🧰 Open‑source narzędzia do śledzenia transakcji Bitcoin: GraphSense (Bitcoin‑ETL) i BlockSci

🚀 Dlaczego warto używać narzędzi open‑source?

Narzędzia open‑source oferują:

• Pełną transparentność algorytmów i metod analitycznych
• Możliwość modyfikacji kodu i dopasowania do specyficznych potrzeb
• Brak kosztów licencyjnych, przy dużej elastyczności technicznej

Są cenione w badaniach akademickich, instytucjach naukowych oraz przez analityków chcących unikać zamkniętych, komercyjnych rozwiązań.

🔧 GraphSense (Bitcoin ‑ ETL)

• GraphSense to projekt open‑source oparty na narzędziu Bitcoin‑ETL, które umożliwia eksport, wzbogacanie i analizę danych blockchain (np. bloków, transakcji).
• Obsługuje różne kryptowaluty: Bitcoin, Litecoin, Dash, Dogecoin i inne.
• Możliwe zastosowania:
  • Eksport danych do JSON, analiza relacji między adresami
  • Wczytywanie do narzędzi statystycznych lub wizualizacyjnych (np. Jupyter, KNIME)

✅ Idealny dla badaczy i OSINT-owców, którzy chcą budować własne modele grafowe na blockchainie.

🔍 BlockSci

• BlockSci to wysokowydajne narzędzie do analizy blockchainów, przetwarzające dane w pamięci RAM (in‑memory), co znacznie przyspiesza eksplorację danych transakcyjnych Bitcoin i innych łańcuchów.
• Dostarcza Python bindings i środowisko Jupyter Notebook dla wygodnych zapytań i skryptów.
  ⚠️ Projekt nie jest aktywnie rozwijany, ale nadal działa i jest użyteczny w badaniach.

🧠 Inne narzędzia open‑source i pomocnicze

Dune Analytics

Chociaż koncentruje się na Ethereum, ale umożliwia dostęp do danych blockchain przez SQL, budowanie dashboardów i dzielenie analizami społecznie. Open‑source części zapytań i dashboardów.

BlockTag

Platforma tagowania adresów blockchain w celu powiązania ich z użytkownikami lub wydarzeniami online — szczególnie przydatna przy analizie przypadków darknetowych scamów.

Narzędzia OSINT

Maltego i SpiderFoot wspierają integrację danych blockchain (adresów, relacji, tagów) z innymi źródłami typu OSINT – przydatne w śledzeniu scamu i cross-platformowych powiązań.

🧭 Jak wykorzystywać te narzędzia w praktyce?

1. Pobierz blockchain — uruchom pełny węzeł Bitcoin (bitcoind) i użyj Bitcoin‑ETL do eksportu bloków i transakcji.
2. Załaduj dane do BlockSci lub GraphSense — złożone zapytania w Pythonie (np. wyszukiwanie klastrów) można wykonywać w środowisku Jupyter.
3. Tagowanie i skorowanie adresów — na bazie heurystyk clusteringu, historii transakcji, wzorców mixerów.
4. Wizualizacja — użyj Maltego, SpiderFoot lub dowolnego narzędzia graficznego, aby przedstawić powiązania i ścieżki przepływu pieniędzy.

🧾 Przykładowe użycie

• Platforma Plutohash oferowała dostęp do blockchainu sparsowanego przez BlockSci wraz z interfejsem Jupyter, umożliwiając tworzenie własnych analiz transakcji użytkowników darknetowych.
• Analizy akademickie (TRacer) opracowały metody graph‑based tracing na blockchainie, które mogą być implementowane w projektach takich jak GraphSense czy BlockSci.

✅ Podsumowanie

🔗 Powiązane artykuły:

• 👉 Kryptowaluty a darknet – jak działają płatności, śledzenie transakcji i analiza blockchain
• 👉 Przestępczość na Darknecie – metody działania, przykłady i działania organów ścigania
• 👉 Jak chronić się przed zagrożeniami z Darknetu? – Cyberbezpieczeństwo i socjotechnika

Polecane wpisy

Bitcoin – jak zacząć?

Bitcoin - jak zacząć? Wyczerpujący poradnik dla początkujących Bitcoin to pierwsza i najbardziej znana kryptowaluta, która zrewolucjonizowała świat finansów. Pomimo Czytaj dalej

Czym jest Ethereum i kryptowaluta Ether?

Ethereum to platforma blockchain, która umożliwia tworzenie zdecentralizowanych aplikacji (tzw. dApps) oraz smart kontraktów. Platforma została stworzona w 2015 roku Czytaj dalej

Czytaj  Zarządzanie kluczami prywatnymi: Sekret, który musisz poznać, by być bezpiecznym