Chainalysisのアドレスクラスタリングオントロジーとは？法執行機関向けブロックチェーン追跡の標準化
2026/07/04 10:05:00
Chainalysisのアドレスクラスタリングオントロジーは、ブロックチェーン追跡をより標準的で透明性が高く、法的に有用なものにするための提案されたフレームワークです。2026年6月29日にChainalysis最高科学官のジャコブ・イルラムによって公開されたこのフレームワークは、暗号資産調査における最も重要な問いの一つに焦点を当てています：複数のブロックチェーンアドレスが関連しているように見える場合、その関連性は具体的に何を証明するのでしょうか？Chainalysisは、「クラスター」という用語がこれまで広く過剰に使用され、技術的なアドレスの関係、ウォレット制御の仮定、サービスラベル、現実世界の帰属が混同されてきたと主張しています。新しいオントロジーは、これらの主張を分離することを目的としており、調査官、コンプライアンスチーム、裁判所、アナリティクスプロバイダーがブロックチェーン証拠をより正確に評価できるように設計されています。
この提案は、ブロックチェーンアナリティクスが法執行機関の事例、制裁スクリーニング、取引所のコンプライアンス、不正調査、資産回収においてより重要な役割を果たす中で登場しました。パブリックブロックチェーンは取引とアドレスを表示しますが、すべてのウォレットの背後にある個人、企業、サービス、または犯罪グループを自動的に特定することはできません。そのため、調査官はオンチェーンの取引分析と、取引所の記録、召喚状、押収されたサーバー、ユーザー口座、IPデータその他の証拠といったオフチェーン情報とを組み合わせることがよくあります。Chainalysisのオントロジーは、ブロックチェーンデータが何を証明でき、何を示唆するにとどまり、どのような追加証拠が必要かを定義することで、そのプロセスに明確な構造を提供しようとしています。
Chainalysisのアドレスクラスタリングオントロジーは、暗号通貨アドレスをグループ化し、そのグループ化の根拠を説明するための構造化されたモデルです。ブロックチェーン追跡において、「クラスター」は通常、同じウォレット、取引所、サービス、またはアクターによって制御されている可能性のある複数のアドレスを指します。しかし、Chainalysisは、アドレスのグループ化、ウォレットの制御、および現実世界での帰属が異なるレベルの証拠であると主張しています。このオントロジーは、これらの層を分離することで、分析者が結論が決定論的なオンチェーン行動、インテリジェンスに基づく帰属、機械学習によるシグナル、または外部の調査記録に基づいているかを説明できるようにします。
フレームワークが重要なのは、ブロックチェーンアドレスが認証された身元と一致しないからです。暗号通貨ウォレットは複数のアドレスを生成または管理でき、それらのアドレスは取引所、スマートコントラクト、ブリッジ、ミキサー、その他のサービスとやり取りする可能性があります。暗号通貨ウォレットがブロックチェーンアドレスを管理する方法を理解することは、クラスタリングが有用である理由を説明するだけでなく、慎重に扱う必要がある理由も説明します。複数のアドレスが関連しているように見える場合でも、それが現実世界で誰がそれらを制御しているかを自動的に証明するものではありません。
Chainalysisは、オントロジーを二段階の証拠モデルとして説明しています。第一段階は、複数のアドレスが再現可能なオンチェーン行動によって関連付けられているかどうかなどの構造的主張に焦点を当てます。第二段階は、クラスターが文書化された情報源と信頼度を通じて、既知の取引所、ダークネットマーケット、詐欺、ランサムウェアグループ、ミキサー、ギャンブルプラットフォーム、またはその他の実体と結びつけられるかどうかという帰属に焦点を当てます。この区別は重要です。なぜなら、トランザクショングラフは資金の移動を示すことができますが、アイデンティティを特定するには通常、追加の証拠が必要だからです。
オントロジーの主な部分には：
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アドレスのグループ化：複数のブロックチェーンアドレスが共通の制御シグナルを通じて関連付けられていることを特定すること。
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構造的証拠：クラスターを構築するために使用されたオンチェーン手法の説明
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帰属証拠：クラスターを名前付きのサービス、エンティティ、または活動カテゴリにリンクすること。
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信頼度レベル：主張が強力であるか、限定的であるか、調査の手がかりに過ぎないかを示します。
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既知の制限：クラスタリング手法が誤解を招く結果を生む場合を認識すること。
ブロックチェーン調査では、アナリストがアドレス、ウォレット、サービス、資金の流れをどれだけ正確に結びつけるかが重要です。1件の盗難資産事例では、取引所、ブリッジ、ミキサー、支払いルートにまたがって数十から数百のアドレスが関与することがあります。明確な基準がないと、ある分析システムでは一連のアドレスを強く関連付けと見なす一方で、別のシステムでは同じ活動を異なる形で分類する可能性があります。これは調査、コンプライアンスレビュー、裁判手続きにおいて混乱を招く可能性があります。
1. 明確な基準により、誤ったブロックチェーン帰属を削減
誤った帰属は、暗号資産調査における最大のリスクの一つです。アドレスが誤ってグループ化されると、正当なウォレット、取引所の入金アドレス、またはサービス口座が、その者が管理していない不審な活動と関連付けられる可能性があります。Chainalysisは、2つの分析ツールが同じ入金アドレスに対して著しく異なるラベルを付与した例を挙げ、証拠が明確に説明されていない場合、表面的なパターンマッチングが重大な誤りを引き起こす可能性があることを示しました。
より強力なクラスタリング基準は、真の証拠と仮定を分離するのに役立ちます。たとえば、ウォレットがリスクのあるアドレスから資金を受け取ったとしても、そのウォレット所有者が元の犯罪に関与したとは限りません。クラスタは共通の取引行動を示す可能性がありますが、現実の身元を確認するには、取引所データやその他の記録が必要な場合があります。証拠の種類と信頼度を文書化することで、調査員は弱いシグナルを確実な結論に変えてしまうことを避けることができます。
2. より良いクラスタリングにより、盗まれた暗号資産の資金を追跡しやすくなります
犯罪者は、盗まれた暗号資産を一つの場所に留めることはめったにありません。資金は小さな数量に分割され、複数のウォレットを経由し、複数のチェーン間で移動され、ミキサーを介して送金されたり、取引所に預けられたりします。アドレスクラスタリングは、各アドレスを個別に扱うのではなく、関連する活動のより広範なマップを捜査官が構築するのを支援します。これにより、ハッキング、フィッシング攻撃、ランサムウェア支払い、ダークネットマーケット、詐欺ネットワーク、制裁回避、マネーロンダリング経路に関する捜査を支援できます。ブロックチェーンの追跡は、公開ツールや分析プラットフォームを通じて確認できるトランザクション記録から始まります。Aブロックチェーンエクスプローラーは、トランザクション履歴、ウォレット残高、ネットワーク活動を表示します。これにより、オンチェーンでの可視な移動を確認するのに役立ちます。しかし、エクスプローラーだけでは、コントロール、意図、または身元を説明することはできません。そのため、クラスタリングの基準が重要です。これらは、ブロックチェーンが証明する内容を過剰に主張することなく、生のトランザクションデータを構造化された証拠に変換するのを支援します。
3. 再現可能な手法により、証拠のレビューが容易になります
ブロックチェーンの証拠を深刻な調査で有用にするためには、結論に至った方法を説明可能でなければなりません。トランザクショングラフは説得力があるように見えるかもしれませんが、法務およびコンプライアンスチームは、クラスターがどのように作成されたか、他のアナリストが同じ結果を再現できるか、どのような仮定が使われたか、どのような失敗モードが存在するかを知る必要があります。Chainalysisは、構造的クラスタリングの主張が決定論的で、再現可能で、監査可能であり、既知の制限によって裏付けられるべきであると述べています。
このような再現性は、執行とコンプライアンスの両方で重要です。アドレスクラスターが召喚状、資産凍結、口座レビュー、または専門家証言のサポートに使用される場合、結論はブラックボックスのラベルにのみ依存してはなりません。明確なオントロジーにより、分析家は証拠が取引行動、サービス情報、ユーザー記録、機械学習の出力、またはこれらの組み合わせから得られたものであるかを説明できるようになります。
法執行機関にとって、Chainalysisのオントロジーは、ブロックチェーン証拠を説明し、防御しやすくする可能性があります。調査官は、オンチェーンの構造的関連性と帰属主張を分離でき、これはウォレットの関係と現実世界の身元が同じものではないため重要です。暗号資産コンプライアンスチームにとって、このオントロジーは、アラートが直接的な曝露、間接的な曝露、疑わしい帰属、確認された情報、または信頼度の低いシグナルに基づいているかを示すことにより、ウォレットのリスクレビューを改善できます。
1. 警察当局がより強力な証拠フレームワークを獲得
法執行機関の調査では、資金を1つのウォレットから別のウォレットへ追跡するだけでは十分でないことがよくあります。調査官は、特定のアドレスがなぜ関連しているのか、同じ主体がそれらを制御していた可能性があるのか、そしてそのクラスターを既知のサービスや容疑者と結びつけることができるのかを示す必要がある場合があります。このオントロジーは、これらのステップをより整理された方法で説明する手段を提供します。アナリストは「これらのアドレスは同じグループに属する」と言うのではなく、これらのアドレスが再現可能なオンチェーンの行動によって構造的に結びついており、現実世界での帰属は別途得られた証拠に依存すると説明できます。
この区別は、ローマン・ステルリノフを巡るBitcoin Fog事件で特に重要となった。Chainalysisは、ブロックチェーン分析により強い証拠基準が必要とされる理由の背景としてこの事件を挙げており、この事件に関する裁判記録は、暗号通貨追跡手法が法的課題に直面しうることを示した。より広い教訓は、ブロックチェーン証拠が技術的レビューおよび法的検証に十分明確である必要があるということである。
2. クリプトの追跡には明確な言語が裁判所に必要
裁判所で暗号通貨の追跡が難しいのは、「アドレス」、「ウォレット」、「クラスター」、「サービスラベル」、「アイデンティティ」などの用語がしばしば誤解されるためです。標準化されたオントロジーは、専門家証人や調査官がブロックチェーン上の関係と現実世界の帰属の違いを説明するのに役立ちます。これは、ミキサー、ブリッジ、取引所入金アドレス、または共有サービスインフラを含むケースで特に重要です。裁判所での有効な説明には、以下の質問に答える必要があるかもしれません：アドレスのグループ化は再現可能でしたか？帰属は文書化された情報源に基づいていましたか？機械学習はリードとしてのみ使用され、それともより強い証拠として使用されましたか？アナリストはオンチェーンデータとオフチェーンの知見を分離しましたか？Chainalysisのオントロジーは、これらの区別をより明確にするように設計されています。
3. コンプライアンスチームはウォレットリスクレビューを改善できます
取引所、 Custodians、フィンテックプラットフォーム、および金融機関向けに、アドレスクラスタリングの基準は、疑わしいウォレットの活動をレビューする方法を改善できます。コンプライアンスシステムは、不正なアドレス、制裁対象实体、詐欺、ランサムウェアウォレット、および高リスクサービスへの曝露を検出するために入金と出金をスクリーニングします。クラスタリングロジックが明確でない場合、システムは過剰な偽陽性を生成したり、関連するウォレット間のつながりのあるリスクを特定できなかったりする可能性があります。
オントロジーはコンプライアンスチームが次のものを区別するのに役立ちます：
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確認済みの不正アドレスとの直接取引
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複数の取引経由による間接的な露出
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既知の高リスクサービスにリンクされたクラスター
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まだレビューが必要な疑わしいパターン
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確認された帰属として扱うべきではない弱いシグナル
この違いは重要です。すべてのウォレットの関与が同じリスクレベルを伴うわけではありません。制裁対象アドレスからの直接の振替は、多数の取引を経由した遠い接続とは異なります。既知の詐欺ウォレットは、疑わしい行動に似ているだけの新規作成アドレスとは異なります。
4. ウォレットのセキュリティと不正監視が説明しやすくなります
オントロジーは、多くの暗号資産調査が compromized ウォレット、フィッシング攻撃、またはアドレス操作から始まることから、不正防止にも関連しています。KuCoinの出金アドレスの改ざんリスクに関するセキュリティガイドでは、攻撃者がコピーまたは入力された受信者アドレスを自身が制御するアドレスに置き換える方法が説明されており、これは実際の事例におけるアドレスレベルの監視の重要性を示しています。盗まれた資金が被害者のウォレットから攻撃者が制御するアドレスに移動した場合、クラスタリングにより、その資金が次にどこへ移動するかを特定できます。
同時に、より明確なクラスタリング基準は過剰反応を防ぎます。被害者ウォレット、詐欺師ウォレット、取引所の入金アドレスは同じトランザクションの追跡内に現れる可能性がありますが、それぞれの役割は異なります。明確なオントロジーにより、アナリストは各役割をより丁寧に記述でき、資金移動パス内のすべてのアドレスを同等に責任があると扱うことを避けることができます。
Chainalysisの提案における最も重要な部分の一つは、機械学習に対する注意喚起である。予測モデルは、異常な行動の検出、可能性のあるサービスパターンの特定、調査の優先順位付けに役立つ。しかし、Chainalysisは、機械学習の出力結果を決定論的な法的証拠と同じように扱うべきではないと主張している。モデルは、あるアドレスがある種のサービスに類似していると示唆するかもしれないが、それは自動的に共通の制御や現実世界での身元を証明するものではない。これは重要である。なぜなら、多くのブロックチェーン上の行動は、遠くから見ると似通って見えるからである。繰り返される支払い、定期的なタイミング、共有されるインフラ、類似したトランザクションパターンは有用なシグナルを生み出す可能性があるが、誤った結論を導く可能性もある。機械学習によるアラートは調査の初期段階では役立つかもしれないが、より確実な結論には、再現可能なオンチェーン証拠、インテリジェンスに基づく帰属、またはオフチェーンの確認が必要である。
オントロジーは、ブロックチェーン追跡の基本的な制限を強調します：資金の移動は身元を意味しません。公開台帳は、資産がアドレス間で移動したことを示すことができますが、誰がウォレットを制御していたのか、なぜ取引が発生したのか、または1人の人物がすべてのステップを制御していたのかを必ずしも説明できません。これが、オフチェーンの証拠が依然として不可欠である理由です。取引所の記録、押収されたデバイス、ユーザー口座、通信、IP情報、および法的手続きは、ブロックチェーンデータだけでは提供できない身元の層を通常提供します。
Chainalysisのアドレスクラスタリングオントロジーは、ブロックチェーンアナリティクスをより構造化された証拠分野に変えることで、暗号資産フォレンジックスの将来に影響を与える可能性があります。暗号資産関連の調査が増加する中、法執行機関、コンプライアンスチーム、アナリティクス企業、規制当局、裁判所は、ウォレットの関係性、トランザクションの露出、帰属、信頼度、リスクについて明確な言語を必要としています。その共有言語がなければ、同じウォレットの活動がプラットフォームや機関ごとに異なる解釈をされる可能性があり、調査、コンプライアンスレビュー、法的手続きにおいて混乱を招く可能性があります。
1. 共通の言語により、ブロックチェーン調査での混乱を軽減できる
オントロジーの最大の潜在的利点の一つは、ブロックチェーントレーシングの主張が実際に何を意味するかを、調査担当者やコンプライアンスチームがより明確な語彙で説明できるようになることです。今日、あるアナリティクスプロバイダーはウォレットクラスターを高リスクとラベル付けする一方で、別のプロバイダーは同じ活動を疑わしい資金とわずかに連携していると説明するかもしれません。この違いは必ずしも一方のツールが間違っていることを意味するわけではなく、異なる証拠基準、異なるデータソース、または異なる信頼度の閾値を使用している可能性があります。共有フレームワークがあれば、アナリストが主張の種類、その裏付けとなる証拠、および結論の限界を説明できるため、これらの違いを比較しやすくなります。
2. より厳しい証拠基準が暗号通貨フォレンジックを強化する可能性がある
この提案は、アナリストがオンチェーン構造と現実世界の帰属を分離するよう促すことにより、暗号通貨フォレンジックをより体系的にする可能性があります。ブロックチェーンデータは、トランザクションパターン、ウォレット間のやり取り、資金の移動を示すことができますが、アドレスを誰が制御しているか、またはなぜトランザクションが発生したかを自動的に証明するものではありません。より強固な証拠モデルは、結論に至る前にアナリストがより良い質問を促すのに役立ちます：アドレスのグループ化は再現可能か？帰属は文書化されたインテリジェンスによって裏付けられているか？主張にはどの程度の信頼度が付与されているか？既知の制限は何か？このアプローチは、プロセスを広範なラベルから証拠に基づく推論へと移行させることで、ブロックチェーントレーシングを重大な調査においてより有用にする可能性があります。
3. オンチェーン指標はより慎重に解釈されるべきです
オントロジーは、オンチェーン活動の指標の理解をさらに改善する可能性があります。たとえば、オンチェーン活動指標としてのユニークなアクティブウォレットといったネットワークレベルの測定値は、ブロックチェーンネットワーク全体での参加傾向を示すことができますが、それらのウォレットを誰が制御しているかを自動的に明らかにするわけではありません。同様の原則が鑑識調査にも適用されます。ブロックチェーンデータは行動や活動、資金の移動を示すことができますが、本人特定や意図を明らかにするには、より強力な補足的証拠が必要です。観察可能な活動と帰属主張を分離することで、オントロジーはアナリストが生のオンチェーンデータが証明できる範囲を過剰に主張するのを防ぐのに役立つ可能性があります。
4. このフレームワークは人間によるレビューまたは法的プロセスを置き換えるものではありません
Chainalysisのオントロジーは重要な標準化の取り組みですが、ブロックチェーン調査におけるすべての問題を解決するものではありません。これにより、すべてのアナリティクスツールが完全に透明になるわけでも、すべてのクラスターが正確であることが保証されるわけでもなく、経験豊富な人間によるレビューの必要性を排除するものでもありません。また、ウォレットの背後にある実際の個人または組織を特定するために必要な召喚状、取引所の記録、押収されたデバイス、通信データその他のオフチェーン証拠を置き換えるものでもありません。したがって、このフレームワークは最終的な法的規則や自動的な証明システムではなく、より良い証拠管理への一歩として理解されるべきです。
5. ブロックチェーン分析の未来にはバランスが必要です
暗号通貨フォレンジクスの利用が広がるにつれて、バランスの取れたアプローチが重要になります。すべてのクラスタリング手法を完全に公表すると、悪意のある行為者が検出を回避する可能性があります。一方で、曖昧なブラックボックスラベルは、信頼を損ない、正当なユーザーや機関に不公正な結果をもたらす可能性があります。最も強力なブロックチェーンアナリティクスは、これらの極端な間の位置に存在するでしょう。専門家のレビューに十分な透明性を持ち、法的・コンプライアンス用途に適切な配慮をし、調査の有効性を十分に保護するものです。Chainalysisのオントロジーがより広く採用されれば、ウォレットクラスタリングの主張を明確にし、説明責任を高め、評価を容易にすることで、業界をその中間的な位置へと導く可能性があります。
Chainalysisのアドレスクラスタリングオントロジーは、ブロックチェーントレーシングの主張を定義し、レビューし、説明する方法を標準化しようとする点で重要である。その主な価値は単にアドレスをグループ化することではない。より大きな貢献は、アドレス間の構造的リンク、現実世界のエージェントへの帰属、信頼度レベル、機械学習による手がかり、およびオフチェーン検証といった異なる種類の証拠を分離することである。
法執行機関にとって、これは暗号資産調査をより簡単に提示し、防衛することを可能にするでしょう。コンプライアンスチームにとって、これは誤検出を減らし、ウォレットのリスク判断を改善する可能性があります。裁判所にとって、ブロックチェーン証拠を評価するための明確な言語を提供することができるでしょう。より広い暗号資産業界にとって、これはブロックチェーン分析をあいまいなラベルから、明確な制限を持つ証拠に基づく主張へと導く可能性があります。重要なポイントは、ブロックチェーン追跡は強力である一方で、慎重に使用されるべきであるということです。アドレスクラスタリングは重要なウォレットの関係を明らかにできますが、必ずしも個人を特定するものではありません。機械学習は手がかりを生成するのに役立ちますが、再現可能な証拠に代わるべきではありません。したがって、Chainalysisのオントロジーは、暗号資産鑑定をより説明責任を持ち、透明性があり、法的に有用なものにするための一歩と理解されるべきです。
アドレスクラスタリングは、暗号通貨ユーザーを特定することと同じですか？
番号。アドレスクラスタリングにより、複数のブロックチェーンアドレスが関連していることを示すことができますが、それだけではその背後にある人物を自動的に特定することはできません。現実世界の身元を特定するには、取引所口座の記録、法的要請、押収されたデバイス、ユーザーの通信、またはその他のオフチェーン情報などの追加の証拠が必要です。Chainalysisのオントロジーは、アドレスの関係性と身元の主張を分離する点で重要です。
Chainalysisはなぜアドレスクラスタリングのオントロジーを公開したのですか？
Chainalysisは、ブロックチェーンアナリティクスの明確な基準を確立するためにオントロジーを公開しました。この目的は、「クラスター」とは何を意味するか、その裏付けとなる証拠は何か、そしてトレースの主張にどの程度の信頼性を付与すべきかを定義することです。これにより、ブロックチェーンデータが調査、コンプライアンスレビュー、法的手続きで使用される際の混乱が軽減されます。
アドレスクラスタリングは間違っている可能性がありますか？
はい。分析者が弱いシグナル、不完全なデータ、または似たように見えるが原因が異なるパターンに頼ると、アドレスのクラスタリングは誤る可能性があります。共有された入金アドレス、取引所のインフラ、ミキサー、ブリッジ、複雑なトランザクションフローはすべて誤ったリンクを生み出す可能性があります。そのため、Chainalysisは証拠の品質、再現性、および既知の失敗モードを重視しています。
アドレスクラスタリングは、盗まれた暗号資産を回復するのにどのように役立ちますか？
アドレスのクラスタリングは、ハッキング、詐欺、フィッシング攻撃、またはランサムウェア支払い後に盗まれた資金がどのように移動するかを把握するのに役立ちます。1つのアドレスを順に追跡するのではなく、調査員は関連するウォレット、入金ポイント、出金ルート、および資金の流れに関与するサービスを一括で確認できます。ただし、回復には依然として取引所の協力、法的手続き、および資金が再移動する前に凍結できるかどうかに大きく依存します。
オントロジーは、ブロックチェーンのトレースを裁判所で受け入れられるようにしますか？
自動的には行われません。オントロジーはブロックチェーンのトレースを説明しやすくする可能性がありますが、裁判所は依然として証拠を個別に評価します。裁判官は、その手法が信頼できるかどうか、専門家がそれを明確に説明できるかどうか、そして結論が十分な証拠によって裏付けられているかどうかを検討します。CoinDeskは、Chainalysisがこのフレームワークを提案した理由の一つに、アドレスクラスタリングの主張の理解と評価を改善することを挙げています。
ウォレット、アドレス、クラスターの違いは何ですか？
ブロックチェーンアドレスは、暗号資産の送受信先となる場所です。ウォレットは、1つまたは複数のアドレスを管理できるソフトウェア、ハードウェア、またはインフラストラクチャです。クラスターは、分析手法によって関連している可能性があると判断されるアドレスのグループです。重要な点は、クラスターは分析による結論であり、確認済みの身元とは異なるということです。
機械学習は、アドレスが同じグループに属することを証明できますか？
機械学習はブロックチェーン調査を支援できますが、それ自体を証拠として扱うべきではありません。モデルは異常な活動を検出したり、可能性の高いパターンを示唆したり、調査の優先順位を付けたりすることができます。より確実なフォレンジックな主張には、再現可能なオンチェーン証拠、文書化された帰属情報源、またはオフチェーンの確認が必要です。Chainalysisのフレームワークは、予測モデルをどのように使用すべきか、また使用すべきでないかについて明確な境界を設定しています。
ミキサーとブリッジはアドレスクラスタリングにどのように影響しますか？
ミキサーとブリッジは、直接的な取引の可視性を切断し、多数のユーザーの資金をプールしたり、アセットをチェーン間で移動させたりするため、クラスタリングをより複雑にします。これはトレースを不可能にするわけではありませんが、慎重な証拠基準の必要性を高めます。ミキサーやブリッジを通じた弱いリンクは、2つの管理されたウォレット間の直接的な振替と同じように扱うべきではありません。
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