10 Công Cụ Học Máy Giải Mã Dữ Liệu On-Chain Như Một Chuyên Gia Vào Năm 2025

Tóm tắt

Học máy đang chuyển đổi phân tích chuỗi bằng cách giúp người dùng nâng cao giải mã hoạt động blockchain phức tạp, phát hiện các mẫu ẩn giấu và thu được những thông tin có thể hành động.

Phân tích trên chuỗi ngày càng trở nên khó khăn hơn mỗi năm: nhiều chuỗi hơn, nhiều giao dịch hơn, nhiều hành vi phức tạp hơn và nhiều tiếng ồn hơn mà bất kỳ con người nào cũng không thể tự mã hóa. Nhưng các công cụ học máy hiện đại đang thay đổi điều đó. Chúng lọc qua các tập dữ liệu blockchain khổng lồ, phát hiện các mẫu ẩn, lập bản đồ các thực thể và đưa ra những hiểu biết mà các phương pháp truyền thống đơn giản là bỏ lỡ.

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

Nansen

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

Nansen là một trong những nền tảng sớm nhất và có ảnh hưởng nhất trong việc đưa học máy vào phân tích trên chuỗi chính thống. Ở cốt lõi, Nansen sử dụng phân nhóm ví dựa trên học máy để nhóm các địa chỉ blockchain thành các thực thể có thể nhận diện và các danh mục hành vi.

Các mô hình như vậy xử lý các đồ thị giao dịch khổng lồ, xác định sự tương đồng giữa một số lượng lớn các tương tác để rút ra kết luận về quyền sở hữu của các ví - liệu chúng là các sàn giao dịch, nhà tạo lập thị trường, kho bạc DAO, các nhà giao dịch tiền thông minh, hay cộng đồng NFT.

Điều làm cho Nansen trở nên độc đáo là quy mô và chất lượng của các tập dữ liệu được gán nhãn. Việc gán thẻ thực thể của nó được xây dựng dựa trên các mô hình xác suất được đào tạo từ nhiều năm hoạt động lịch sử, được tinh chỉnh thông qua cả ML có giám sát và không có giám sát.

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

Arkham Intelligence

Alt cap: Biểu tượng hình học màu trắng giống như một chữ A trừu tượng nằm cạnh từ ARKHAM được in đậm, chữ cái trắng in hoa trên nền đen.

Arkham Intelligence mang đến tư duy của một cơ quan tình báo cho dữ liệu blockchain, dựa nhiều vào học máy để làm sáng tỏ danh tính và lập bản đồ các giao dịch với độ sâu chưa từng có. Nền tảng này sử dụng mạng nơ-ron đồ thị và các mô hình ML tùy chỉnh để nhóm các địa chỉ, phát hiện các liên kết giữa các ví, và khám phá các thực thể đứng sau các dòng tiền lớn.

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

Các hệ thống ML của nó xuất sắc trong việc xác định các mối quan hệ tinh tế—các con đường đa nhảy, việc kích hoạt lại ví dormant, hoặc các mẫu di chuyển có phối hợp mà gần như không thể theo dõi thủ công bởi các nhà phân tích.

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

Chainalysis Reactor

Alt cap: Một logo trừu tượng hình tròn màu cam và trắng với ba hình cong, liên kết với nhau tạo thành một thiết kế giống như cánh quạt 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 nó được biết đến nhiều nhất trong việc sử dụng cho thực thi pháp luật, nhưng khung học máy cơ bản mạnh mẽ và có liên quan đối với các nhà nghiên cứu trên chuỗi nâng cao.

Reactor sử dụng ML để phân loại mức độ rủi ro, đánh giá các giao dịch và phát hiện các mẫu nghi ngờ trên hoạt động blockchain lịch sử và thời gian thực. Các mô hình học có giám sát được đào tạo trên các tập dữ liệu có các kiểu gian lận đã biết, các mẫu AML, giao dịch thị trường darknet, các 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, việc phân cụm và phát hiện bất thường của nó thường rất mạnh mẽ. Đối với các nhà phân tích cần lập bản đồ thực thể với độ tin cậy cao—đặc biệt trong các cuộc điều tra khai thác DeFi hoặc theo dõi dòng tiền phức tạp—Chainalysis vẫn là một công cụ hàng đầu.

Glassnode

Alt cap: Logo Glassnode hiển thị chữ g thường màu trắng được căn giữa trên nền đen đặc.

Glassnode đã trở thành một yếu tố then chốt cho phân tích on-chain ở cấp độ vĩ mô, và phần lớn dữ liệu tinh vi nhất của nó dựa vào học máy. Học máy được tích hợp trong các tính năng như nguồn cung điều chỉnh theo thực thể, phân khúc ví, phân tích người nắm giữ lâu dài, các chỉ số hành vi nhóm và mô hình cấu trúc thanh khoản.

Mô hình ML của Glassnode sử dụng các heuristics xác suất để xác định các địa chỉ nào thuộc về cùng một thực thể và cách mà các nhóm ví hoạt động trong các chu kỳ thị trường. Điều này cho phép nền tảng tạo ra các chỉ số nâng cao, chẳng hạn như sự tập trung cung giữa những người nắm giữ lâu dài, sự di 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 cái nhìn cấu trúc—hoàn hảo cho các nhà phân tích đang tìm cách hiểu các giai đoạn thị trường hơn là tiếng ồn từng ngày.

Sentora

Alt cap: Logo Sentora hiển thị hình dáng cách điệu màu trắng của một nhân mã đang kéo cung, đặt trên nền xanh đậm, với biểu tượng thương 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, các công cụ phân tích cảm xúc, các thuật toán phân cụm và các hệ thống dự đoán để tạo ra những hiểu biết vượt ra ngoài các chỉ số blockchain thô.

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

Với cách tiếp cận toàn diện của Sentora, các tín hiệu ML không bị tách rời - chúng được kết nối với nhau để trình bày một cái nhìn đa chiều về thị trường, mang lại cho người dùng nâng cao một bối cảnh phong phú hơn để ra quyết định.

Kính Elliptic

Alt cap: Từ ELLIPTIC được viết bằng chữ in đậm, chữ hoa với một kiểu chữ hình khối, hình học. Các chữ cái có màu trắng và viền đen, tạo ra hiệu ứng ba chiều.

Elliptic rất chú trọng đến việc đánh giá rủi ro và tuân thủ, và hạ tầng machine learning của nó phản ánh sứ mệnh đó. Elliptic Lens sử dụng hệ thống phát hiện bất thường dựa trên ML và các hệ thống phân loại có giám sát được đào tạo trên các tập dữ liệu độc quyền liên quan đến các mẫu tài chính bất hợp pháp.

Các mô hình của nó 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 hành vi gian lận, lừa đảo hoặc rửa tiền. Bởi vì Elliptic làm việc trực tiếp với các tổ chức tài chính và cơ quan quản lý, các hệ thống ML của nó được điều chỉnh để đạt độ chính xác cao và khả năng giải thích.

Yếu tố chính là độ rộng của dữ liệu độc quyền mà các mô hình ML sử dụng làm tài liệu đào tạo. Đối với các nhà phân tích điều tra các vụ hack, gian lận hoặc hoạt động nghi ngờ trên các chuỗi, Elliptic cung cấp thông tin đáng tin cậy, sạch sẽ và đạt tiêu chuẩn quy định.

TRM Labs

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

TRM Labs chuyên về trí tuệ chuỗi chéo và sử dụng các mô hình ML để phát hiện các kiểu rửa tiền, tái tạo các đường đi giao dịch đa chuỗi và xác định hoạt động phối hợp giữa các hệ sinh thái.

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

Trong khi nhiều nền tảng xuất sắc trên một chuỗi duy nhất, TRM là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để phân tích vốn di chuyển linh hoạt qua nhiều mạng.

Phân tích Dấu chân

Alt cap: Logo cho Footprint Analytics, với các hình đôi chân chồng chéo nhiều màu sắc tạo thành một mẫu tròn bên trái, với chữ Footprint Analytics bằng chữ in đậm màu tím bên phải.

Footprint Analytics sử dụng máy học chủ yếu để giải quyết một trong những vấn đề khó khăn nhất trong crypto: độ sạch của dữ liệu. Dữ liệu on-chain nổi tiếng là lộn xộn—các địa chỉ bị trùng lặp, các tương tác hợp đồng không rõ ràng, và các blockchain khác nhau cấu trúc dữ liệu một cách khác nhau.

Các mô hình ML của Footprint tự động làm sạch, chuẩn hóa và tiêu 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 lo lắng về độ chính xác.

Đối với các nhà phân tích nâng cao xây dựng bảng điều khiển phức tạp hoặc so sánh các hệ sinh thái, việc chuẩn hóa dựa trên ML của Footprint đảm bảo rằng dữ liệu nền tảng là đáng tin cậy - một yêu cầu quan trọng cho nghiên cứu cấp cao.

Moralis ML Insights / Dữ liệu được cải thiện bằng ML

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

Moralis tập trung vào việc cung cấp trí tuệ ML trực tiếp cho các nhà phát triển, giúp tích hợp những hiểu biết 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 trong thời gian thực, gán nhãn các sự kiện hợp đồng và nâng cao dữ liệu blockchain phát trực tuyến với các tín hiệu hành vi. Điều này cung cấp cho các nhà phát triển những cách mạnh mẽ để tạo ra bot giao dịch, bảng phân tích, hệ thống thông báo và quy trình tự động dựa trên sự diễn giải ML trong thời gian thực.

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

Dune + Các Pipeline ML Cộng Đồng

Biểu trưng Alt cap: Biểu tượng Dune có một vòng tròn được chia chéo thành màu cam ( ở góc trên bên trái ) và màu xanh đậm ( ở góc dưới bên phải ) bên cạnh từ “Dune” được in đậm bằng chữ đen trên nền sáng.

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

Các phần mở rộng ML do cộng đồng điều khiển—kịch bản, mô hình và sổ tay—hiện nay phân loại các tương tác hợp đồng, gán thẻ cho hành vi ví và thậm chí dự đoán xu hướng hoạt động. Quy trình làm việc DIY-ML này khiến Dune trở nên độc đáo và linh hoạt: người dùng có thể tạo ra các phân tích máy học cực kỳ chuyên biệt cho các hệ sinh thái ngách, token mới nổi hoặc các giao thức DeFi tập trung vào thử nghiệm.

Đối với người dùng cao cấp, Dune cung cấp sandbox phong phú nhất cho phân tích ML tùy chỉnh trên chuỗi.