トランザクションから送金元と宛先のウォレットアドレスを調べ、特定のアカウントとの関連性を調査することは可能なのでしょうか？

送金元と宛先のウォレットアドレスを調査して、特定のアカウントとの関連性を特定するプロセスの実行例をご紹介します。

以下がそのプロセス実行例です。

1. トランザクションデータの取得
   

   • まず、調査対象のトランザクションのデータをブロックチェーンエクスプローラーやブロックチェーンノードから取得します。
   • このデータには、トランザクションのハッシュ、送金元アドレス、送金先アドレス、金額、ガス料金、タイムスタンプなどが含まれます。

2. 送金元アドレスの調査

   • 送金元アドレスを取得し、そのアカウントからの過去のトランザクションを調査します。
   • このアカウントが他のアカウントとのトランザクションを行っているか、どのような送金パターンを持つかを分析します。

3. 送金先アドレスの調査

   • 送金先アドレスを取得し、そのアカウントへのトランザクションを調査します。
   • 送金先アドレスが他のアカウントからの送金を受け取っているか、どのような送金パターンを持つかを分析します。

4. クラスタリング
   

   • 送金元および送金先のアドレスをクラスタリングアルゴリズムを使用してグループ化します。
   • クラスタリングは、同じアカウントによるトランザクションを同一のクラスターにまとめるプロセスです。これにより、アカウントごとのトランザクションパターンを特定できます。

5. 相関データの収集

   • クラスタリングされたアカウントの間での相関データを収集します。
   • これには、特定のアカウントとの頻繁な送金、共有されたウォレットアドレス、不審な活動などが含まれます。

6. 詳細な分析:

   • クラスタリングされたアカウントと相関データを詳細に分析し、詐欺アカウントの特徴や不正行為の兆候を見つけます。

7. 詐欺アカウントの特定:

   • トランザクションデータと相関データを基に、詐欺アカウントの特定を試みます。
   • 詐欺の可能性が高いアカウントを見つけたら、詐欺アカウントとして識別します。

このプロセスでは、送金元と宛先のアドレスを分析して、特定のアカウントとの関連性を見つけることが目的です。

クラスタリングや相関データの収集を行うことで、特定のアカウントが他のアカウントとどのように関連しているかを特定し、詐欺アカウントを特定するのに役立ちます。