(untitled) (Computer systems and information technologies, 2025)
Стрімке зростання операцій із цифровими активами ускладнює їхні аналіз і контроль. Хоча блокчейн забезпечує прозорість транзакцій, але високий рівень псевдонімності учасників створює значні труднощі у визначенні характеру взаємодій та виявленні потенційно небажаної активності. Це викликає потребу в сучасних інструментах, здатних автоматично обробляти великі обсяги даних, об’єднувати адреси у кластери та оцінювати їхню поведінку на основі узагальнених транзакційних характеристик. Пропонується розробка вебсервісу для аналітики транзакцій цифрових активів, який автоматично формує кластери адрес і виконує їхню класифікацію за допомогою моделей машинного навчання. Система забезпечує інформативне, інтерпретоване подання даних і надає користувачеві можливість оцінювати природу активності певної адреси. Методика побудована на застосуванні евристик для кластеризації блокчейн-адрес у мережах з UTXO-моделлю, а також на обчисленні структурних і поведінкових характеристик сформованих кластерів. Для класифікації було використано моделі Random Forest, Extra Trees та XGBoost, навчання яких проводилося на маркованій підмножині наукового датасету. Технічна реалізація вебсервісу здійснена на основі фреймворку Symfony для серверної частини, бібліотеки React для клієнтської частини, СУБД MySQL і PostgreSQL для роботи з даними, мови програмування Python для машинного навчання, а також інструментів Docker і Nginx для розгортання та забезпечення стабільності роботи. Результати дослідження показали, що моделі машинного навчання здатні ефективно класифікувати кластери адрес цифрових активів за їхніми поведінковими ознаками, а інтеграція алгоритмів у вебсервіс забезпечує автоматичне формування аналітичних звітів. Наукова новизна полягає у поєднанні евристичних підходів до кластеризації адрес із моделями машинного навчання, що дозволяє оцінювати поведінку кластерів та визначати їхню потенційну ризиковість. Практична значимість розробленого вебсервісу визначається можливістю його застосування для оперативної перевірки криптовалютних адрес, виявлення зв’язків між ними та оцінювання потенційних ризиків взаємодії, що є корисним як для організацій, так і для звичайних користувачів.