区块链取证：高级区块链取证技术…

区块链取证：高级区块链取证技术和补充资源

SomaXBT

1. 简介

2. 区块链取证中的高级技术

• 基于时间的交易关联

• 解混和去匿名化隐私协议

• Bridge Hopping

• 大规模数据分析与查询

• 图分析与聚类

• 洗钱中的模式识别

3. 调查人员的补充资源

• 工具和平台

• 课程与认证

• 社区和协作

• 持续学习与阅读

4. 结论

简介

区块链取证从未如此具有挑战性。曾经涉及追踪钱包之间简单转账的工作，已经演变成一场高风险的追逐，对手们利用一切可以利用的工具来保持隐藏。今天的攻击者依赖于隐私池、bridge-hopping、快速交换以及无休止的微交易层，这些微交易旨在压倒即使是最有经验的分析师。

对于调查人员来说，这意味着旧方法已经不够用了。为了揭露真相，我们必须掌握高级技术，这些技术超越了表面层次的追踪，揭示了非法流动背后的隐藏结构。这些方法使我们能够发现暴露人类行为的时间模式，穿透混币器和隐私协议，追踪被盗资产跨链转移，大规模处理数百万笔交易，并揭露在不同案例中重复出现的洗钱中心和行为签名。

乍一看，这些方法可能令人生畏。它们涉及技术分析、统计推理和处理复杂的数据集。但就像这个领域的每一项技能一样，它们是可以通过持续实践来学习的。每一位达到这个水平的调查人员都是以同样的方式开始的：对复杂性感到困惑，但决心不断前进，直到模式开始变得有意义。

本文旨在作为这一旅程的路线图。到最后，你不仅会理解这些高级方法是什么，还会理解它们如何在实际调查中应用。而且因为没有调查人员是孤军奋战的，所以我收录了一套补充资源，从工具和数据平台到社区和学习路径，可以帮助你在此指南的基础上继续构建这些技能。

这项工作并不容易，但与那些利用这个生态系统的人作斗争也不容易。有了正确的技巧、毅力和心态，我们可以用清晰度应对他们的复杂性，并将光明带到区块链最黑暗的角落。

区块链取证中的高级技术

调查现代加密货币犯罪不仅仅需要基本的追踪。威胁行动者依靠高级方法来掩盖他们的踪迹，调查人员必须以同样复杂的方法来回应。在本节中，我们将探讨构成复杂调查基础的六种高级技术。每种技术都解决了不同的挑战，从时间分析和隐私池到跨链移动、数据规模、网络聚类和洗钱模式。

这些是我们在本文中涵盖的高级主题。如果将来出现新的技术，我将使用最新的方法更新这项工作，以使其仍然是调查人员可靠的资源。

总之，这些方法代表了区块链取证的下一个级别，使调查人员具备了揭露隐藏流动和连接看似无关活动的能力。

- 基于时间的交易关联

每笔区块链交易都带有时间戳。虽然许多分析师只关注发送者、接收者和金额，但交易的时间与地点同样重要。时间分析为区块链取证增加了一个强大的层面，揭示了隐藏的模式，连接了跨链活动，并在缺少直接链接的地方恢复了可见性。

为什么时间很重要 -

非法行为者很少随机转移资金。他们的活动通常遵循可识别的模式，调查人员可以通过仔细查看时间戳来发现这些模式：

• 操作惯例： 以固定间隔进行的转账可能揭示自动化的洗钱脚本或有规律的操作行为。

• 对事件的反应： 资金通常在协议被黑客攻击的消息公布后的几分钟内转移，表明攻击者正在积极监控公共频道并实时做出反应。

• 地理提示： 在特定时间段内重复发生的活动可能暗示操作者的时区或工作习惯。

通过将区块链交易与事件时间线（例如漏洞披露、交易所提款冻结或补丁部署）对齐，调查人员可以确定攻击者是实时反应还是执行预先编程的自动化脚本。

来自时间的行为洞察 -

时间戳通常比转账本身更能揭示攻击者的信息。遵循严格时间表的洗钱操作表明存在自动化。漏洞利用后立即出现的活动爆发表明存在紧迫性和人工控制。

即使流动看起来是随机的，仔细的时间分析也可以揭示隐藏的协调。在彼此几秒钟内移动资金的两个钱包可能由同一操作者控制。资金流动的突然停止可能与服务中断、交易所停机甚至攻击者团体内部的纠纷有关。这些微妙的时间线索充当行为指纹，帮助调查人员连接钱包并加强归因。

通过时间分析方法进行跨链匹配 -

当通过不提供透明浏览器的平台追踪资金时，基于时间的分析变得更有价值。像 eXch、RhinoFi 或 ChangeNow 这样的服务允许用户立即交换或桥接资产，但它们作为黑盒运行：存款进入，提款出来，并且没有连接两者的公共跟踪。

在这种情况下，调查人员可以通过将时间和价值视为取证锚点来重建移动：

• 存款事件： 资金（例如，10 万美元的 ETH）到达平台的热钱包。

• 提款事件： 在同一时间窗口内，等值的另一种资产（例如，SOL）离开热钱包，略有减少，因为平台费用。

• 关联： 通过在时间戳 + 价值上对齐存款和提款，调查人员可以可靠地链接这两个事件并跨链追踪资金，即使没有原生浏览器。

此方法在高价值转账中尤其有效，因为它们从常规用户活动中脱颖而出，并且更容易精确匹配。实际上，它将时间戳和金额转换为跨链指纹，在攻击者依靠不透明服务来破坏调查跟踪的情况下恢复清晰度。

调查的价值 -

基于时间的交易关联将原始区块链数据转换为可操作的情报。它允许调查人员：

• 检测攻击者的惯例和自动化。

• 识别资金流动背后的背景。

• 通过不透明的服务重建跨链转账。

即使混币器、桥或即时交易所模糊了活动，时间和价值仍然是可靠的锚点。对于调查人员来说，掌握此方法为取证工具包增加了一项关键功能，该功能可以将看似不相关的交易转化为连贯的非法活动叙述。

示例：Loopscale 漏洞中基于时间的关联 -

2025 年 4 月 26 日，攻击者利用 Loopscale 协议，窃取了价值 570 万美元 的 ~40,000 SOL。几乎立即，他们开始使用 ChangeNOW 和 Wormhole Bridge 跨链清洗资金。

步骤 1 - 从攻击者钱包到 ChangeNOW 的存款 在 UTC 时间 16:56:16，攻击者将 10 SOL（约 1.49 千美元） 从被盗的 Loopscale 资金发送到 ChangeNOW 存款地址 CxcKoWP76vWP9W1sE8vFc89VAVox8LLLEAgCAPWx7E1e。_下图_显示了此转账，红色框高亮显示了发出的交易，标记了确切的时间和金额关联。

步骤 2 - ETH 钱包收据 仅 43 秒后，在 UTC 时间 16:56:59，攻击者控制的以太坊钱包 0x05ff141699ae8D56B344550d893cFdAd4C60038c 从 ChangeNOW 收到了 0.816 ETH（约 1.47 千美元）。如_下图_所示，绿色标记的交易确认了 ETH 存款，在时间和价值上都与 Solana 流出相匹配。

步骤 3 - 扩大洗钱规模 随着以太坊钱包现在处于活动状态，攻击者开始通过 Wormhole Bridge 桥接更大的被盗 SOL 部分。Wormhole 浏览器确认这些桥接资金落入同一以太坊钱包，证明它是中央洗钱中心。

为什么这很重要

这个案例展示了基于时间的关联的力量：

• 直接来源： 这 10 SOL 直接来自 Loopscale 漏洞利用资金。

• 紧密的时间安排： Solana 存款和以太坊收据之间仅间隔 43 秒。

• 视觉确认： 链接的图像清楚地显示了红色框中的 Solana 流出和绿色标记的以太坊流入，帮助调查人员将各个点连接起来。

• 目的地匹配： 同一个 ETH 钱包后来通过 Wormhole 收到了更大的桥接金额。

即使攻击者使用了即时交易所和跨链桥，分钟级别的时间安排和视觉确认也暴露了他们跨 Solana 和 Ethereum 的洗钱路径。

白帽解决方案

几天后，Loopscale 宣布该事件已在白帽协议下解决。攻击者归还了大部分被盗资金，以换取协商好的赏金。到 4 月 29 日，已分多批追回超过 19,000 SOL，从而减少了协议的整体损失。

这表明将链上分析与协商的恢复工作相结合如何能够带来成功的结果，即使是在主要的跨链漏洞利用中也是如此。

你可以查看此主题以获取更多信息。

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- 解混和去匿名化隐私协议

像 Tornado Cash、Railgun 和 Wasabi 这样的隐私协议的构建旨在为用户提供更强大的财务隐私。原则上，它们保护了在没有持续监控的情况下进行交易的权利。但是，相同的工具也已成为被盗资金、被利用的资产和民族国家行动的关键洗钱渠道。这种双重用途造成了区块链取证中最激烈的道德辩论之一：如何在不损害合法隐私的情况下追踪犯罪行为。

对于调查人员来说，这意味着谨慎地对待解混。目标不是消除隐私，而是识别和追踪隐藏在这些系统中的非法流动。通过分析时间、交易规模、提款聚类和行为模式，调查人员有时可以穿透匿名层，并将资金重新连接到其更广泛的洗钱链。

隐私协议如何运作 -

隐私协议旨在通过切断存款和提款之间的直接链接来破坏资金的可见跟踪。实际上，它们使用不同的机制：

• 混币池（例如，Tornado Cash）： 用户将加密货币存入智能合约。提款稍后会从同一池中转移到不同的地址，零知识证明验证所有权而不会泄露身份。（插入外部链接以获取更多信息）

• 屏蔽交易（例如，Railgun）： 资金被转移到私有池中，在这些池中，余额和转移使用 Zk-SNARK 隐藏，然后在取消屏蔽时重新出现。

• CoinJoin 模型（例如，Wasabi）： 多个用户将其交易合并为一笔大型交易，从而难以确定哪个输入属于哪个输出。

对于日常用户，这些工具提供隐私。对于罪犯，它们提供掩护。要调查它们，首先必须了解它们如何运作，然后才能有效地应用解混分析。

解混的概率性质 -

解混不是要在存款和提款之间产生完美的点对点匹配。相反，这是一场概率游戏。调查人员使用时间、交易金额和行为模式等信号来估计哪些存款可能对应于哪些提款。

一旦资金离开隐私池并到达可识别的目的地，真正的准确性就会显现：

• 中心化交易所 (CEX) 存款地址。

• 跨链桥合约。

• 已知的场外交易经纪商或洗钱中心。

通过仔细跟踪来自隐私池的所有目标地址，调查人员可以将流动缩小到最有可能的结果。越多指标对齐相似金额、重叠时间窗口、重复行为，映射正确的可能性就越大。

这意味着解混更多的是将出口链接到下游的可识别集群，而不是在池本身内实现确定性。理解这种概率性质对于避免过度自信并在调查中负责任地使用解混结果至关重要。

解混分析方法 -

即使隐私协议旨在模糊流动，模式通常也会泄露调查人员可以利用的信息。没有一种单独的方法能保证确定性，但通过结合多种启发式方法，分析师可以缩小存款和提款之间可能的映射：

• 时间分析： 匹配在相似时间窗口内发生的存款和提款。这在 Tornado Cash 中特别有用，因为固定池限制了价值变化。

• 价值指纹识别： 在像 Railgun 这样的混币器中，用户可以存入任意金额，独特的价值（例如，123.456 ETH）可以在提款时重新出现时充当指纹。在 Tornado Cash 中，存款仅限于固定面额（0.1、1、10、100 ETH），因此无法在池内进行价值指纹识别。相反，调查人员会查看稍后如何合并标准化提款（例如，多个 10 ETH 出口形成独特的 123.4 ETH 交易所存款）。

• 提款聚类： 对一致以相同面额或模式提款的地址进行分组，这通常表明它们属于同一运营商或洗钱脚本。

• Gas 比率分析： 在 Tornado Cash 中，攻击者有时会为存款和提款重复使用相同的 gas 比率设置（gas 限制和 gas 价格），从而留下一种微妙但可检测的指纹。虽然单独使用时并不具有决定性，但当与时间和聚类结合使用时，此方法会加强链接的可能性。

• 链接的 Gas 钱包： 识别支付提款 gas 费用的钱包。许多攻击者使用重复的资金来源，并且这些费用钱包有时可以追溯到更大的洗钱集群。

• 统计启发式： 使用概率模型来估计哪些存款最有可能链接到特定的提款。这些方法通常将时间、价值、gas 模式和聚类堆叠在一起，以产生置信度分数而不是硬匹配。

来自隐私使用的行为洞察 -

攻击者通常认为使用隐私协议会使他们完全隐身。实际上，他们的行为经常会泄露线索，这些线索可能与技术信号一样具有启发性。

• 黑客攻击后立即混合： 许多攻击者会在盗窃发生后几分钟内将被盗资产推送到 Tornado Cash 或 Railgun 中。虽然这模糊了跟踪，但它也缩短了分析窗口，并清楚地表明这些资金与该事件相关联。

• 重复提款模式： 有些团体始终以固定面额提款（例如，连续十次 10 ETH 提款），从而创建可识别的洗钱“签名”。随着时间的推移，这些重复的行为可以将多个案例链接回同一个运营商。

• 链接隐私工具： 常见的情况是，攻击者通过多个隐私层路由资金，例如 Tornado → Railgun → CEX，他们认为更多层等于更多安全。具有讽刺意味的是，在不同案例中重复相同的序列会创建调查人员可以映射的模式。

• 操作时间： 即使在混币器中，攻击者通常也会在与他们工作时间或时区相匹配的特定时间移动资金，这与基于时间的分析中讨论的见解相一致。

通过将隐私使用视为行为指纹，调查人员可以构建超出解混的技术限制的归因假设。每个单独的模式可能都很弱，但当它们组合在一起时，可以更清楚地了解洗钱团体的风格和习惯。

示例：WazirX 黑客攻击的隐私池解混 -

像 Tornado Cash 这样的隐私池旨在破坏链上的交易链接，从而使其成为清洗被盗资金的首选工具。在 WazirX 黑客攻击中，攻击者严重依赖 Tornado Cash 作为混淆的第一层，然后再跨多个生态系统分层额外的隐私技术。

• 初始混淆：Tornado Cash 存款

在漏洞利用发生后，攻击者立即将所有被盗资金转移到 Tornado Cash 中。此举并非渐进式的，而是以单一波次执行的，有效地切断了来自受损 WazirX 钱包的直接交易跟踪。

在此时段内 Tornado Cash 活动的存款图表 说明了与黑客攻击相关的资金流入的集中度。对于调查人员来说，此存款模式充当锚点：被盗资金可以直接归属的最后一个已知的链上位置。

• 二级混淆：跨资产交换

在从 Tornado 提款后不久，攻击者通过中心化和去中心化交易所平台将大部分 ETH 转换为 比特币。这种跨资产洗钱策略为调查人员制造了额外的障碍，他们现在必须跨以太坊和比特币生态系统跟踪资金流。

• 三级混淆：CoinJoin 交易

随后，将洗过的比特币推送到 CoinJoin 交易中，这是一种将来自多个用户的输入合并到联合交易中的混合方法。通过将 BTC 分散和重新组合成数千笔微型移动，攻击者创建了一个高度复杂的交易图，旨在阻止线性跟踪工作。

• 最终退出：场外交易经纪商

在通过 Tornado Cash、交易所和 CoinJoin 分层后，攻击者将其比特币转移到位于东南亚的场外交易 (OTC) 经纪商。这些经纪商提供了兑现机制，在监管力度较弱的环境中运营，KYC 和 AML 控制也较弱。此步骤标志着从加密货币到法币的转换点，有效地将漏洞利用货币化。

调查方法：实践中的解混

虽然此类洗钱链是故意复杂的，但调查人员采用多种方法来重建连续性：

• 基于时间的关联 – 将 Tornado 存款与在可识别窗口内发生的提款对齐。

• 面额分析 – 匹配唯一的流入和流出量，以减少候选交易集。

• 行为模式 – 识别攻击者的习惯，例如交易时间、gas 使用情况或批处理方法。

• 跨链分析 – 将调查范围从以太坊扩展到比特币，将聚类和启发式分析应用于 CoinJoin 输出。

• 目的地监控 – 标记经常与非法兑现相关的场外交易地址和经纪商。

来自 WazirX 案例的经验教训

WazirX 黑客攻击演示了攻击者如何分层多个隐私机制（Tornado Cash、资产交换、CoinJoin 和场外交易经纪商）来使跟踪复杂化。但是，它也表明每个阶段都会留下取证标记：时间间隔、面额匹配、提款行为或最终聚类到已知的场外交易渠道中。

Tornado Cash 存款图表不是调查的终点，而是解混的起点。从那里开始，调查人员必须有条不紊地重建通过每一层的流动，应用高级技术来剥离混淆。

主要收获： 隐私工具显着增加了复杂性，但它们很少提供绝对的匿名性。通过系统的分析、协作和坚持，即使攻击者跨链和资产部署多个混币器，调查人员仍然可以绘制洗钱链。

- Bridge Hopping

跨链桥已成为加密货币中的基本基础设施，使资产可以在以太坊、Solana、BNB Chain 和 Tron 等生态系统之间无缝移动。但是，这种相同的基础设施也已成为攻击者最强大的洗钱工具之一。通过快速地跨多个链“hopping”资金，他们可以破坏调查性追踪，利用地址格式的差异，并利用监控较少的网络上薄弱或缺失的归因。

对于调查人员来说，bridge hopping 是区块链取证中最困难的挑战之一。与单链追踪不同，它需要了解包装资产、桥合约和目标钱包如何在完全不同的系统中交互。当攻击者将多个 hops 链接在一起时，复杂性会增加，从而将简单的转移变成跨链移动的迷宫。

为什么它很重要 -

Bridge hopping 不再是一种例外，它已成为大规模黑客攻击的默认洗钱方法。攻击者依靠它来：

• 打断链上可见性的连续性。

• 将资产转换为包装或合成版本，从而掩盖其来源。

• 利用较小或监管较少的链上的监控漏洞。

• 在调查人员或交易所做出反应之前快速转移资金。

如果没有跨链归因，调查人员可能会在攻击者尝试兑现的那一刻失去可见性。

Bridge Hopping 分析方法

调查人员可以使用多种技术来处理 bridge hopping：

• 跟踪桥合约： 每个跨链转移都通过桥合约传递。通过监控这些合约，调查人员可以识别链接到同一转移的入站和出站地址。

• 包装资产映射： 当资产跨链移动时，它们通常会以包装代币的形式重新出现（例如，ETH → wETH、renBTC → 以太坊上的 BTC、Solana 上的 soETH）。正确映射这些代币对于保持连续性至关重要。

• 按时间和价值进行跨链匹配： 如前所述，一个链上桥的存款通常在时间和价值上与另一个链上的提款紧密对齐（根据费用进行调整）。当浏览器不可用时，这仍然是最可靠的方法之一。

• 通过 API 进行自定义数据管道： 许多桥（甚至一些透明度有限的桥）都公开 API 或事件端点。调查人员可以直接将原始桥数据提取到他们自己的系统中，自动执行关联，甚至为可疑的转移设置警报。这在与封闭或半封闭桥（不存在浏览器的桥）一起工作时变得尤其有价值。

• 程序派生地址 (PDA)： 在像 Solana 这样的链上，桥系统创建确定性程序地址，这些地址可以映射回以太坊来源，从而实现跨生态系统的归因。

自动化归因工具： 像 TRM Phoenix 这样的平台专门用于自动化链 hopping 分析，捕获手动跟踪无法看到的模式。

来自桥使用的行为洞察 -

即使攻击者使用桥来模糊流动，他们的行为通常会留下可识别的模式：

• 快速多次跳转： 许多攻击者认为安全性来自复杂性。他们会在几分钟内将资金推送到三到四个链上，从而产生混乱的错觉。但是，在多个案例中重复此策略会创建一个洗钱“签名”，调查人员可以学习识别它。

• 流动性驱动的决策： 攻击者通常会选择流动性最高的桥来移动他们正在移动的资产。例如，USDT 洗钱者通常更喜欢具有高稳定币池的路线，这可以帮助调查人员预测可能的退出点。

• 链偏好： 不同的群体喜欢不同的生态系统。有些人一直选择在 Tron 上进行 USDT 兑现，而另一些人则更喜欢 Solana 或 BNB Chain。当反复观察到这些偏好时，它们可以成为与特定威胁行为者相关的归因信号。

• 部分兑现： 在某些情况下，攻击者在转移较大的金额之前，会使用较小的金额测试桥。这些试用交易可以作为“面包屑”，将稍后较大的 hops 链接回相同的运营商。

通过将桥使用不仅视为技术步骤，还视为行为选择，调查人员可以为原本分散的追踪添加另一层归因。

调查的价值 -

Bridge hopping 是区块链取证中最具挑战性的问题之一，但它并非死胡同。通过正确的方法，调查人员可以重建跨链的资金流动，并揭露攻击者认为隐藏的洗钱追踪。

通过结合合约监控、时间价值关联、包装资产映射和自定义数据管道，调查人员即使在不透明的桥上也可以保持跟踪的连续性。快速多跳转、流动性驱动的选择和重复的链偏好等行为模式增加了进一步的背景信息，有助于将流动链接回特定行为者或群体。

对于现代调查，跨链归因不再是可选的，而是必不可少的。几乎每一起重大漏洞利用都涉及某个阶段的 bridge hopping。掌握此技能使调查人员能够将资金追踪到透明度较低的生态系统中，识别兑现点，并保持在犯罪分子期望调查人员失去追踪的位置的可见性。

示例：Bridge Hopping -

Bridge hopping 是攻击者用来掩盖被盗资金的最常见的洗钱技术之一。他们不是以直线方式移动资产（黑客攻击 → 交易所），而是故意将资金快速地通过多个跨链桥。目的是分散追踪，使归因更加困难，并利用链和平台之间覆盖范围的差距。

案例研究：Bybit 黑客攻击

在 Bybit 黑客攻击中，看到了一个 bridge hopping 的清晰示例。在耗尽大量资产后，攻击者通过 Thorchain 和 eXch 等跨链协议转移了大部分被盗资金。通过在不同的生态系统中反弹被盗代币，他们试图切断调查性追踪并混淆监控单个网络的合规团队。

但是 bridge hopping 会留下模式：

• 时间关联 – 攻击者通常在很短的时间窗口内快速跳转桥梁。

• 重复序列 – 一些犯罪分子喜欢跨多个黑客攻击的相同桥梁顺序（例如，ETH → BSC → Tron）。

• 面额习惯 – 攻击者有时会跨链移动相同大小的块，从而留下可识别的指纹。

为什么这对调查员很重要

通过分析 bridge hopping 行为，调查人员可以识别攻击者的行为指纹。这些指纹允许：

• 主动监控 – 如果未来相同的钱包开始类似的 bridge-hopping 序列，调查人员可以更早地标记它。

• 与桥梁运营商合作 – 调查人员可以通知桥梁团队实时阻止攻击者控制的钱包。

• 资产冻结 – 在某些情况下，当调查人员足够快地提醒桥梁和合作交易所时，可以冻结一部分被盗资金。

关键要点： Bridge hopping 可能看起来很混乱，但它不是随机的。如果有足够的数据，调查人员可以识别跨事件的攻击者倾向。Bybit 黑客攻击表明资金可以通过 Thorchain 和 eXch 快速跳转，但它也强调了跨桥梁分析 + 运营商合作如何将这种洗钱策略转化为破坏机会。

- 大规模数据分析与查询

现代调查不仅仅涉及少数钱包。黑客攻击、诈骗和洗钱活动通常会在多个链上产生数十万笔交易。手动跟踪这些流动是不可能的。为了跟上步伐，调查人员必须学习使用专为大规模设计的平台和查询系统来处理大型数据集。

为什么它很重要 -

犯罪行为者依靠数量来隐藏他们的活动。他们不是以明显的块移动资金，而是将资产分散在成千上万笔小额转移、跨链交换或自动化脚本中。这会产生数据噪声，可能会压倒传统的区块浏览器或手动方法。

通过利用大规模查询，调查人员可以：

• 识别隐藏在大量交易中的洗钱模式。

• 检测代币流动、交易所存款或桥梁使用中的异常情况。

• 扩展调查以匹配现代攻击的复杂性。

如果没有这些功能，关键信号可能会在噪声中丢失。

大规模分析方法 -

• SQL 查询平台： 像 Dune Analytics、Flipside Crypto 和 Google BigQuery 这样的工具允许调查人员编写查询，以大规模提取结构化交易数据。无需一次检查一个钱包，你可以在单个查询中分析整个地址或合约池。

• 自定义仪表板： 通过在 Dune 或 Flipside 等平台上构建仪表板，调查人员可以直观地跟踪流动，设置警报，并与其他人实时共享结果。

• 数据仓库： 对于大型调查，可以将原始区块链数据提取到自定义数据仓库中，从而可以进行高级过滤、丰富和与链下情报的关联。

自动化和 API： 许多协议和浏览器都提供 API，可用于自动执行重复的数据提取。调查人员可以构建脚本，以定期从桥梁合约、DEX 池或 CEX 热钱包中提取数据。

来自规模的行为洞察 -

与规模合作不仅仅是处理数字，它还揭示了在小样本中不可见的行为。例如：

• 剥离链： 攻击者通过成千上万个小额输出滴灌资金的长交易链。

• 存款聚类： 多个不相关的诈骗存款到同一个 CEX 钱包中，揭示了共享的洗钱中心。

• 时间爆发： 在短时间内大量交易进入桥梁或混合器，表明存在协调的自动化。

调查的价值 -

大规模数据分析将调查从被动的钱包追踪转变为主动的检测。调查人员可以识别整个生态系统中的模式、集群和异常情况，而不是一次追查一个地址。

此技能还使调查人员更加独立：你可以构建并在开放平台上运行自己的分析，而不是仅仅依赖商业工具。大规模取证能力确保无论攻击者产生多少噪声，仍然可以发现真实信号。

真实示例：Bybit 黑客攻击 – 跟踪 30,000 多笔交易

大规模数据分析的力量的一个很好的演示来自 Bybit 黑客攻击，其中被盗资金通过 Thorchain 和 eXch 洗钱。在这种情况下，必须跟踪超过 30,000 笔交易 — 这是手动无法完成的任务。

独立调查员 Tayvano 构建了一个自定义 Dune 仪表板 以处理规模。通过针对区块链数据集编写 SQL 查询，仪表板提取了每笔相关交易，将它们组织成结构化表格，并将流动可视化。原本需要数月的手动工作变成了一项可以有效而快速完成的分析。

此示例突出了高级数据查询技能在现代取证中至关重要的原因：

• 它们允许调查人员处理大量的交易量，而不会陷入手动工作。

• 它们揭示了洗钱模式（例如，重复的 Thorchain hops、聚集的 eXch 提款），否则这些模式将被隐藏。

• 它们使独立分析师能够跟上大规模黑客攻击的步伐，即使无法访问昂贵的专有工具。

对于调查人员来说，这显示了掌握像 Dune、Flipside 或 BigQuery 这样的平台的实际价值。高级查询不仅仅是一项技术技能 — 它是错过大局和暴露整个洗钱链之间的区别。

- 图分析与聚类

从本质上讲，区块链是一个巨大的图：钱包、合约和实体都通过交易连接在一起。学会将区块链视为网络而不是孤立转移的调查人员能够检测隐藏的结构，识别洗钱中心，并将相关地址聚类成有意义的组。

图分析使跟踪超越了“追逐资金”的方法。通过大规模建模关系，调查人员可以发现可疑的子网络，识别常见的资金来源，并检测当一次查看一个地址时仍然不可见的行为重叠。

为什么它很重要 -

攻击者很少通过单个地址运营。他们控制着钱包集群deposit 地址、洗钱中介、兑现帐户，这些帐户共同构成了他们运营的基础设施。如果没有图分析，调查人员可能会只关注一个钱包，而遗漏了更广泛的网络。

聚类分析使分析师能够：

• 链接由同一实体控制的地址。

• 暴露被盗资金汇聚的常见收集点。

• 检测为多个诈骗或攻击小组服务的洗钱中心。

• 了解攻击者、中介和服务之间的关系。

这种更广泛的视角通常会揭示，看起来像一个孤立的地址实际上是更大犯罪生态系统的一部分。

图分析和聚类方法 -

• 交易图： 将地址映射为节点，将交易映射为边，然后分析资产的流动。Arkham、Breadcrumbs、Crystal 和 MetaSleuth 等工具可以自动执行此过程。

• 启发式聚类： 根据共享模式（例如：）将可能由同一参与者控制的地址分组：

  • 从相同的输入端进行支出。

  • 反复从相同的注资钱包支付 gas 费。

  • 将资金合并到共同的退出地址。

• 实体解析： 将链上启发式方法与链下情报（例如，交易所存款标签、泄露的钱包集群）相结合，以构建更大的归属地图。

• 流量分析： 使用图算法（例如，PageRank、连通分量）来识别多个洗钱路径相交的关键节点。

• 可视化工具： 调查人员通常依赖可视化聚类工具（如 Breadcrumbs 或 GraphSense）将复杂的网络简化为可解释的结构。

来自图的行为洞察 -

图分析不仅显示交易，还显示攻击者如何思考：

• 星状网络： 许多诈骗将资金从数百个受害者钱包引导到一个中央地址，然后再进行洗钱，从而创建一个星状集群。

• 链式分割器： 一些参与者故意将流量分割成数十个微集群，希望制造噪音。具有讽刺意味的是，这种碎片化本身可能就是一种签名。

• 服务依赖： 图通常显示攻击者在不同的操作中重复使用相同的桥、混币器或 CEX 热钱包，从而将看似无关的犯罪联系起来。

• 犯罪之间的重叠： 在图分析显示它们共享相同的洗钱中心或资金来源之前，两个不同的欺诈活动可能看起来毫不相关。

调查价值 -

图分析和聚类将调查从地址级别的追踪提升到网络级别的理解。它们使调查人员能够从“这个钱包偷了资金”转变为“这个实体控制着数百个钱包，通过相同的洗钱中心输送资产，并通过特定的交易所提现”。

通过掌握聚类，调查人员可以：

• 将攻击归因于更大的实体，而不是孤立的钱包。

• 检测多种犯罪之间的关系。

• 建立更强的案例，证明有组织的活动，而不仅仅是孤立的转账。

取证绘图将调查转化为叙述，不仅揭示了资金的去向，还揭示了犯罪活动背后的结构和策略。

- 洗钱中的模式识别

虽然攻击者试图显得随机，但洗钱通常遵循重复的剧本。无论是交易规模的一致性、对相同服务的依赖，还是重复的资金流动，这些模式都像签名一样。对于调查人员来说，学会发现这些重复是连接孤立案件和更大洗钱网络的关键。

为什么重要 -

大多数洗钱都不是独一无二的，而是循环利用的。参与者依赖于他们知道有效的策略，包括：

• 将转账分成固定面额。

• 重复使用相同的桥或混币器。

• 通过可预测的顺序循环资产（例如，ETH → USDT → Tron → CEX）。

识别这些模式使调查人员能够：

• 更快地将新犯罪归因。

• 连接使用共享洗钱基础设施的诈骗和黑客攻击。

• 通过关注已知的剧本来缩短分析时间。

模式识别方法 -

• 交易结构： 识别重复的面额（例如，多个 10 ETH 的提款）。

• 服务重用： 检测在不同犯罪中对相同桥、混币器或 CEX 的依赖。

• 流动顺序： 绘制重复的洗钱路线，例如黑客攻击→Tornado→桥→CEX。

• 行为指纹： 攻击者通常在转移更大金额之前先用小额转账进行测试——这种习惯会随着时间的推移变得可以识别。

• 跨案例分析： 比较多个黑客攻击的洗钱流程，以揭示共享的运营者。

• 代币偏好： 某些群体始终如一地兑换为相同的资产（例如，Tron USDT、DAI 或具有深度流动性的稳定币），从而产生可识别的偏好。

• 时间安排例程： 在特定时间或日期重复洗钱（例如，始终在亚洲市场时间转移资金，或在合规团队速度较慢的周末转移资金）。

• 交易所进入模式： 攻击者通常在中心化交易所重复使用相同的存款地址——发现这些重复的进入点有助于聚类多个操作。

• 链式混币器/桥： 一些群体反复链接相同的工具序列（例如，Tornado → Railgun → Tron Bridge）。即使每个步骤都隐藏了流量，序列本身也会成为一种可识别的模式。

• 撒币和小额交易： 在投入更大金额之前，重复使用撒币/微量金额来探测钱包或测试流程。

来自模式的行为洞察 -

模式不仅揭示了技术，还揭示了群体如何思考。有些人喜欢速度而不是隐身，快速套现。其他人则优先考虑分层，在合并之前跨多个链跳转。在案例中反复看到相同的行为通常足以将活动归因于特定群体，即使钱包不同。

调查价值 -

模式识别将孤立的交易转化为威胁情报。通过构建已知洗钱策略的库，调查人员可以更快地发现熟悉的指纹并加强跨案例的归因。

在实践中，这意味着从追踪单一犯罪转向理解洗钱团体的更广泛策略——对于任何大规模调查的人来说，这都是一个重要的转变。

真实案例：Lazarus 集团的循环洗钱模式 -

朝鲜的 Lazarus 集团 是洗钱模式暴露归因的最清晰案例之一。尽管 Lazarus 以不同的协议为目标，但在他们的大多数黑客攻击中，始终如一地循环使用相同的洗钱剧本：

1. 初始混淆： 在 Ronin (2022)、Harmony Horizon (2022) 和 Atomic Wallet (2023) 等漏洞利用之后，被盗的 ETH 通过 Tornado Cash 以固定面额（通常为 100 ETH）输送。

2. 分层隐私池： 在许多情况下，该组通过 多轮 Tornado Cash 循环资金，或将不同的混币器链接在一起（例如，Tornado → Railgun → Tornado）。这种分层增加了时间延迟，但保留了相同的总体模式。

3. 桥接跳转： 资金被桥接到 Tron 或 BNB Chain 等生态系统中，转换为 USDT 或 BUSD，并进一步分散。

4. 套现阶段： 最后一步是通过 OTC 经纪人 或控制薄弱的 亚洲交易所 转移资金，这些经纪人或交易所通常与早期 Lazarus 行动中使用的相同。

即使有这种额外的分层，调查人员发现 总体流量很少改变：Tornado（重复）→ 桥 → 稳定币 → OTC/交易所。

这种重复已成为一个强烈的指纹。当调查人员看到多轮 Tornado 使用后跟 Tron USDT 桥时，它被视为 Lazarus 参与的高度可信的指标。

这个例子表明，模式识别使调查人员能够：

• 即使他们通过额外的混币器 增加复杂性，也可以将黑客攻击归因于同一群体。

• 发现不同事件中重复出现的套现偏好。

• 一旦知道该模式，就可以预测未来的洗钱流程。

对于调查人员来说，Lazarus 证明，即使是 分层隐私池和多跳桥 也无法完全隐藏模式。重复总是会留下可识别的指纹。

高级区块链取证不仅需要知道如何读取交易或使用追踪工具。它涉及模式识别、上下文分析以及随着对手不断发展其方法而进行调整的能力。诸如基于时间的分析、隐私池解混和跨链归因之类的技术不是一次性的技能，它们需要不断地实践、完善和真实的案例工作才能掌握。

没有调查人员能在一夜之间学会这些。它需要接触各种案例、在此过程中犯下的错误以及与该领域的其他人比较笔记的纪律。随着生态系统的成熟，不良行为者的洗钱策略也在成熟，这使得调查人员必须不断磨练这些先进方法。

调查人员的补充资源

无论调查人员的技术多么熟练，区块链取证的进展都取决于获得正确的资源。工具会发生变化，洗钱方法会不断发展，而且昨天有效的调查策略明天可能就会过时。这就是为什么建立和维护强大的 资源 库与掌握技术本身一样重要。

其他资源为调查人员提供了三个关键优势：

1. 可扩展性 – 自动化平台和仪表板使分析师能够在更短的时间内跟踪更多案例。

2. 协作 – 调查人员社区共享情报，识别新的洗钱策略，并跨案例汇集知识。

3. 专业发展 – 课程和认证提供结构化的学习路径，从而保持技能敏锐度和凭证相关性。

在以下小节中，我们将探讨每个调查人员都应了解的关键资源类别：工具和平台、社区、培训和课程、认证以及持续学习资料。这些都为调查人员的工具包增加了另一层，有助于弥合理论与实践之间的差距。

- 工具和平台

没有哪个单一工具可以解决所有案例。每次调查都需要将原始数据分析、可视化、实体归因，有时甚至是自动监控结合在一起。这就是为什么为不同的用例构建定制的工具包对于调查人员至关重要。有些工具最适合快速钱包查找，有些工具最适合大规模资金流可视化，还有一些工具最适合合规级报告。

为了简化此过程，我整理了一份 精选的工具表，按其主要用例进行组织，涵盖浏览器、归因平台、可视化仪表板、监控系统等。此列表旨在用作实用参考，因此调查人员可以快速找到适合任务的工具。

sheets.fileverse.io\ \ sheets.fileverse.io

📌 对于初学者： 首先从免费工具开始，例如区块浏览器、开源仪表板或社区警报。在进入商业平台之前，他们将为你提供所需的基础技能，这些平台功能强大但通常价格昂贵。

- 课程和认证

虽然现实世界的调查是最好的老师，但正规培训可以提供结构和信誉。课程为调查人员提供指导性的学习路径，而认证则向雇主、交易所甚至执法部门验证这些技能。总之，它们确保调查人员不仅学习得更快，而且还因其专业知识而获得认可。

以下是当今主导该领域的主要提供商：

TRM Academy

TRM 提供从基础到高级专业化的渐进式培训路径。所有课程均为在线、自定进度，并包含完成证书。

• TRM Crypto Fundamentals Certification – 区块链基础知识、钱包、挖矿、交易、NFT 和追踪介绍。

• TRM Certified Investigator – 核心调查工作流程：追踪非法资金、归因和识别滥用向量。

• TRM Advanced Crypto Investigator – 深入研究混淆、隐私工具、跨链洗钱和高级案例工作。

• TRM Crypto Compliance Specialist – 适用于合规团队：监管框架、监控和风险评估。

• TRM Digital Forensics & Cryptocurrencies – 处理法医调查中的加密证据。

• TRM Crypto Seizure Specialist – 执法部门的资产定位、扣押和追回工作流程。

\ \ 培训和认证\ \ 你构建更安全的加密经济的知识中心\ \ www.trmlabs.com

Chainalysis Academy

Chainalysis 提供的认证在行业和政府中得到广泛认可。这些课程将基于工具的培训与更广泛的合规性和监管重点相结合。

• Cryptocurrency Fundamentals Certification (CCFC) – 加密货币、交易和 AML 基础知识简介。

• Reactor Certification (CRC) – 使用 Chainalysis Reactor 进行实践追踪。

• KYT Certification (CKC) – 交易监控和合规工作流程。

• Asset Seizure Certification – 扣押加密货币的法律和实践方面。

• Investigation Specialist Certification (CISC) – 使用复杂的洗钱方法进行高级追踪。

• Ethereum Investigations Certification (CEIC) – 专注于 Ethereum、DeFi 和智能合约。

• Risk & Regulation Training (CRRT) – 监管框架和基于风险的方法。

Chainalysis\ \ \ Chainalysis 在线学习课程\ \ academy.chainalysis.com

Elliptic Learn

Elliptic 专注于合规驱动型培训，其认证与产品套件相关联。

• Elliptic Learn – Certify – AML 和加密资产基础知识。

• Product Certifications – 针对 Elliptic Lens、Navigator 和其他工具的培训。

• Specialist Investigator Certification – 使用 Elliptic 的 Investigator 平台进行高级调查。

Crystal Intelligence Training

Crystal 的课程将其 Crystal Expert 工具中的理论与直接应用相结合，涵盖 UTXO 和 EVM 链。

• Crypto Fundamentals / Foundation Assessment – 区块链和加密货币要点简介。

• UTXO-Based Blockchains Investigation Course – Bitcoin、Litecoin 和 UTXO 追踪方法。

• EVM-Compatible Chains / Smart Contract Investigation – Ethereum、DeFi、智能合约和追踪。

• Crypto Research & Investigation Specialist – 可视化、OSINT 和案例报告方面的高级培训。

• Crypto Compliance Masterclass – AML 框架、基于风险的合规性和加密货币监管。

📌 学习者提示： 选择一条路径并坚持下去，在提供商之间切换会令人不知所措。TRM 和 Chainalysis 是调查中最受认可的，而 Elliptic 和 Crystal 非常适合合规性重型工作流程。初学者应从基础知识开始，获得他们的第一个证书，然后根据案例工作的需求逐步学习高级课程。

- 社区与协作

区块链取证不是一项单人运动。虽然工具提供数据，但社区提供情境、速度和集体智慧。加密货币调查中的许多最大突破都来自协作，无论是独立研究人员在几分钟内标记被盗资金，还是专业团体协调跨事件的情报。

社区为何重要：

• 实时情报 – 漏洞警报、可疑钱包移动和洗钱模式通常在调查人员社区中浮出水面，远早于它们出现在官方报告中。

• 交叉验证 – 与同行分享调查结果有助于减少错误并加强归因。

• 集体压力 – 公开披露诈骗和黑客攻击通常会迫使交易所、协议或执法部门采取行动。

在哪里联系：

• SEAL-ISAC – 一个结构化的威胁情报共享网络，受到调查人员和安全专业人员的信任。

• 独立研究人员 – ZachXBT、Tayvano、Bax1337、FatManTerra 等人物经常在公共主题中分享归因工作和钱包跟踪。

• Twitter/X、Telegram 和 Discord – 这些渠道托管着活跃的调查人员团体，新事件、地址和洗钱策略通常会实时共享。

📌 初学者提示： 不要只是在这些社区中“潜水”——贡献你的力量。即使是很小的发现、确认或添加的情境也有助于集体努力，并且它们会加快你作为调查人员的学习曲线。

- 持续学习和阅读

在区块链取证中，情况不断变化。新的区块链推出，DeFi 协议被利用，洗钱策略不断发展，监管机构调整其框架。六个月前有效的方法今天可能不再适用。因此，持续学习不是可选项，而是成为并保持有效调查人员的基础。

持续学习为何重要 -

与欺诈方法相对容易理解的传统金融不同，加密货币生态系统仍然是实验性的且快速发展的。威胁行为者通常是 先行者，在调查人员甚至没有识别它们之前，就采用了新的隐私池、链跳技术和社交工程诈骗。

• 适应性对手 – 黑客不断迭代。当 Tornado Cash 受到制裁时，攻击者迅速转移到其他池（如 Railgun），或使用 CoinJoin 堆叠隐私层。

• 跨链复杂性 – 随着 Layer-2、桥和互操作性协议的增长，被盗资金现在在几分钟内跨多个生态系统转移。如果没有更新的知识，调查人员很容易失去线索。

• 工具演变 – 取证平台本身也在不断发展。TRM Phoenix、Arkham 和其他平台会定期推出新功能。保持敏锐度要求

持续知识的关键来源

• 行业报告和博客

TRM Labs、Chainalysis、Elliptic、Crystal Intelligence、CipherTrace 和 Zeroshadow 定期发布威胁情报报告和年度犯罪评论。这些报告概述了洗钱模式的演变方式，并强调了关键的案例研究。

示例：Chainalysis 的年度加密货币犯罪报告被执法和合规团队广泛阅读，作为非法活动趋势的基准。

• 独立调查人员

ZachXBT、Tayvano、Bax1337、WazzCrypto 和 许多其他的调查人员实时分享调查结果。他们的工作通常在正式报告发布前几天或几周内披露洗钱过程。

独立的博客和 X（Twitter）主题是用于实际归因方法和预警的金矿。

• 学术研究

大学和研究小组发表了关于交易聚类、混合启发法和跨链隐私挑战的研究。虽然更具理论性，但这些工作有助于塑造调查人员将来将使用的工具和方法。

阅读学术材料可以提高技术理解力，尤其是在高级隐私和密码学主题方面。

• 案例研究评论

研究过去的黑客攻击和洗钱事件是建立调查直觉最有效的方法之一。

备受瞩目的案例（例如，Ronin、Harmony、Euler、Curve、FTX 排空活动）经常揭示攻击者在未来漏洞利用中重复使用的模式。

使用今天的工具逐步重放旧的调查是一个强大的培训练习。

持续学习的最佳实践

• 订阅和跟踪 – 注册来自取证公司、独立研究人员和社区团体的时事通讯、RSS 提要和 Telegram 警报频道。

• 参与社区 – SEAL-ISAC、CERT 团队和区域区块链联盟 等调查员集体提供实时协作。

• 实践操作 – 不要只阅读，还要复制。将已发布案例中的地址加载到 Arkham、Breadcrumbs 或 MetaSleuth 中，并练习重建资金流。

• 安排学习 – 每月或每周留出时间专注于一个案例研究、一个新工具或一篇新的学术论文。将其视为专业发展，而不是事后才想到。

• 记录和分享 – 保留一个你所学内容的私人日志（模式、集群、标记的钱包）。随着时间的推移，这将成为你的个人情报数据库。

_高级区块链取证_部分概述的技术展示了技能和方法论的可能性。但仅凭技能是不够的。调查人员需要正确的资源 工具、社区、认证和持续学习习惯，才能大规模应用这些技术并与对手保持同步。

加密货币犯罪的格局每天都在变化：新的漏洞利用涌现，洗钱路线转移，并且出现了新的混淆策略。不变的是需要 配备、联系和知情的调查员。平台提供可见性，社区提供协作，认证提供结构，持续学习确保没有调查员掉队。

简而言之，高级技术是“如何”，而其他资源是“用什么”。 总之，它们使你能够有效地进行调查、快速响应并揭露其他人可能错过的真相。对于那些致力于这个领域的人来说，投资于技能和资源是将好奇心转化为精通的关键。

结论

这里介绍的工作，包括_高级区块链取证技术_和支持它们的附加资源，代表了在记录调查人员如何应对日益复杂的加密货币犯罪方面向前迈出了一步。从基于时间的关联、聚类和隐私池解混，到桥接浏览器、可视化平台、归因工具和监控系统的使用，本指南概述了从业者今天可以用来在链上追寻真相的方法和资源。

但重要的是要强调：这不是最终结论。区块链取证是一个 不断发展的领域，攻击者不断调整，调查人员也必须这样做。没有哪个单独的报告、工具或调查员掌握所有答案。最重要的是 持续学习、协作和坚持不懈 的心态。

这项工作是我为更大的努力做出的一个小小贡献。我并不完美，而且我仍在学习很多东西。每个案例、每次协作和每次失败都会增加另一层理解。我的承诺是继续分享真正的学习经验，无论是通过案例研究、文章还是社区讨论，以便其他调查人员可以从中受益、改进并做出贡献。

如果没有 以太坊基金会在 ETH Rangers 支持计划下的支持，这一切都不可能实现。他们的资助为深入探索这些技术并以一种有益于更广泛社区的方式呈现它们提供了必要的资源和时间。为此，我衷心感谢。

展望未来，区块链取证的挑战只会越来越大 更多的链、更多的桥、更多的隐私协议、更具创造性的洗钱方法。但选择进行调查的人的能力也会如此。如果本指南能够帮助少数调查人员提高他们的技能、发现洗钱流程或保护用户免受欺诈，那么它就实现了它的目的。

与加密货币犯罪的斗争不是一个人的旅程。这是一个集体的旅程。本指南只是我们共同构建的一堵墙中的另一块砖。

由 ETH Rangers 计划下的赠款支持

免责声明：“本文仅用于教育和信息目的。它不构成财务、法律或网络安全建议。虽然已尽一切努力确保准确性，但加密货币威胁形势发展迅速，并且所提供的信息可能无法反映最新的发展。读者在根据这些内容做出决策之前，应进行独立研究并咨询合格的专业人士。

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