10 інструментів машинного навчання, які декодують ончейн дані як професіонал у 2025 році

Коротко

Машинне навчання перетворює аналіз в блокчейні, допомагаючи просунутим користувачам розшифровувати складну діяльність блокчейну, виявляти приховані патерни та отримувати дієві інсайти.

Аналіз блокчейну стає все складнішим з року в рік: більше ланцюгів, більше транзакцій, більш складна поведінка і набагато більше шуму, ніж будь-яка людина може вручну декодувати. Але сучасні інструменти машинного навчання змінюють цю ситуацію. Вони просіюють величезні набори даних блокчейну, виявляють приховані закономірності, картографують сутності та виявляють інсайти, які традиційні евристики просто пропускають.

Нижче наведено десять найвпливовіших інструментів на базі ML, які допомагають просунутим користувачам розшифровувати дані в блокчейні з ясністю, точністю та глибиною.

Нансен

Alt cap: Логотип Nansen, що показує просту, абстрактну бірюзову форму з чотирма округлими, перехресними петлями, що утворюють симетричний дизайн на білому фоні.

Nansen є однією з найперших і найвпливовіших платформ, яка впроваджує машинне навчання в основний аналіз даних в блокчейні. У своїй основі, Nansen використовує кластеризацію гаманців на основі машинного навчання, яка групує адреси блокчейну в впізнавані сутності та поведінкові категорії.

Такі моделі обробляють величезні графи транзакцій, ідентифікуючи подібності серед великої кількості взаємодій для того, щоб зробити висновки про право власності на гаманці — чи це біржі, маркет-мейкери, казначейства DAO, трейдери розумних грошей або спільноти NFT.

Що робить Nansen унікальним, так це масштаб і якість його позначених наборів даних. Його позначення сутностей створено за допомогою ймовірнісних моделей, навчений на багаторічній історичній діяльності, вдосконалений як за допомогою контрольованого, так і неконтрольованого машинного навчання.

Результатом є ступінь ясності щодо ідентичностей гаманців, з якою можуть конкурувати лише кілька платформ. Nansen пропонує просунутим користувачам, таким як менеджери фондів, аналітики та квантові трейдери, інструменти, такі як інформаційні панелі поведінки, когортний аналіз та сповіщення в реальному часі, які інформують про те, як великі гравці переміщують свої активи між ланцюгами.

Аркхем Інтелідженс

Alt cap: Білий геометричний логотип, що нагадує абстрактну A поряд зі словом ARKHAM жирним, білим великим шрифтом на чорному фоні.

Arkham Intelligence приносить мислення розвідувального агентства до даних блокчейну, спираючись на машинне навчання для деанонімізування та картографування транзакцій на безпрецедентній глибині. Платформа використовує графові нейронні мережі та власні моделі машинного навчання для кластеризації адрес, виявлення зв'язків між гаманцями та виявлення сутностей за основними потоками.

Інтерфейс Arkham нагадує програмне забезпечення для розслідувань, що виводить мережеві графіки, які показують, як капітал переміщається між торговими компаніями, OTC-десками, біржами та приватними гаманцями.

Її системи машинного навчання відзначаються виявленням тонких зв'язків — багатоступеневих шляхів, реактивацій неактивних гаманців або координованих патернів руху, які було б майже неможливо відстежити вручну аналітикам.

Arkham інтенсивно зосереджується на вирішенні питань ідентичності, надаючи просунутим користувачам детальний огляд того, хто насправді активний в мережі, а не лише того, що відбувається.

Реактор ланцюгалізу

Альтернативна капіталізація: Круглий абстрактний логотип оранжевого та білого кольорів, що складається з трьох вигнутих, переплетених форм, які утворюють дизайн, схожий на вітряк, на білому фоні.

Chainalysis Reactor є одним із найвикористовуваніших інструментів у світі для відстеження незаконної діяльності, дотримання нормативних вимог та високоризикових капіталовкладень. Хоча він найбільш відомий завдяки використанню правоохоронними органами, базова структура машинного навчання є потужною та актуальною також для просунутих дослідників в ончейн-середовищі.

Реактор використовує ML для класифікації рівнів ризику, оцінки транзакцій та виявлення підозрілих патернів у історичній та реальному часі блокчейн-активності. Моделі навчання під наглядом навчаються на наборах даних, що містять відомі типології шахрайства, патерни AML, транзакції на темних ринках, адреси, пов'язані з санкціями, та стратегії відмивання грошей.

Оскільки ML моделі Reactor повинні відповідати регуляторним стандартам, їх кластеризація та виявлення аномалій зазвичай є надзвичайно надійними. Для аналітиків, яким потрібне високо надійне картографування сутностей—особливо під час розслідувань експлуатацій DeFi або відстеження складних грошових потоків—Chainalysis залишається інструментом вищого класу.

Вузол

Alt cap: Логотип Glassnode, на якому зображена маленька біла літера g, розташована в центрі на суцільному чорному фоні.

Glassnode став основою для макрорівневого аналітики на основі блокчейна, і велика частина його найсофістикованіших даних базується на машинному навчанні. МЛ вбудовано у функції, такі як коригування постачання за сутностями, сегментація гаманців, аналіз довгострокових утримувачів, метрики поведінки когорт та моделювання ліквідності.

Моделі машинного навчання Glassnode використовують ймовірнісні евристики для визначення, які адреси належать одному і тому ж суб'єкту, і як групи гаманців поводяться в різні ринкові цикли. Це дозволяє платформі генерувати складні індикатори, такі як концентрація постачання серед довгострокових тримачів, міграція ліквідності між когортами або реакції на макроекономічні події.

Glassnode зосереджується на довгострокових поведінкових патернах. Машинне навчання використовується менше для миттєвих сповіщень і більше для структурних інсайтів — ідеально підходить для аналітиків, які прагнуть зрозуміти ринкові фази, а не щоденний шум.

Сентора

Alt cap: Логотип Sentora, що зображає стилізований білий контур кентавра, що натягує лук, на фоні одноколірного синього кольору, з символом зареєстрованої торгової марки біля задніх ніг.

Sentora поєднує дані з блокчейну, позаблокчейну та ринкові дані через широкий спектр індикаторів на базі ML. Платформа використовує моделі класифікації ML, системи аналізу настроїв, алгоритми кластеризації та прогностичні системи для генерації інсайтів, які виходять за межі сирих метрик блокчейну.

Її інструменти охоплюють все - від накопичення китів до напрямкових цінових сигналів, поведінки ліквідності, соціального настрою, потоків з книг замовлень та індикаторів ротації капіталу. ML моделі Sentora працюють у кількох доменах даних, що робить її однією з небагатьох платформ, де аналітики можуть одночасно оцінювати активність блокчейну, глибину обміну та ринкову психологію.

Завдяки цілісному підходу Sentora, сигнали ML не ізольовані — вони об'єднані, щоб представити багатовимірний погляд на ринок, надаючи просунутим користувачам багатший контекст для ухвалення рішень.

Еліптична лінза

Альт кап: Слово ELLIPTIC написано жирним, великими літерами геометричним шрифтом. Літери мають білий заповнення з чорними контурами, що надає тривимірного ефекту.

Elliptic сильно зосереджена на оцінці ризиків і відповідності, а її інфраструктура машинного навчання відображає цю місію. Elliptic Lens використовує системи виявлення аномалій на основі ML і контрольовані системи класифікації, навчені на власних наборах даних, що стосуються схем незаконного фінансування.

Його моделі ідентифікують високоризикові гаманці, класифікують кластери транзакцій та позначають незвичайні потоки, які можуть вказувати на шахрайство, афери або діяльність з відмивання грошей. Оскільки Elliptic працює безпосередньо з фінансовими установами та регуляторними органами, його системи машинного навчання налаштовані на високу точність та зрозумілість.

Основним фактором є обсяг його власних даних, які моделі машинного навчання використовують як навчальний матеріал. Для аналітиків, які розслідують зломи, шахрайство або підозрілу діяльність на різних блокчейнах, Elliptic надає чисту, надійну інформацію рівня регулятора.

Лабораторії TRM

Alt cap: Логотип з круговою мережею зліва, що складається з центральної точки, з'єднаної з меншими точками лініями, поруч з жирними літерами TRM на білому фоні

TRM Labs спеціалізується на інтелектуальному аналізі міжланцюгових технологій і використовує моделі машинного навчання для виявлення типологій відмивання грошей, реконструкції транзакційних шляхів у різних ланцюгах і ідентифікації скоординованої діяльності серед екосистем.

Її ML-системи відзначаються здатністю з'єднувати гаманці через кілька мереж — це необхідно, оскільки кошти все більше переміщуються через мости, Layer-2 роллапи та інструменти, що підвищують конфіденційність. Кластерні моделі TRM також виявляють незвичайні структури руху коштів та багатоступеневу маршрутизацію, що часто використовуються для приховування походження активів.

Хоча багато платформ досягають успіху на одній ланцюжку, TRM є одним з найсильніших інструментів для аналізу капіталу, який вільно пересувається через кілька мереж.

Аналіз відбитків

Логотип Footprint Analytics, що містить кольорові перекриваючі форми стоп, які утворюють круговий візерунок зліва, з текстом Footprint Analytics жирними фіолетовими літерами справа.

Footprint Analytics використовує машинне навчання, щоб вирішити одну з найскладніших проблем у криптовалютах: чистоту даних. Дані в ланцюзі відомі своєю неохайністю — адреси дублюються, взаємодії з контрактами є неоднозначними, а різні блокчейни структурують дані по-різному.

ML-моделі Footprint автоматично очищають, нормалізують і стандартизують сирі дані блокчейну в різних екосистемах. Вони вирішують відносини між юридичними особами, усувають дублікати гаманців, класифікують активність контрактів і структурують дані в інформаційні панелі, які користувачі можуть запитувати, не турбуючись про неточності.

Для просунутих аналітиків, які створюють складні інформаційні панелі або порівнюють екосистеми, нормалізація на основі машинного навчання від Footprint забезпечує надійність основних даних — критично важлива вимога для високорівневих досліджень.

Moralis ML Інсайти / ML-Покращені Дані Потоки

Alt cap: Логотип Moralis, що показує стилізовану форму серця в градієнті синього, фіолетового та рожевого кольорів на білому фоні, з плавними лініями та сучасним, мінімалістичним дизайном.

Moralis зосереджується на наданні ML інтелекту безпосередньо розробникам, що робить можливим інтеграцію on-chain ML інсайтів у додатки, боти, панелі або автоматизовані системи.

Його ML моделі класифікують поведінку гаманців у реальному часі, позначають події контрактів і покращують потік даних блокчейну сигналами поведінки. Це надає розробникам потужні способи створення торгових ботів, аналітичних панелей, систем сповіщень та автоматизованих робочих процесів, які залежать від інтерпретації ML у реальному часі.

Moralis виділяється тим, що об'єднує ML аналітику з прагматизмом розробників. Замість того, щоб представляти інформаційні панелі, він пропонує дані в потоковому режимі з покращеним ML, які можна безпосередньо інтегрувати в продукти.

Dune + Спільнота ML Пайплайни

Логотип Alt cap: коло, розділене діагонально на оранжевий ( у верхньому лівому куті ) та темно-синій ( у нижньому правому куті ) поруч зі словом “Dune” жирним чорним шрифтом на світлому фоні.

Хоча Dune не є платформою машинного навчання, його гнучке середовище даних зробило його улюбленим серед аналітиків, які створюють свої власні ML-пайплайни. Просунуті користувачі часто експортують результати запитів Dune в Python або ML-середовища, запускають кластеризацію або прогностичні моделі, а потім повертають результати назад у панелі Dune.

Розширення ML на основі спільноти — скрипти, моделі та нотатники — тепер класифікують взаємодії з контрактами, позначають поведінку гаманців і навіть прогнозують тенденції активності. Цей робочий процес DIY-ML робить Dune унікально адаптивним: користувачі можуть створювати надзвичайно спеціалізовану аналітику машинного навчання для нішевих екосистем, нових токенів або експериментальних DeFi-протоколів.

Для потужних користувачів Dune пропонує найбагатше середовище для власного ML-аналізу в ланцюзі.