10 Công cụ Học máy Giải mã Dữ liệu Chuỗi như Chuyên gia vào năm 2025

Việc phân tích trên chuỗi ngày càng trở nên khó khăn hơn: nhiều chuỗi hơn, nhiều giao dịch hơn, hành vi phức tạp hơn và nhiễu loạn hơn nhiều so với khả năng giải mã thủ công của con người. Nhưng các công cụ học máy hiện đại đang thay đổi điều đó. Chúng sàng lọc các tập dữ liệu blockchain khổng lồ, phát hiện các mẫu ẩn, lập bản đồ các thực thể và đưa ra những hiểu biết sâu sắc mà các phương pháp heuristic truyền thống thường bỏ qua.

Dưới đây là mười công cụ hỗ trợ ML có tác động mạnh mẽ nhất giúp người dùng nâng cao giải mã dữ liệu trên chuỗi một cách rõ ràng, chính xác và sâu sắc.

Sa-bát

Alt cap: Logo Nansen hiển thị hình dạng màu xanh ngọc trừu tượng đơn giản với bốn vòng tròn giao nhau tạo thành thiết kế đối xứng trên nền trắng.

Nansen là một trong những nền tảng đầu tiên và có ảnh hưởng nhất trong việc đưa công nghệ học máy vào phân tích chuỗi khối chính thống. Về cơ bản, Nansen sử dụng công nghệ cụm ví dựa trên ML, giúp nhóm các địa chỉ blockchain thành các thực thể có thể nhận dạng và danh mục hành vi. 

Các mô hình như vậy xử lý các biểu đồ giao dịch khổng lồ, xác định những điểm tương đồng giữa một số lượng lớn các tương tác để đưa ra kết luận về quyền sở hữu ví—cho dù đó là các sàn giao dịch, nhà tạo lập thị trường, kho bạc DAO, nhà giao dịch tiền thông minh hay NFT cộng đồng.

Điểm độc đáo của Nansen nằm ở quy mô và chất lượng của các tập dữ liệu được gắn nhãn. Việc gắn nhãn thực thể của nó được xây dựng bằng các mô hình xác suất được đào tạo dựa trên nhiều năm hoạt động lịch sử, được tinh chỉnh thông qua cả ML có giám sát và không giám sát. 

Kết quả là mức độ rõ ràng về danh tính ví mà chỉ một số ít nền tảng có thể cạnh tranh được. Nansen cung cấp cho người dùng cao cấp như quản lý quỹ, nhà phân tích và nhà giao dịch định lượng các công cụ như bảng điều khiển hành vi, phân tích nhóm và cảnh báo theo thời gian thực, cho biết cách các công ty lớn đang chuyển dịch tài sản của họ qua các chuỗi.

Tình báo Arkham

Alt cap: Logo hình học màu trắng giống chữ A trừu tượng bên cạnh chữ ARKHAM bằng chữ in hoa màu trắng đậm trên nền đen.

Arkham Intelligence mang tư duy của một cơ quan tình báo vào dữ liệu blockchain, tập trung mạnh vào học máy để giải mã ẩn danh và lập bản đồ các giao dịch ở độ sâu chưa từng có. Nền tảng này sử dụng mạng nơ-ron đồ thị và các mô hình học máy (ML) tùy chỉnh để phân cụm địa chỉ, khám phá các liên kết giữa các ví và tìm ra các thực thể đứng sau các luồng giao dịch lớn.

Giao diện của Arkham giống như phần mềm điều tra, hiển thị các biểu đồ mạng cho thấy cách vốn di chuyển giữa các công ty giao dịch, sàn OTC, sàn giao dịch và ví riêng. 

Hệ thống ML của nó rất xuất sắc trong việc xác định các mối quan hệ tinh tế—các đường dẫn đa bước, việc kích hoạt lại ví không hoạt động hoặc các mẫu di chuyển phối hợp mà các nhà phân tích gần như không thể theo dõi thủ công.

Arkham tập trung mạnh mẽ vào việc giải quyết danh tính, cung cấp cho người dùng nâng cao cái nhìn chi tiết về những người thực sự hoạt động trên chuỗi chứ không chỉ những gì đang xảy ra.

Lò phản ứng Chainalysis

Alt cap: Logo trừu tượng hình tròn màu cam và trắng có ba hình cong lồng vào nhau tạo thành thiết kế giống như chong chóng trên nền trắng.

Chainalysis Reactor là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới để theo dõi hoạt động bất hợp pháp, tuân thủ quy định và dòng vốn rủi ro cao. Mặc dù được biết đến nhiều nhất trong lĩnh vực thực thi pháp luật, nền tảng học máy cơ bản của nó cũng rất mạnh mẽ và phù hợp với các nhà nghiên cứu chuỗi khối nâng cao.

Reactor sử dụng ML để phân loại mức độ rủi ro, chấm điểm giao dịch và phát hiện các mô hình đáng ngờ trên toàn bộ hoạt động blockchain theo thời gian thực và trong quá khứ. Các mô hình học có giám sát được đào tạo trên các tập dữ liệu có chứa các loại hình gian lận đã biết, mô hình AML, giao dịch trên thị trường darknet, địa chỉ liên quan đến lệnh trừng phạt và các chiến lược rửa tiền.

Vì các mô hình ML của Reactor phải đáp ứng các tiêu chuẩn quy định, nên khả năng phân cụm và phát hiện bất thường của nó thường cực kỳ mạnh mẽ. Dành cho các nhà phân tích cần ánh xạ thực thể có độ tin cậy cao—đặc biệt là trong DeFi khai thác các cuộc điều tra hoặc theo dõi dòng tiền phức tạp—Chainalysis vẫn là công cụ hàng đầu.

Nút thủy tinh

Chữ hoa thay thế: Logo Glassnode hiển thị chữ g màu trắng thường nằm ở giữa nền đen.

Glassnode đã trở thành nền tảng cho phân tích chuỗi khối cấp vĩ mô, và phần lớn dữ liệu phức tạp nhất của nó đều dựa trên công nghệ học máy. ML được tích hợp trong các tính năng như nguồn cung được điều chỉnh theo thực thể, phân khúc ví, phân tích người nắm giữ dài hạn, số liệu hành vi nhóm và mô hình hóa cấu trúc thanh khoản.

Các mô hình ML của Glassnode sử dụng phương pháp heuristic xác suất để xác định địa chỉ nào thuộc cùng một thực thể và cách các nhóm ví hoạt động trong các chu kỳ thị trường. Điều này cho phép nền tảng tạo ra các chỉ báo nâng cao, chẳng hạn như mức độ tập trung nguồn cung giữa những người nắm giữ dài hạn, sự dịch chuyển thanh khoản giữa các nhóm, hoặc phản ứng với các sự kiện vĩ mô.

Glassnode tập trung vào các mô hình hành vi dài hạn. ML được sử dụng ít hơn cho các cảnh báo theo thời gian thực và nhiều hơn cho việc phân tích cấu trúc — hoàn hảo cho các nhà phân tích muốn hiểu các giai đoạn thị trường hơn là những thông tin nhiễu hàng ngày.

Quý bà

Chữ hoa thay thế: Logo Sentora hiển thị đường viền màu trắng cách điệu của một nhân mã đang giương cung, trên nền xanh lam đậm, với biểu tượng nhãn hiệu đã đăng ký gần chân sau.

Sentora kết hợp dữ liệu trên chuỗi, ngoài chuỗi và dữ liệu thị trường thông qua một loạt các chỉ báo được hỗ trợ bởi ML. Nền tảng này chạy các mô hình phân loại ML, công cụ phân tích tâm lý, thuật toán phân cụm và hệ thống dự đoán để tạo ra những thông tin chi tiết vượt xa các số liệu blockchain thô.

Các công cụ của Sentora bao gồm mọi thứ, từ tích lũy cá voi đến tín hiệu giá định hướng, hành vi thanh khoản, tâm lý xã hội, dòng lệnh trên sổ lệnh và các chỉ báo luân chuyển vốn. Các mô hình ML của Sentora hoạt động trên nhiều miền dữ liệu, khiến nó trở thành một trong số ít nền tảng cho phép các nhà phân tích đồng thời đánh giá hoạt động blockchain, độ sâu sàn giao dịch và tâm lý thị trường.

Với phương pháp tiếp cận toàn diện của Sentora, các tín hiệu ML không bị cô lập mà được kết nối với nhau để đưa ra góc nhìn đa chiều về thị trường, giúp người dùng nâng cao có được bối cảnh phong phú hơn để đưa ra quyết định.

Ống kính Elliptic

Chữ hoa thay thế: Chữ ELLIPTIC được viết hoa đậm, sử dụng phông chữ hình khối, hình học. Các chữ cái được tô màu trắng với đường viền đen, tạo hiệu ứng ba chiều.

Elliptic tập trung mạnh vào việc chấm điểm rủi ro và tuân thủ, và cơ sở hạ tầng học máy của họ phản ánh sứ mệnh đó. Elliptic Lens sử dụng hệ thống phát hiện bất thường dựa trên ML và hệ thống phân loại có giám sát được đào tạo trên các tập dữ liệu độc quyền liên quan đến các mô hình tài chính bất hợp pháp.

Các mô hình của Elliptic xác định các ví có rủi ro cao, phân loại các cụm giao dịch và đánh dấu các luồng bất thường có thể chỉ ra hoạt động gian lận, lừa đảo hoặc rửa tiền. Vì Elliptic làm việc trực tiếp với các tổ chức tài chính và cơ quan quản lý, nên hệ thống ML của họ được tinh chỉnh để đạt độ chính xác và khả năng diễn giải cao.

Yếu tố chính là độ rộng lớn của dữ liệu độc quyền, được các mô hình ML sử dụng làm tài liệu đào tạo. Đối với các nhà phân tích đang điều tra các vụ tấn công, gian lận hoặc hoạt động đáng ngờ trên toàn chuỗi, Elliptic cung cấp thông tin tình báo rõ ràng, đáng tin cậy và đạt chuẩn quản lý.

Phòng thí nghiệm TRM

Alt cap: Logo có sơ đồ mạng hình tròn ở bên trái, bao gồm một chấm ở giữa được kết nối với các chấm nhỏ hơn bằng các đường thẳng, bên cạnh chữ TRM in đậm trên nền trắng. 

TRM Labs chuyên về trí tuệ chuỗi chéo và sử dụng các mô hình ML để phát hiện các loại hình rửa tiền, tái cấu trúc các đường dẫn giao dịch đa chuỗi và xác định hoạt động phối hợp trên khắp các hệ sinh thái.

Hệ thống ML của TRM nổi trội trong việc liên kết các ví trên nhiều mạng lưới - một điều cần thiết khi dòng tiền ngày càng di chuyển qua các cầu nối, kết nối Layer-2 và các công cụ tăng cường quyền riêng tư. Các mô hình phân cụm của TRM cũng xác định các cấu trúc dòng tiền bất thường và định tuyến đa điểm thường được sử dụng để che giấu nguồn gốc tài sản.

Trong khi nhiều nền tảng hoạt động hiệu quả trên một chuỗi duy nhất, TRM là một trong những công cụ mạnh nhất để phân tích vốn di chuyển linh hoạt trên nhiều mạng lưới.

Phân tích dấu chân

Chữ hoa thay thế: Logo của Footprint Analytics, gồm các hình bàn chân chồng lên nhau nhiều màu sắc tạo thành họa tiết hình tròn ở bên trái, với dòng chữ Footprint Analytics bằng chữ màu tím đậm ở bên phải.

Footprint Analytics sử dụng máy học chủ yếu để giải quyết một trong những vấn đề khó khăn nhất trong tiền điện tử: tính sạch sẽ của dữ liệu. Dữ liệu trên chuỗi vốn dĩ rất lộn xộn—địa chỉ bị trùng lặp, tương tác hợp đồng mơ hồ, và các blockchain khác nhau có cấu trúc dữ liệu khác nhau.

Các mô hình ML của Footprint tự động dọn dẹp, chuẩn hóa và chuẩn hóa dữ liệu blockchain thô trên nhiều hệ sinh thái. Chúng giải quyết các mối quan hệ thực thể, loại bỏ trùng lặp ví, phân loại hoạt động hợp đồng và cấu trúc dữ liệu thành các bảng điều khiển mà người dùng có thể truy vấn mà không phải lo lắng về độ chính xác.

Đối với các nhà phân tích nâng cao xây dựng bảng thông tin phức tạp hoặc so sánh các hệ sinh thái, chức năng chuẩn hóa dựa trên ML của Footprint đảm bảo dữ liệu cơ bản đáng tin cậy—một yêu cầu quan trọng đối với nghiên cứu cấp cao.

đạo đức  ML Insights / Luồng dữ liệu nâng cao ML

Alt cap: Logo Moralis hiển thị hình trái tim cách điệu với tông màu xanh lam, tím và hồng trên nền trắng, với những đường cong mượt mà và thiết kế tối giản, hiện đại.

Moralis tập trung vào việc cung cấp thông tin trí tuệ ML trực tiếp cho các nhà phát triển, giúp tích hợp thông tin chi tiết về ML trên chuỗi vào các ứng dụng, bot, bảng điều khiển hoặc hệ thống tự động.

Các mô hình ML của nó phân loại hành vi ví theo thời gian thực, gắn thẻ sự kiện hợp đồng và tăng cường luồng dữ liệu blockchain bằng các tín hiệu hành vi. Điều này mang đến cho các nhà phát triển những phương thức mạnh mẽ để tạo ra các bot giao dịch, bảng thông tin phân tích, hệ thống thông báo và quy trình làm việc tự động dựa trên diễn giải ML theo thời gian thực.

Moralis nổi bật vì nó kết nối phân tích ML với tính thực dụng của nhà phát triển. Thay vì hiển thị bảng điều khiển, nó cung cấp các luồng dữ liệu được tăng cường ML có thể được tích hợp trực tiếp vào sản phẩm.

Dune  + Đường ống ML cộng đồng

Chữ hoa thay thế: Logo Dune có hình tròn chia chéo thành màu cam (phía trên bên trái) và màu xanh đậm (phía dưới bên phải) bên cạnh chữ “Dune” được in đậm màu đen trên nền sáng.

Mặc dù Dune không phải là một nền tảng học máy, nhưng môi trường dữ liệu linh hoạt của nó đã khiến nó trở thành lựa chọn yêu thích của các nhà phân tích xây dựng quy trình ML của riêng họ. Người dùng nâng cao thường xuất kết quả truy vấn Dune sang môi trường Python hoặc ML, chạy mô hình phân cụm hoặc dự đoán, sau đó đưa kết quả trở lại bảng điều khiển Dune.

Các tiện ích mở rộng ML do cộng đồng điều khiển—các tập lệnh, mô hình và sổ ghi chép—giờ đây có thể phân loại tương tác hợp đồng, gắn thẻ hành vi ví và thậm chí dự báo xu hướng hoạt động. Quy trình làm việc DIY-ML này giúp Dune có khả năng thích ứng độc đáo: người dùng có thể tạo ra các phân tích học máy cực kỳ chuyên biệt cho các hệ sinh thái ngách, các token mới nổi hoặc các ứng dụng nặng về thử nghiệm. DeFi giao thức.

Đối với người dùng chuyên nghiệp, Dune cung cấp môi trường thử nghiệm phong phú nhất để phân tích ML tùy chỉnh trên chuỗi.