10 أدوات تعلم الآلة التي تفكك البيانات على السلسلة مثل المحترفين في 2025

باختصار

تعلم الآلة يُحوّل تحليل السلسلة من خلال مساعدة المستخدمين المتقدمين على فك الشيفرات المعقدة لنشاط blockchain، واكتشاف الأنماط المخفية، والحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

تزداد صعوبة التحليل على السلسلة كل عام: المزيد من السلاسل، المزيد من المعاملات، سلوكيات أكثر تعقيدًا، وضوضاء أكثر بكثير مما يمكن لأي إنسان فك شفرته يدويًا. لكن أدوات التعلم الآلي الحديثة تغير ذلك. إنها تنقب في مجموعات بيانات البلوكشين الضخمة، وتكتشف الأنماط المخفية، وتخريطة الكيانات، وتظهر الرؤى التي تفوتها الأساليب التقليدية ببساطة.

فيما يلي عشرة من أكثر الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تأثيرًا التي تساعد المستخدمين المتقدمين على فك شفرة البيانات على السلسلة بوضوح ودقة وعمق.

نانسن

الحد الأقصى: شعار نانسن يظهر شكلًا تركيبيًا بسيطًا باللون الفيروزي مع أربع حلقات مستديرة متقاطعة تشكل تصميمًا متناظرًا على خلفية بيضاء.

نانسن هو واحد من أوائل وأكثر المنصات تأثيرًا التي أدخلت التعلم الآلي إلى التحليلات على السلسلة. في جوهره، يستخدم نانسن تجميع محافظ مدعوم بالتعلم الآلي الذي يجمع بين عناوين blockchain في كيانات قابلة للتحديد وفئات سلوكية.

تتعامل هذه النماذج مع رسوم بيانية ضخمة للمعاملات، حيث تحدد أوجه التشابه بين عدد كبير من التفاعلات من أجل استنتاجات حول ملكية المحافظ—سواء كانت تابعة للبورصات، أو صانعي السوق، أو خزائن DAO، أو متداولي المال الذكي، أو مجتمعات NFT.

ما يجعل نانسن فريدًا هو حجم وجودة مجموعات البيانات المصنفة الخاصة به. تم بناء تصنيف الكيانات الخاصة به باستخدام نماذج احتمالية تم تدريبها على سنوات من النشاط التاريخي، وتم تنقيحها من خلال التعلم الآلي المراقب وغير المراقب.

النتيجة هي درجة من الوضوح بشأن هويات المحفظة التي لا يمكن إلا لعدد قليل من المنصات المنافسة معها. تقدم Nansen للمستخدمين المتقدمين مثل مديري الصناديق والمحللين وتجار الكوانت أدوات مثل لوحات المعلومات السلوكية، وتحليل المجموعات، والتنبيهات في الوقت الفعلي التي تُعلم كيف يقوم اللاعبون الكبار بتحويل أصولهم عبر السلاسل.

أركام إنتليجنس

الشعار: شعار هندسي أبيض يشبه حرف A المجرد بجانب كلمة ARKHAM بأحرف بيضاء كبيرة بالخط العريض على خلفية سوداء.

تقدم Arkham Intelligence عقلية وكالة استخبارات لبيانات البلوكشين، مع الاعتماد بشكل كبير على التعلم الآلي لإزالة الهوية ورسم المعاملات بعمق غير مسبوق. تستخدم المنصة الشبكات العصبية البيانية ونماذج التعلم الآلي المخصصة لتجميع العناوين، واكتشاف الروابط بين المحافظ، وكشف الكيانات وراء التدفقات الكبيرة.

واجهة آرخام تشبه برامج التحقيق، حيث تظهر رسوم بيانية للشبكات توضح كيفية انتقال رأس المال بين شركات التداول، ومكاتب OTC، والبورصات، والمحافظ الخاصة.

أنظمة التعلم الآلي لديها تميز في تحديد العلاقات الدقيقة - المسارات متعددة القفزات، تنشيط المحافظ الخاملة، أو أنماط الحركة المنسقة التي ستكون من المستحيل تقريبًا على المحللين تتبعها يدويًا.

تركز Arkham بشكل مكثف على حل الهوية، مما يمنح المستخدمين المتقدمين نظرة دقيقة لمن هو فعليًا نشط على السلسلة بدلاً من مجرد ما يحدث.

تشايناليسيس رياكتور

الحد الأدنى من رأس المال: شعار دائري برتقالي وأبيض يتضمن ثلاثة أشكال منحنية متداخلة تشكل تصميمًا يشبه دُوار الرياح على خلفية بيضاء.

تُعتبر Chainalysis Reactor واحدة من أكثر الأدوات استخدامًا في العالم لتتبع الأنشطة غير المشروعة، والامتثال التنظيمي، وتدفقات رأس المال عالية المخاطر. ورغم أنها معروفة بشكل أفضل لاستخدامها من قبل جهات إنفاذ القانون، إلا أن الإطار الأساسي لتعلم الآلة قوي وذو صلة أيضًا للباحثين المتقدمين في السلسلة.

يستخدم Reactor التعلم الآلي لتصنيف مستويات المخاطر، وتسجيل المعاملات، وكشف الأنماط المشبوهة عبر الأنشطة التاريخية واللحظية على البلوكتشين. يتم تدريب نماذج التعلم تحت إشراف على مجموعات بيانات تحتوي على أنواع الاحتيال المعروفة، وأنماط مكافحة غسل الأموال، ومعاملات السوق السوداء، والعناوين المتعلقة بالعقوبات، واستراتيجيات غسل الأموال.

نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي في Reactor يجب أن تلبي المعايير التنظيمية، فإن التجميع واكتشاف الشذوذ تميل إلى أن تكون قوية للغاية. بالنسبة للمحللين الذين يحتاجون إلى تخطيط كيانات عالي الثقة - خاصة في التحقيقات المتعلقة باستغلال DeFi أو تتبع تدفقات الأموال المعقدة - تظل Chainalysis أداة من الدرجة الأولى.

جلاس نود

ألت كاب: شعار غلاس نود يظهر حرف g صغير باللون الأبيض في وسط خلفية سوداء صلبة.

أصبحت Glassnode حجر الزاوية لتحليلات السلسلة على المستوى الكلي، ويعتمد الكثير من بياناتها الأكثر تعقيدًا على التعلم الآلي. يتم تضمين التعلم الآلي في ميزات مثل العرض المعدل حسب الكيانات، تقسيم المحافظ، تحليل حاملي المدى الطويل، مقاييس سلوك المجموعات، ونمذجة هيكل السيولة.

تستخدم نماذج التعلم الآلي من Glassnode أساليب احتمالية لتحديد العناوين التي تنتمي إلى نفس الكيان وكيفية تصرف مجموعات المحافظ عبر دورات السوق. وهذا يمكّن المنصة من إنشاء مؤشرات متقدمة، مثل تركيز العرض بين حاملي العملات على المدى الطويل، وهجرة السيولة بين الفئات، أو ردود الفعل تجاه الأحداث الكبرى.

تتركز Glassnode على أنماط السلوك على المدى الطويل. يتم استخدام التعلم الآلي أقل للتنبيهات الفورية وأكثر للرؤى الهيكلية - وهو مثالي للمحللين الذين يسعون لفهم مراحل السوق بدلاً من الضجيج اليومي.

سينتورا

شعار ألت كاب: يظهر شعار سينتورا مخططًا أبيضًا أنيقًا لسانتوار يرسم قوسًا، موضوعًا على خلفية زرقاء صلبة، مع رمز علامة تجارية مسجلة بالقرب من الساقين الخلفيتين.

تجمع Sentora بيانات السلسلة، البيانات خارج السلسلة، وبيانات السوق من خلال مجموعة واسعة من المؤشرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تعمل المنصة على نماذج تصنيف الذكاء الاصطناعي، محركات تحليل المشاعر، خوارزميات التجميع، وأنظمة التنبؤ لتوليد رؤى تتجاوز المقاييس الخام لسلسلة الكتل.

تشمل أدواتها كل شيء من تراكم الحيتان إلى إشارات الأسعار الاتجاهية، وسلوك السيولة، والمشاعر الاجتماعية، وتدفقات دفتر الطلبات، ومؤشرات دوران رأس المال. تعمل نماذج التعلم الآلي في سينتورا عبر مجالات بيانات متعددة، مما يجعلها واحدة من القلائل المنصات التي يمكن للمحللين من خلالها تقييم نشاط blockchain وعمق التبادل وعلم نفس السوق في الوقت نفسه.

مع النهج الشامل لـ Sentora، لا يتم عزل إشارات ML - بل يتم تجميعها معًا لتقديم رؤية متعددة الأبعاد للسوق، مما يمنح المستخدمين المتقدمين سياقًا أغنى لاتخاذ القرارات.

عدسة إهليلجية

الحد الأقصى: كلمة ELLIPTIC مكتوبة بخط عريض، بأحرف كبيرة مع خط هندسي كتلي. الحروف لها ملء أبيض مع خطوط سوداء، مما يعطي تأثيراً ثلاثي الأبعاد.

إليبتك تركز بشكل كبير على تقييم المخاطر والامتثال، وتظهر بنية التعلم الآلي لديها تلك المهمة. تستخدم إليبتك لينس أنظمة كشف الشذوذ المعتمدة على التعلم الآلي وأنظمة التصنيف الخاضعة للإشراف المدربة على مجموعات بيانات خاصة تتعلق بأنماط التمويل غير المشروع.

تقوم نماذجها بتحديد المحافظ عالية المخاطر، وتصنيف مجموعات المعاملات، وإشارة التدفقات غير العادية التي قد تشير إلى الاحتيال أو النصب أو نشاط غسيل الأموال. نظرًا لأن Elliptic تعمل مباشرة مع المؤسسات المالية والهيئات التنظيمية، فإن أنظمتها القائمة على التعلم الآلي مضبوطة لتحقيق دقة عالية وقابلية للتفسير.

العامل الرئيسي هو مدى اتساع بياناتها الخاصة، والتي تستخدمها نماذج التعلم الآلي كمادة تدريب. بالنسبة للمحللين الذين يحققون في عمليات الاختراق أو الاحتيال أو الأنشطة المشبوهة عبر الشبكات، تقدم Elliptic معلومات نظيفة وموثوقة وذات جودة تنظيمية.

مختبرات TRM

علامة بديلة: شعار مع رسم تخطيطي دائري للشبكة على اليسار، يتكون من نقطة مركزية متصلة بنقاط أصغر بواسطة خطوط، بجانب الحروف الجريئة TRM على خلفية بيضاء

تتخصص TRM Labs في الذكاء عبر السلاسل وتستخدم نماذج التعلم الآلي للكشف عن أنماط غسيل الأموال، وإعادة بناء مسارات المعاملات المتعددة السلاسل، وتحديد الأنشطة المنسقة عبر الأنظمة البيئية.

تتميز أنظمة التعلم الآلي الخاصة بها بربط المحافظ عبر شبكات متعددة - وهي ضرورة مع انتقال الأموال بشكل متزايد عبر الجسور، وطبقات التوسع الثانية، وأدوات تعزيز الخصوصية. كما تحدد نماذج التجميع في TRM هياكل تدفق الأموال غير العادية والتوجيه متعدد القفزات الذي يُستخدم غالبًا لإخفاء أصول الأصول.

بينما تتفوق العديد من المنصات على سلسلة واحدة، تُعتبر TRM واحدة من أقوى الأدوات لتحليل رأس المال الذي يتحرك بسلاسة عبر عدة شبكات.

تحليلات البصمة

الشعار: شعار لتحليل بصمة الأقدام، يتضمن أشكال أقدام ملونة متداخلة تشكل نمطاً دائرياً على اليسار، مع نص “تحليل بصمة الأقدام” بحروف بنفسجية عريضة على اليمين.

تستخدم تحليلات بصمة القدم التعلم الآلي بشكل أساسي لحل واحدة من أصعب المشكلات في عالم التشفير: نظافة البيانات. تعتبر البيانات على السلسلة فوضوية بشكل ملحوظ - العناوين مكررة، وتفاعلات العقود غير واضحة، وتقوم سلاسل الكتل المختلفة بترتيب البيانات بشكل مختلف.

تقوم نماذج التعلم الآلي الخاصة بـ Footprint تلقائيًا بتنظيف وتوحيد وتقييس بيانات blockchain الخام عبر العديد من النظم البيئية. إنها تحل علاقات الكيانات، وتزيل التكرار من المحافظ، وتصنف نشاط العقود، وتقوم بتنظيم البيانات في لوحات معلومات يمكن للمستخدمين استعلامها دون القلق بشأن عدم الدقة.

بالنسبة للمحللين المتقدمين الذين يبنون لوحات معلومات معقدة أو يقارنون النظم البيئية، فإن عملية التوحيد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من Footprint تضمن أن البيانات الأساسية موثوقة - وهي متطلب حاسم للبحث على مستوى عال.

رؤى موراليس ML / تدفقات البيانات المعززة بالذكاء الاصطناعي

شعار موراليس: يظهر شكل قلب مصمم بأسلوب حديث بتدرج من الأزرق، الأرجواني، والوردي على خلفية بيضاء، مع منحنيات سلسة وتصميم بسيط وعصري.

تركز Moralis على تقديم الذكاء الاصطناعي التعلمي مباشرة إلى المطورين، مما يجعل من الممكن دمج رؤى الذكاء الاصطناعي التعلمي على السلسلة في التطبيقات، والروبوتات، ولوحات المعلومات، أو الأنظمة الآلية.

تقوم نماذج التعلم الآلي الخاصة بها بتصنيف سلوك المحفظة في الوقت الفعلي، ووضع علامات على أحداث العقود، وتعزيز بيانات البلوكتشين المتدفقة بإشارات سلوكية. وهذا يمنح المطورين طرقًا قوية لإنشاء روبوتات تداول، ولوحات تحليلات، وأنظمة إشعارات، وتدفقات عمل مؤتمتة تعتمد على تفسير التعلم الآلي في الوقت الفعلي.

تتميز Moralis لأنها تربط بين تحليلات ML والبراغماتية الخاصة بالمطورين. بدلاً من تقديم لوحات المعلومات، فإنها تقدم تدفقات بيانات معززة بـ ML يمكن دمجها مباشرة في المنتجات.

Dune + مجتمعات خطوط أنابيب التعلم الآلي

شعار ألت كاب: شعار ديو في دائرة مقسومة قطريًا إلى اللون البرتقالي ( في الزاوية العليا اليسرى ) واللون الأزرق الداكن ( في الزاوية السفلى اليمنى ) بجانب كلمة “ديو” بخط أسود عريض على خلفية فاتحة.

بينما ليست Dune منصة تعلم آلي بالأساس، فإن بيئتها المرنة للبيانات جعلتها مفضلة للمحللين الذين يبنون خطوط أنابيب التعلم الآلي الخاصة بهم. غالبًا ما يقوم المستخدمون المتقدمون بتصدير نتائج استعلامات Dune إلى Python أو بيئات التعلم الآلي، وتشغيل نماذج التجميع أو النماذج التنبؤية، ثم إدخال النتائج مرة أخرى في لوحات معلومات Dune.

تمتاز الإضافات المستندة إلى التعلم الآلي المدفوعة من المجتمع—السكربتات، النماذج، والمفكرات—الآن بتصنيف تفاعلات العقود، ووضع علامات على سلوكيات المحافظ، وحتى توقع اتجاهات النشاط. يجعل هذا سير العمل الخاص بالتعلم الآلي من Dune فريدًا وقابلًا للتكيف: يمكن للمستخدمين إنشاء تحليلات تعلم آلي متخصصة للغاية لأنظمة بيئية متخصصة، أو رموز ناشئة، أو بروتوكولات DeFi المعتمدة على التجارب.

للمستخدمين المتقدمين، تقدم Dune أغنى بيئة اختبار لتحليل ML المخصص على السلسلة.