luò)是同配性的，值為負(fù)說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對(duì)的度是負(fù)相關(guān)的，也稱(chēng)為異配，取0代表網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不存在相關(guān)性。一系列的研究表明，許多區(qū)塊鏈系統(tǒng)，如比特幣、以太坊、萊特幣和達(dá)世幣，其加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)是異配的。

7） 連通分量。在無(wú)向網(wǎng)絡(luò)中，定義一個(gè)連通分量為一個(gè)子圖，該子圖中每對(duì)節(jié)點(diǎn)間均有一條路徑。而在有向網(wǎng)絡(luò)中，連通分量的概念包括弱連通分量和強(qiáng)連通分量。弱連通分量的定義類(lèi)似于無(wú)向網(wǎng)絡(luò)中連通分量的定義。強(qiáng)連通分量是指對(duì)于所有節(jié)點(diǎn)集，每對(duì)節(jié)點(diǎn)之間至少存在一條有向路徑。在計(jì)算弱連通分量時(shí)，有向網(wǎng)絡(luò)的邊的方向信息將被忽略。對(duì)連通分量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析有助于我們了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中在區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)的分析上，Gaihre 等［23］觀察到，比特幣交易網(wǎng)絡(luò)中連通分量的數(shù)目在2011 年之前激增，但后來(lái)有所減少。他們分析得到這是因?yàn)樵S多交易所在2010年和2011年前后興起，促進(jìn)了比特幣的流通。文獻(xiàn)［19］ 提到，大多數(shù)比特幣地址包含在比特幣交易網(wǎng)絡(luò)的最大連通分量中，這個(gè)性質(zhì)與其他網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似。Guo 等［25］發(fā)現(xiàn)，在以太坊中連通分量的大小分布可用冪律分布來(lái)近似，并且存在重尾特性。

8） 社區(qū)。社區(qū)是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)連接緊密而與外部節(jié)點(diǎn)少有連接的網(wǎng)絡(luò)模塊。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以經(jīng)過(guò)社區(qū)檢測(cè)算法劃分為多個(gè)社區(qū)，不同的社區(qū)可以近似反映網(wǎng)絡(luò)中功能或者結(jié)構(gòu)的劃分。 Alqassem等［19］研究了比特幣中社區(qū)結(jié)構(gòu)的性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)社區(qū)規(guī)模的分布可以用指數(shù)截?cái)嗟膬缏煞植紒?lái)擬合，且大多數(shù)比特幣社區(qū)都具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)。Moreno-Sanchez 等［26］研究了Ripple 中社區(qū)是如何形成的，他們發(fā)現(xiàn)用戶(hù)社區(qū)是動(dòng)態(tài)的，是通過(guò)連接到同一地理區(qū)域的網(wǎng)關(guān)而形成的。

9） 網(wǎng)絡(luò)模體。網(wǎng)絡(luò)模體是指在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)次數(shù)顯著高于在隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)次數(shù)的子圖模式，它是揭示網(wǎng)絡(luò)中高階組織的有效工具，被稱(chēng)為復(fù)雜系統(tǒng)中的基礎(chǔ)構(gòu)件。Moreno-Sanchez 等［26］從最常見(jiàn)的模體出發(fā)，將錢(qián)包分為網(wǎng)關(guān)、交易所和用戶(hù)，并分析得出網(wǎng)關(guān)是Ripple 中的關(guān)鍵角色，這與低聚類(lèi)系數(shù)和異配性的網(wǎng)絡(luò)特性是一致的。Bai 等［27］研究了以太坊資金流網(wǎng)絡(luò)中13 種包含3個(gè)節(jié)點(diǎn)的模體，并將這些模體分為閉合的和開(kāi)放的三角形。他們發(fā)現(xiàn)雖然閉合的三角形數(shù)量有所增加，但其比例呈下降趨勢(shì)。Paranjape 等［28］觀察到，比特幣中循環(huán)三角形模體的比例比Stack-Overflow等任何其他數(shù)據(jù)集都要高得多。

除了上述眾所周知的網(wǎng)絡(luò)特性外，一些研究者還從幾個(gè)新的角度對(duì)區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究。例如，不同于以往只關(guān)注全局網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的研究，Ron 等［29］主要研究比特幣交易網(wǎng)絡(luò)上的用戶(hù)行為，包括用戶(hù)如何使用比特幣，如何在不同賬戶(hù)之間轉(zhuǎn)移比特幣，并分析了比特幣系統(tǒng)中發(fā)生的最大交易。他們發(fā)現(xiàn)大部分比特幣處于休眠狀態(tài)，且網(wǎng)絡(luò)中有許多看起來(lái)奇怪的結(jié)構(gòu)，如二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)、長(zhǎng)鏈。Lischke 等［22］結(jié)合鏈下數(shù)據(jù)（包括商業(yè)標(biāo)簽、IP 地址和地理位置） 對(duì)比特幣系統(tǒng)的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行了分析。他們深入了解了不同國(guó)家的業(yè)務(wù)分布和交易分布，以及不同的業(yè)務(wù)和不同的國(guó)家分別涉及的交易子網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)。Maesa 等［30］分析了比特幣用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)中度分布的異常值，發(fā)現(xiàn)了一些異常的交易模式。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析，Gaihre 等［23］回答了比特幣用戶(hù)是否關(guān)心匿名性的問(wèn)題，他們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶(hù)對(duì)匿名性的關(guān)注度很弱，但一個(gè)重要的影響因素是用戶(hù)擁有的比特幣的價(jià)值。Chen 等［31］通過(guò)交易網(wǎng)絡(luò)分析研究以太坊ERC20 代幣的創(chuàng)建者、持有者和代幣交易活動(dòng)。Liang 等［32］研究了3 種區(qū)塊鏈加密貨幣的交易網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)，并從這些性質(zhì)分析了這3種加密貨幣的競(jìng)爭(zhēng)力。

盡管目前的研究已經(jīng)充分涵蓋不同時(shí)間段主流區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析，但是在網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的時(shí)序分析及交易網(wǎng)絡(luò)的生成和演化方面，現(xiàn)有研究討論非常初步。同時(shí)，鮮有研究揭示區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)引文網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)的異同。未來(lái)可對(duì)區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)進(jìn)行更深入的討論，并結(jié)合交易網(wǎng)絡(luò)的特性輔助下游任務(wù)的進(jìn)行。

2.3 交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)

由于區(qū)塊鏈交易無(wú)需真實(shí)的用戶(hù)身份信息，許多區(qū)塊鏈加密貨幣平臺(tái)已成為各種網(wǎng)絡(luò)犯罪和非法金融活動(dòng)的溫床?；趨^(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展的檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，可以幫助我們識(shí)別區(qū)塊鏈上的異常交易行為。接下來(lái)將從實(shí)體識(shí)別、交易模式識(shí)別和非法活動(dòng)檢測(cè)展開(kāi)介紹。其中，實(shí)體識(shí)別可以幫助找到屬于同一用戶(hù)或組織的賬戶(hù)地址，它通常是后續(xù)分析任務(wù)的基礎(chǔ)，交易模式識(shí)別對(duì)不同類(lèi)型用戶(hù)的交易行為進(jìn)行區(qū)分與識(shí)別，為后續(xù)的非法活動(dòng)檢測(cè)提供依據(jù)。

2.3.1 實(shí)體識(shí)別大多數(shù)區(qū)塊鏈加密貨幣平臺(tái)創(chuàng)建新的賬戶(hù)或地址的成本很低，且無(wú)需驗(yàn)證用戶(hù)真實(shí)的身份信息。因而用戶(hù)可以很方便地使用多個(gè)賬戶(hù)地址來(lái)增強(qiáng)區(qū)塊鏈交易活動(dòng)的隱蔽性，這種操作在涉及區(qū)塊鏈交易的犯罪案例中很常見(jiàn)。Ron 等［29］第一次提出用 “實(shí)體” 來(lái)描述這種多個(gè)賬戶(hù)地址的擁有者，其中實(shí)體可以是一個(gè)用戶(hù)，也可以是一個(gè)組織。為了挖掘區(qū)塊鏈賬戶(hù)地址背后真實(shí)的身份信息，首先要對(duì)屬于同一個(gè)實(shí)體的多個(gè)賬戶(hù)地址進(jìn)行關(guān)聯(lián)，又被稱(chēng)為實(shí)體識(shí)別。現(xiàn)有的實(shí)體識(shí)別方法大致分為3種類(lèi)型：基于交易屬性的實(shí)體識(shí)別、基于行為的實(shí)體識(shí)別和基于鏈下信息的實(shí)體識(shí)別。

基于交易屬性的實(shí)體識(shí)別主要利用區(qū)塊鏈交易的特有屬性來(lái)判斷賬戶(hù)地址是否屬于同一實(shí)體。在比特幣系統(tǒng)中，交易具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出，由于花費(fèi)一個(gè)地址的比特幣需要提供該地址的私鑰，正常情況下用戶(hù)不會(huì)共享他們擁有的比特幣地址的私鑰。因此，Reid 等［12］認(rèn)為比特幣交易的多個(gè)輸入地址處于同一實(shí)體控制之下，并通過(guò)這種方法對(duì)比特幣系統(tǒng)的地址進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，這種方法被稱(chēng)為多輸入啟發(fā)式方法。Harrigan 等［33］進(jìn)一步調(diào)查了這種啟發(fā)式方法的有效性，并發(fā)現(xiàn)多輸入啟發(fā)式方法可能會(huì)導(dǎo)致漏檢和誤判誤差。而兩種誤差可能是由于地址重用、超級(jí)集群和持續(xù)增長(zhǎng)的地址簇等多方面因素造成的。Remy等［34］結(jié)合多輸入的啟發(fā)式方法和社區(qū)檢測(cè)技術(shù)提出了一種新的實(shí)體識(shí)別方法，該方法能以精確度為代價(jià)增加召回率，因而在實(shí)際應(yīng)用中可以自行進(jìn)行調(diào)整。比特幣系統(tǒng)中利用交易屬性進(jìn)行實(shí)體識(shí)別的另一種典型方法是找零地址啟發(fā)式方法，該方法由Reid 等［12］提出。在比特幣交易中，會(huì)使用額外的找零地址接收找零，因此我們可以識(shí)別交易輸出方的找零地址并將其與對(duì)應(yīng)的輸入地址進(jìn)行關(guān)聯(lián)。Klusman 等［35］指出，多輸入啟發(fā)式和找零地址啟發(fā)式方法并不適用于以太坊等基于以賬戶(hù)為中心的交易模型的區(qū)塊鏈系統(tǒng)。為解決這個(gè)問(wèn)題，Victor［36］提出了3 個(gè)在以太坊上的啟發(fā)式規(guī)則：存款賬戶(hù)重復(fù)使用，空投多參與以及自我授權(quán)。存款賬戶(hù)重復(fù)使用規(guī)則是以交易所為背景設(shè)計(jì)的。事實(shí)上，交易所通常會(huì)為用戶(hù)生成存款賬戶(hù)，一旦用戶(hù)將資金轉(zhuǎn)入其存款賬戶(hù)，這筆錢(qián)稍后會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)入屬于交易所的熱錢(qián)包。當(dāng)存款賬戶(hù)被重復(fù)使用，就可以將使用相同存款賬戶(hù)的一系列其他賬戶(hù)識(shí)別為同一個(gè)實(shí)體。空投多參與規(guī)則為空投情況而設(shè)計(jì)，其中，空投是一種通過(guò)分發(fā)代幣來(lái)為ICO籌集資金的常用營(yíng)銷(xiāo)方式。由于一些用戶(hù)將注冊(cè)多個(gè)賬戶(hù)參加空投并將代幣匯總到一個(gè)賬戶(hù)，因此可以將這些賬戶(hù)識(shí)別為同一實(shí)體。自我授權(quán)規(guī)則基于以下假設(shè)：代幣消費(fèi)者和代幣所有者在調(diào)用授權(quán)函數(shù)時(shí)可以被識(shí)別為同一實(shí)體。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)分析和驗(yàn)證，Victor［36］認(rèn)為存款賬戶(hù)規(guī)則是實(shí)驗(yàn)中最有效的方法。

基于行為的實(shí)體識(shí)別是利用用戶(hù)在交易過(guò)程中特有的行為偏好來(lái)判斷多個(gè)賬戶(hù)地址是否屬于同一實(shí)體，因而一些研究者將實(shí)體識(shí)別問(wèn)題視為基于交易行為特征的分類(lèi)或聚類(lèi)問(wèn)題。Androulaki等［37］考慮了一些交易行為特征，包括交易時(shí)間、交易方的索引、交易金額等，并通過(guò)基于特征的聚類(lèi)揭示了近40%的用戶(hù)身份。Jourdan等［38］探索了5種類(lèi)型的特征，包括地址特征、實(shí)體特征、時(shí)間特征、中心性特征和模體特征，并研究了這些特征在比特幣地址分類(lèi)任務(wù)的效果。Harlev 等［39］將交易行為特征作為監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入，以實(shí)現(xiàn)比特幣地址的去匿名。此外，Shao 等［40］通過(guò)網(wǎng)絡(luò)嵌入的方法將比特幣地址在交易網(wǎng)絡(luò)中的交互活動(dòng)轉(zhuǎn)換為低維特征向量，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行實(shí)體識(shí)別。

區(qū)塊鏈鏈下數(shù)據(jù)指未存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中的相關(guān)數(shù)據(jù)，它可以用來(lái)協(xié)助去匿名化過(guò)程。典型的鏈下數(shù)據(jù)包括節(jié)點(diǎn)的IP 地址、公開(kāi)的標(biāo)簽等。一些用戶(hù)會(huì)在論壇整理發(fā)布帶欺詐性的交易地址、混幣服務(wù)地址等，這為我們創(chuàng)造了一個(gè)通過(guò)爬蟲(chóng)采集這些信息的機(jī)會(huì)。同時(shí)，如果一位用戶(hù)暴露了自己的地址信息，可以通過(guò)分析用戶(hù)的交易行為找到其所擁有的其他地址。Reid 等［12］首先在實(shí)體識(shí)別中應(yīng)用了這種方法，并利用鏈下信息識(shí)別了一些參與盜竊的實(shí)體。根據(jù)比特幣論壇上提供的鏈下信息，F(xiàn)leder 等［41］將比特幣地址鏈接到其對(duì)應(yīng)的真實(shí)身份，并發(fā)現(xiàn)一些論壇用戶(hù)參與過(guò)暗網(wǎng)交易和賭博活動(dòng)。M?ser 等［42］通過(guò)使用混幣服務(wù)來(lái)獲取相關(guān)的地址信息，并通過(guò)分析這些地址信息的交易構(gòu)建了混幣服務(wù)識(shí)別模型。

2.3.2 交易模式識(shí)別在區(qū)塊鏈加密貨幣生態(tài)中，不同用戶(hù)的交易行為大相徑庭，例如交易所的交易活動(dòng)遠(yuǎn)比普通用戶(hù)的交易活動(dòng)活躍。交易模式識(shí)別旨在揭示交易網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)并進(jìn)一步分析用戶(hù)的交易行為，相關(guān)方法可總結(jié)為：可視化方法、跟蹤分析和模體分析。

網(wǎng)絡(luò)可視化是一種強(qiáng)大的分析方法，可直觀了解交易網(wǎng)絡(luò)及其內(nèi)部的交易模式。McGinn 等［43］通過(guò)可視化某些特定區(qū)塊中的比特幣交易網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)了包括洗錢(qián)和拒絕服務(wù)攻擊在內(nèi)的異常交易模式。Chen 等［44］對(duì)異常地址的每日交易網(wǎng)絡(luò)子圖進(jìn)行可視化，發(fā)現(xiàn)了一些與比特幣市場(chǎng)價(jià)格操縱相關(guān)的異常交易模式，如自環(huán)、雙向、三角形等。McGinn等［45］將比特幣交易的源區(qū)塊和目標(biāo)區(qū)塊視為鄰接矩陣進(jìn)行可視化，并發(fā)現(xiàn)這種可視化方法很容易揭示出一些重復(fù)交易行為，方便將具有相似行為的交易關(guān)聯(lián)在一起。

在已知特定賬戶(hù)地址身份的情況下，對(duì)賬戶(hù)地址的交易進(jìn)行跟蹤分析有利于總結(jié)出該類(lèi)型賬戶(hù)的交易模式。Maesa 等［30］分析了比特幣交易網(wǎng)絡(luò)中度分布的離群點(diǎn)，通過(guò)對(duì)這些離群點(diǎn)進(jìn)行分析，他們注意到一種類(lèi)型刷屏行為的交易。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步分析后，他們總結(jié)出這些異常的刷屏交易可能是區(qū)塊鏈上的假名攻擊、垃圾郵件攻擊或者廣告行為。Ron 等［29］跟蹤了比特幣系統(tǒng)中超過(guò)50 000 BTC的大額交易，并分析了這些交易在長(zhǎng)鏈和分叉合并模式下背后隱藏的交易意圖。

分析加密貨幣的交易模式的一系列研究是通過(guò)對(duì)交易網(wǎng)絡(luò)模體的分析展開(kāi)的。Ranshous 等［46］使用有向超圖對(duì)比特幣交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，并在有向超圖中引入網(wǎng)絡(luò)模體來(lái)揭示交易所的交易模式。Wu 等［47］在時(shí)序有向的比特幣交易網(wǎng)絡(luò)中提出了時(shí)序異構(gòu)模體的概念，并將其用于比特幣混幣服務(wù)的地址檢測(cè)。Zola 等［48］使用網(wǎng)絡(luò)模體特征設(shè)計(jì)了一種實(shí)體識(shí)別方法，同時(shí)，他們也研究了不同實(shí)體交易模式隨著時(shí)間推移的相似性，并探索是否有一些交易模式在不同批次的比特幣交易中重復(fù)進(jìn)行的問(wèn)題。Jourdan 等［38］利用網(wǎng)絡(luò)模體來(lái)揭示實(shí)體的交易模式信息，并通過(guò)實(shí)體識(shí)別任務(wù)說(shuō)明交易模式可以被看作實(shí)體的指紋。

2.3.3 非法活動(dòng)檢測(cè)區(qū)塊鏈系統(tǒng)的去中心化和交易無(wú)需真實(shí)身份的特性不僅吸引了大量的投機(jī)者，也吸引了許多犯罪分子的注意，因而區(qū)塊鏈也成為了詐騙、黑市貿(mào)易、洗錢(qián)等違法犯罪活動(dòng)的溫床。與傳統(tǒng)金融場(chǎng)景不同，區(qū)塊鏈系統(tǒng)在進(jìn)行交易之前不能通過(guò)執(zhí)行 “了解你的用戶(hù)”（KYC，know your customer） 流程來(lái)驗(yàn)證用戶(hù)的身份。但是，區(qū)塊鏈系統(tǒng)中公開(kāi)和不可篡改的交易記錄為我們提供了非法活動(dòng)的檢測(cè)機(jī)會(huì)。接下來(lái)，我們將重點(diǎn)回顧基于交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)進(jìn)行的區(qū)塊鏈金融詐騙和洗錢(qián)的檢測(cè)工作。

區(qū)塊鏈系統(tǒng)上的金融詐騙給加密貨幣生態(tài)的健康發(fā)展帶來(lái)了巨大威脅。在Vasek 等［49］的研究中，報(bào)告了包含龐氏騙局、采礦詐騙、詐騙錢(qián)包和欺詐性交易在內(nèi)的多種比特幣詐騙方式，并發(fā)現(xiàn)在192 起與比特幣交易有關(guān)的詐騙案中，1. 3 萬(wàn)名潛在受害者損失了約1 100 萬(wàn)美元。此外，其他區(qū)塊鏈系統(tǒng)中也發(fā)現(xiàn)了豐富的欺詐類(lèi)型，如ICO詐騙［50］、蜜罐釣魚(yú)合約詐騙［51］等。由于區(qū)塊鏈詐騙不僅損害了交易人和投資人的利益，同時(shí)也影響了區(qū)塊鏈交易的可靠性和人們對(duì)區(qū)塊鏈的信任，一些研究者展開(kāi)對(duì)區(qū)塊鏈詐騙檢測(cè)的研究。目前的檢測(cè)方法不僅包含一些基于特征提取的方法［52］，亦包括了一些基于智能特征提取的檢測(cè)方法。文獻(xiàn)［53］ 提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Edge-Prop 方法來(lái)學(xué)習(xí)大規(guī)模交易網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)和邊的嵌入。與傳統(tǒng)的基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法不同，EdgeProp 能學(xué)習(xí)到多重邊的邊信息，進(jìn)而有效地識(shí)別以太坊上的非法賬戶(hù)。Wu等［54-55］提出了兩種基于隨機(jī)游走的嵌入方法，它們?cè)趯W(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)嵌入時(shí)考慮了交易網(wǎng)絡(luò)的交易量、時(shí)間戳和多重邊等特性，并在下游釣魚(yú)檢測(cè)任務(wù)中驗(yàn)證了方法的有效性。

在區(qū)塊鏈系統(tǒng)中，洗錢(qián)也是一個(gè)需要得到監(jiān)管和重視的問(wèn)題。洗錢(qián)通常分為3 個(gè)步驟：首先，將黑錢(qián)注入金融體系；其次，將黑錢(qián)混入合法的貨幣中，與非法來(lái)源脫鉤；最后，這些黑錢(qián)被犯罪分子整合和收回，并處于一種看似合法的狀態(tài)［56］。由于區(qū)塊鏈具有去中心化、交易匿名的特性且存在許多可用的隱私保護(hù)技術(shù)，加密貨幣已成為洗錢(qián)過(guò)程中隱藏非法資金流向的選擇之一。著名的加密貨幣情報(bào)公司Elliptic 在關(guān)于比特幣的洗錢(qián)報(bào)告中指出，交易所、混幣服務(wù)和賭博網(wǎng)站是比特幣洗錢(qián)的主要流向［57］。因此，近年來(lái)對(duì)加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)上的洗錢(qián)檢測(cè)的研究，主要集中在混幣業(yè)務(wù)和交易所的可疑交易模式上。比特幣混幣服務(wù)最初是為了通過(guò)混淆交易輸入方和接收方的關(guān)系來(lái)增強(qiáng)交易的匿名性，使資金來(lái)源更加不可追蹤，但它同時(shí)也成為了協(xié)助非法洗錢(qián)的一大利器。Prado-Romero 等［58］首先強(qiáng)調(diào)了混幣服務(wù)檢測(cè)的重要性，并將混幣服務(wù)檢測(cè)視為一個(gè)社區(qū)離群點(diǎn)檢測(cè)問(wèn)題來(lái)解決。因?yàn)橐坏z測(cè)到混幣服務(wù)，我們就可以進(jìn)一步分析與這些服務(wù)交互的賬戶(hù)地址是否參與了非法活動(dòng)。然而，這項(xiàng)工作的解決方案缺乏對(duì)不同類(lèi)型混幣服務(wù)的自動(dòng)適用能力。Wu 等［47］進(jìn)一步提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)模體檢測(cè)方法，從而自動(dòng)刻畫(huà)不同混幣服務(wù)的交易模式。除了混幣服務(wù)識(shí)別以外，Hu等［59］通過(guò)特征分析對(duì)比特幣洗錢(qián)交易模式進(jìn)行特征刻畫(huà)，并利用deepwalk［60］和node2vec［61］等網(wǎng)絡(luò)嵌入方法，構(gòu)建了識(shí)別洗錢(qián)交易的分類(lèi)器。Battista 等［62］提出了純度的概念以理解比特幣是何時(shí)以及如何混幣的，并建立了一個(gè)名為BitConeView 的比特幣資金流可視化系統(tǒng)。Ranshous 等［46］指出，交易所提供了匿名身份與真實(shí)身份之間的聯(lián)系，因此研究交易所的交易模式是反洗錢(qián)的重要步驟。他們將交易所涉及的可疑洗錢(qián)模式用網(wǎng)絡(luò)模體進(jìn)行刻畫(huà)，并利用網(wǎng)絡(luò)模體作為交易所的識(shí)別特征。

除了金融詐騙和洗錢(qián)問(wèn)題，研究者還基于交易網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)提出了其他檢測(cè)區(qū)塊鏈非法活動(dòng)的方法。Weber 等［57］提供了一個(gè)比特幣系統(tǒng)上的Elliptic 數(shù)據(jù)集，其中包含超過(guò)20 萬(wàn)個(gè)交易節(jié)點(diǎn)、23. 4萬(wàn)條交易信息以及166個(gè)節(jié)點(diǎn)特征。此數(shù)據(jù)集中的交易根據(jù)真實(shí)實(shí)體信息被標(biāo)記為合法類(lèi)別（如交易所、錢(qián)包提供商、礦工和合法服務(wù)）、非法類(lèi)別（如詐騙、惡意軟件、恐怖組織和勒索軟件） 和未標(biāo)記類(lèi)別?；谠摂?shù)據(jù)集，研究者使用EvolveGCN［63］方法對(duì)交易進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。由于加密貨幣在勒索軟件支付中的廣泛應(yīng)用，Akcora等［64］提出了一種基于拓?fù)湫畔⒌睦账鬈浖z測(cè)框架，用于檢測(cè)已知勒索軟件和新出現(xiàn)的勒索軟件的地址。Conti等［65］從比特幣支付的角度研究了最近的勒索軟件及其經(jīng)濟(jì)影響，并結(jié)合共同輸入交易和找零地址信息提出了兩種聚類(lèi)啟發(fā)式算法，以識(shí)別與勒索軟件相關(guān)的地址。在對(duì)黑市調(diào)查過(guò)程中，F(xiàn)oley等［66］對(duì)比特幣中的非法交易活動(dòng)進(jìn)行了量化，并基于社區(qū)檢測(cè)和分類(lèi)模型提出兩種識(shí)別方法。此外，作者通過(guò)分析結(jié)果指出約有一半的比特幣交易與非法活動(dòng)有關(guān)。

總而言之，現(xiàn)有的這些交易網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)不可避免地會(huì)受到區(qū)塊鏈上隱私保護(hù)技術(shù)的干擾，這兩類(lèi)技術(shù)就像矛與盾的較量和比拼，互相促使各自的技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展。目前令人棘手的區(qū)塊鏈非法活動(dòng)檢測(cè)任務(wù)也僅僅做到了事后檢測(cè)，可實(shí)際應(yīng)用的非法活動(dòng)預(yù)警和非法資金追蹤與攔截方案較少。因此就未來(lái)而言，區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)仍有非常大的發(fā)展空間和應(yīng)用潛力。

3 總結(jié)與展望

由于區(qū)塊鏈系統(tǒng)的透明性和開(kāi)放性，區(qū)塊鏈加密貨幣的大多數(shù)交易數(shù)據(jù)可被公開(kāi)獲取。通過(guò)將加密貨幣系統(tǒng)中不同的對(duì)象抽象為節(jié)點(diǎn)，并將對(duì)象之間的交易關(guān)系抽象為連邊，區(qū)塊鏈加密貨幣的交易數(shù)據(jù)可被建模為大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。在過(guò)去的10 年里，研究者們已從網(wǎng)絡(luò)的角度進(jìn)行了大量有關(guān)區(qū)塊鏈交易分析的研究。本文對(duì)區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)研究的相關(guān)工作進(jìn)行了全面的回顧，并將現(xiàn)有技術(shù)和結(jié)果歸納為3個(gè)緊密相關(guān)且逐層遞進(jìn)的部分，即區(qū)塊鏈加密貨幣的交易網(wǎng)絡(luò)建模、交易網(wǎng)絡(luò)分析和交易網(wǎng)絡(luò)上的識(shí)別技術(shù)。從總體來(lái)看，目前的區(qū)塊鏈加密貨幣分析領(lǐng)域已有了初步的發(fā)現(xiàn)和理論成果，同時(shí)也推動(dòng)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和圖挖掘技術(shù)的發(fā)展。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有工作的總結(jié)與思考，我們提出一些在區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域未來(lái)的研究方向：

1） 動(dòng)態(tài)信息建模與處理。現(xiàn)有的區(qū)塊鏈交易網(wǎng)絡(luò)分析和挖掘工作通常會(huì)忽略時(shí)間信息，但是，區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)，新交易的發(fā)生伴隨著新節(jié)點(diǎn)或新連邊的出現(xiàn)。這些新節(jié)點(diǎn)和新連邊可能會(huì)改變?cè)芯W(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，同時(shí)也讓基于原有交易網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘模型的效果受到影響。因而，未來(lái)的工作可以進(jìn)一步探索如何對(duì)動(dòng)態(tài)的區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，分析網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)特性和演化規(guī)律，設(shè)計(jì)能自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)變化的識(shí)別技術(shù)。

2） 交易網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擴(kuò)充。區(qū)塊鏈加密貨幣交易網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擴(kuò)充將是區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)分析中值得期待的一大研究方向。一方面，近年來(lái)許多用于提升區(qū)塊鏈可擴(kuò)展性的鏈下交易方案已被提出并得到了初步的應(yīng)用，比如閃電網(wǎng)絡(luò)、雷電網(wǎng)絡(luò)等，而這些方案會(huì)使我們無(wú)法獲取全部的區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)。另一方面，區(qū)塊鏈加密貨幣的交易數(shù)據(jù)存在著標(biāo)簽數(shù)量少、各類(lèi)別標(biāo)簽數(shù)量不均衡的問(wèn)題。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擴(kuò)充，可以還原部分缺失的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息，對(duì)交易網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的信息補(bǔ)全，并且在一定程度上緩解標(biāo)簽獲取困難的問(wèn)題，從而輔助區(qū)塊鏈交易數(shù)據(jù)分析。

3） 交易審計(jì)與追蹤。在區(qū)塊鏈交易中，用戶(hù)無(wú)需使用真實(shí)的身份信息，且可利用一些服務(wù)和工具來(lái)增強(qiáng)交易的匿名性。雖然這能為用戶(hù)更好地實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)，但也吸引了很多犯罪分子利用區(qū)塊鏈交易來(lái)逃避監(jiān)管。現(xiàn)有的交易去匿名和追蹤技術(shù)非常有限，因此，如何利用交易網(wǎng)絡(luò)分析在強(qiáng)匿名性、去中心化的區(qū)塊鏈上實(shí)現(xiàn)交易的可審計(jì)、非法交易的可追蹤與可攔截是一個(gè)重要的研究方向，不僅可以加強(qiáng)區(qū)塊鏈交易的合規(guī)性，還可以減少用戶(hù)和潛在投資者的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。