10 инструментов машинного обучения, которые декодируют данные ончейн как профессионал в 2025 году

Кратко

Машинное обучение трансформирует анализ на цепочке, помогая продвинутым пользователям расшифровывать сложную деятельность блокчейна, выявлять скрытые паттерны и получать практические рекомендации.

Анализ на блокчейне становится все сложнее с каждым годом: больше цепочек, больше транзакций, более сложные поведения и намного больше шума, чем любой человек может вручную расшифровать. Но современные инструменты машинного обучения меняют это. Они просеивают массивные наборы данных блокчейна, выявляют скрытые паттерны, сопоставляют сущности и выявляют инсайты, которые традиционные эвристики просто пропускают.

Ниже приведены десять из самых значительных инструментов на базе ML, которые помогают продвинутым пользователям декодировать данные в цепочке с ясностью, точностью и глубиной.

Нансен

Alt cap: Логотип Nansen, изображающий простую, абстрактную бирюзовую форму с четырьмя округлыми пересекающимися петлями, образующими симметричный дизайн на белом фоне.

Nansen является одной из первых и наиболее влиятельных платформ, которые внедрили машинное обучение в основную область аналитики на блокчейне. В своей основе Nansen использует кластеризацию кошельков на основе машинного обучения, которая группирует адреса блокчейна в идентифицируемые сущности и поведенческие категории.

Такие модели обрабатывают огромные графы транзакций, выявляя сходства среди множества взаимодействий, чтобы сделать выводы о праве собственности на кошельки — являются ли они биржами, маркет-мейкерами, казначействами DAO, трейдерами умных денег или сообществами NFT.

Что делает Nansen уникальным, так это масштаб и качество его помеченных наборов данных. Его тегирование сущностей основано на вероятностных моделях, обученных на многолетней исторической активности, уточненных как с помощью контролируемого, так и неконтролируемого машинного обучения.

Результатом является степень ясности в отношении идентичностей кошельков, с которой могут конкурировать лишь немногие платформы. Nansen предлагает опытным пользователям, таким как менеджеры фондов, аналитики и количественные трейдеры, инструменты, такие как поведенческие панели, анализ когорт и оповещения в реальном времени, которые информируют о том, как крупные игроки перемещают свои активы между цепочками.

Аркхэм Интеллидженс

Альт кап: Белый геометрический логотип, напоминающий абстрактную букву A рядом со словом ARKHAM, написанным жирными белыми заглавными буквами на черном фоне.

Arkham Intelligence приносит менталитет разведывательного агентства к данным блокчейна, активно полагаясь на машинное обучение для деанонимизации и картирования транзакций на беспрецедентной глубине. Платформа использует графовые нейронные сети и индивидуальные модели машинного обучения для кластеризации адресов, обнаружения связей между кошельками и выявления сущностей, стоящих за крупными потоками.

Интерфейс Arkham напоминает следственное программное обеспечение, отображая сетевые графики, которые показывают, как капитал перемещается между торговыми компаниями, OTC-десками, биржами и частными кошельками.

Его ML-системы превосходно справляются с выявлением тонких взаимосвязей — многослойных путей, реактиваций спящих кошельков или скоординированных паттернов движения, которые было бы почти невозможно отследить вручную.

Arkham сосредоточен на разрешении идентичности, предоставляя продвинутым пользователям детализированный обзор того, кто на самом деле активен в цепочке, а не просто того, что происходит.

Реактор для чанового анализа

Альт кап: Круглый абстрактный логотип оранжевого и белого цветов, состоящий из трех изогнутых взаимосвязанных форм, образующих дизайн, похожий на спиннер, на белом фоне.

Chainalysis Reactor является одним из самых широко используемых инструментов в мире для отслеживания незаконной деятельности, соблюдения нормативных требований и высокорискованных потоков капитала. Хотя он наиболее известен своим использованием в правоохранительных органах, базовая структура машинного обучения мощна и актуальна для продвинутых исследователей блокчейна.

Реактор использует машинное обучение для классификации уровней риска, оценки транзакций и выявления подозрительных паттернов в исторической и реальной блокчейн-активности. Модели контролируемого обучения обучаются на наборах данных с известными типологиями мошенничества, паттернами ПОД/ФТ, транзакциями на даркнет-рынках, адресами, связанными с санкциями, и стратегиями отмывания денег.

Поскольку ML-модели Reactor должны соответствовать регуляторным стандартам, их кластеризация и обнаружение аномалий, как правило, чрезвычайно надежны. Для аналитиков, которым нужна высокоуровневая карта сущностей — особенно в расследованиях DeFi-эксплойтов или отслеживании сложных потоков фондов — Chainalysis остается инструментом высшего класса.

Стеклянный узел

Alt cap: Логотип Glassnode с маленькой белой буквой g, расположенной по центру на сплошном черном фоне.

Glassnode стал краеугольным камнем макроуровневой аналитики на блокчейне, и большая часть его самых сложных данных основывается на машинном обучении. Машинное обучение встроено в такие функции, как скорректированное по сущностям предложение, сегментация кошельков, анализ долгосрочных держателей, метрики поведения когорт и моделирование структуры ликвидности.

Модели машинного обучения Glassnode используют вероятностные эвристики для определения того, какие адреса принадлежат одному и тому же субъекту и как группы кошельков ведут себя в разных рыночных циклах. Это позволяет платформе генерировать продвинутые индикаторы, такие как концентрация предложения среди долгосрочных держателей, миграция ликвидности между когортах или реакции на макроэкономические события.

Glassnode фокусируется на долгосрочных поведенческих паттернах. Машинное обучение используется меньше для реальных оповещений и больше для структурного анализа — идеально подходит для аналитиков, стремящихся понять рыночные фазы, а не повседневный шум.

Сентора

Альт кап: Логотип Sentora, на котором изображен стилизованный белый контур кентавра, натягивающего лук, на фоне сплошного синего цвета, с символом зарегистрированной торговой марки рядом с задними ногами.

Sentora объединяет данные на блокчейне, вне блокчейна и рыночные данные с помощью широкого спектра индикаторов на основе машинного обучения. Платформа запускает модели классификации на основе машинного обучения, движки анализа настроений, алгоритмы кластеризации и предсказательные системы для генерации инсайтов, которые выходят за рамки сырых метрик блокчейна.

Его инструменты охватывают все, от накопления китов до направленных ценовых сигналов, поведения ликвидности, социального настроения, потоков ордеров и индикаторов ротации капитала. ML модели Sentora работают в нескольких областях данных, что делает платформу одной из немногих, где аналитики могут одновременно оценивать активность блокчейна, глубину обмена и рыночную психологию.

С помощью целостного подхода Sentora сигналы ML не изолированы — они объединены, чтобы представить многомерный взгляд на рынок, предоставляя продвинутым пользователям более богатый контекст для принятия решений.

Эллиптическая линза

Альт кап: Слово ELLIPTIC написано жирным, заглавными буквами шрифтом с блочными, геометрическими формами. Буквы заполнены белым цветом с черными контурами, создавая трехмерный эффект.

Elliptic активно сосредоточена на оценке рисков и соблюдении нормативных требований, и ее инфраструктура машинного обучения отражает эту миссию. Elliptic Lens использует системы обнаружения аномалий на основе машинного обучения и системы классификации с учителем, обученные на собственных наборах данных, связанных с паттернами незаконных финансов.

Его модели идентифицируют высокорисковые кошельки, классифицируют кластеры транзакций и отмечают необычные потоки, которые могут указывать на мошенничество, схемы обмана или отмывание денег. Поскольку Elliptic работает непосредственно с финансовыми учреждениями и регулирующими органами, его системы машинного обучения настроены на высокую точность и интерпретируемость.

Основным фактором является объем собственных данных, которые модели машинного обучения используют в качестве учебного материала. Для аналитиков, исследующих взломы, мошенничество или подозрительную активность между цепями, Elliptic предоставляет чистую, надежную информацию, соответствующую требованиям регуляторов.

Лаборатории TRM

Alt cap: Логотип с круговой сетевой диаграммой слева, состоящей из центральной точки, соединенной с меньшими точками линиями, рядом с жирными буквами TRM на белом фоне

TRM Labs специализируется на кросс-цепочечной аналитике и использует модели машинного обучения для выявления типологий отмывания денег, реконструкции многосетевых транзакционных путей и идентификации скоординированной активности в различных экосистемах.

Его ML-системы превосходно справляются с связыванием кошельков через несколько сетей — это необходимо, поскольку средства все чаще перемещаются через мосты, Layer-2 роллапы и инструменты, повышающие конфиденциальность. Кластерные модели TRM также выявляют необычные структуры потоков средств и многослойную маршрутизацию, часто используемую для сокрытия происхождения активов.

Хотя многие платформы преуспевают на одной цепочке, TRM является одним из самых мощных инструментов для анализа капитала, который свободно перемещается по нескольким сетям.

Аналитика отпечатков

Альтернативная капа: Логотип Footprint Analytics, который включает в себя цветные перекрывающиеся формы ног, образующие круговой узор слева, с текстом Footprint Analytics крупным шрифтом пурпурного цвета справа.

Footprint Analytics использует машинное обучение, чтобы решить одну из самых сложных проблем в криптовалюте: чистоту данных. Данные в блокчейне известны своей неаккуратностью: адреса дублируются, взаимодействия с контрактами неоднозначны, а разные блокчейны структурируют данные по-разному.

ML-модели Footprint автоматически очищают, нормализуют и стандартизируют необработанные блокчейн-данные из множества экосистем. Они разрешают отношения между сущностями, удаляют дубликаты кошельков, классифицируют активность контрактов и структурируют данные в панели управления, которые пользователи могут запрашивать, не беспокоясь о неточностях.

Для опытных аналитиков, создающих сложные панели управления или сравнивающих экосистемы, нормализация на основе машинного обучения от Footprint гарантирует, что базовые данные надежны — критически важное требование для высокоуровневых исследований.

Moralis ML Insights / Данные потоков, улучшенные с помощью ИИ

Альт кап: Логотип Moralis, изображающий стилизованное сердце в градиенте синего, пурпурного и розового на белом фоне, с плавными линиями и современным, минималистичным дизайном.

Moralis сосредоточен на предоставлении интеллектуальных возможностей машинного обучения непосредственно разработчикам, что позволяет интегрировать аналитические данные машинного обучения на цепочке в приложения, боты, панели управления или автоматизированные системы.

Его модели машинного обучения классифицируют поведение кошельков в реальном времени, помечают события контрактов и улучшают потоковые данные блокчейна с помощью поведенческих сигналов. Это дает разработчикам мощные инструменты для создания торговых ботов, аналитических панелей, систем уведомлений и автоматизированных рабочих процессов, которые полагаются на интерпретацию машинного обучения в реальном времени.

Moralis выделяется тем, что соединяет анализы ML с прагматизмом разработчиков. Вместо того чтобы представлять панели управления, он предлагает потоки данных с улучшением ML, которые могут быть интегрированы непосредственно в продукты.

Dune + Сообщество ML Пайплайны

Алт кап: Логотип Dune, представляющий собой круг, разделенный по диагонали на оранжевый ( верхний левый ) и темно-синий ( нижний правый ), рядом со словом “Dune” жирным черным шрифтом на светлом фоне.

Хотя Dune не является платформой машинного обучения, его гибкая среда данных сделала его любимым у аналитиков, которые создают собственные ML-пайплайны. Продвинутые пользователи часто экспортируют результаты запросов Dune в Python или ML-среды, запускают модели кластеризации или предсказания, а затем возвращают результаты обратно в панели Dune.

Расширения ML, созданные сообществом — скрипты, модели и блокноты — теперь классифицируют взаимодействия с контрактами, помечают поведение кошельков и даже прогнозируют тренды активности. Этот рабочий процесс DIY-ML делает Dune уникально адаптируемым: пользователи могут создавать чрезвычайно специализированную аналитику машинного обучения для нишевых экосистем, новых токенов или протоколов DeFi с активными экспериментами.

Для опытных пользователей Dune предлагает самое богатое пространство для настройки анализа ML в цепочке.