ブロックチェーン分析

ブロックチェーンは通常公開されているため、誰でもノードやブロックエクスプローラーサイト（Etherscan.ioやBitRef.comなど）を照会することで、取引の内容を閲覧できる。共通支出クラスタリングアルゴリズムを使用することで、ブロックチェーン上の特定のエンティティの取引をマッピングすることが可能となる^[7]。このような方法で、様々な暗号資産を用いて不正な資金の移動をする犯罪者が検挙されている^[8]。

ブロックチェーン分析は、複数の注目事件において証拠特定に貢献してきた^[9]。2018年には、ビットコイン取引の分析により、主要な暗号通貨取引所BTC-e（英語版）とFancy Bearとの関連が明らかになった^[10]。2019年には、児童ポルノを扱う主要なサイトが、ブロックチェーン分析技術を用いた解析によって明らかになり、法執行機関によって閉鎖された^[11]。

2021年には、米国司法省が、コロニアル・パイプライン・ランサムウェア攻撃（英語版）からの身代金の大部分をブロックチェーン分析により回収した^[12][13]。2022年には、IRS犯罪捜査部門（英語版）が、ブロックチェーン分析により50,000ビットコイン以上のビットコインを、シルクロード（ダークウェブの闇市）から押収した^[14][15]。

日本国内の事例では、2018年に発生したCoincheck（コインチェック）からの仮想通貨NEM（ネム）巨額流出事件において、犯人がダークウェブ上で不正流出したNEMを他の暗号資産と交換する試みを行った。警視庁はブロックチェーン上の全取引を追跡し、交換に応じた多人数を特定。最終的に、盗品と知りながら交換に関与したとして、組織犯罪処罰法違反（犯罪収益収受）などの疑いで全国の男女約30人が検挙された^[16]。

また、2023年に発覚したフィリピンを拠点とする広域強盗事件（通称「ルフィ」グループによる事件）の捜査でも、ブロックチェーン解析が活用された。犯行グループは奪った現金を暗号資産に換えて資金洗浄（マネーロンダリング）を図ったが、警察当局は解析ツールを用いて資金の流れを追跡。資金が最終的に集約されたウォレットを特定したことが、主犯格らの立件に向けた重要な証拠となった^[17]。

ブロックチェーン分析において学術研究は著しく発展しており、特筆すべき点として以下の研究が挙げられる。

• オンチェーンデータのリアルタイムの監視およびインデックス化による、異常やプロトコル挙動の検出^[18]。
• 複数のブロックチェーンプラットフォーム間でのスケーラビリティおよびデータ統合に対応する、クロスチェーン相互運用性分析^[19]。
• 取引グラフにおける不審なパターン、詐欺、違法な活動を特定するため機械学習モデルを活用する、AI/ML駆動型リスク検出^[20]。

こうした発展は、ブロックチェーン解析が事後的なフォレンジック調査から、ブロックチェーンのエコシステムを保護・分析するための『先回りする（プロアクティブな）自動化インフラ』へのパラダイムシフトを象徴している。