Kurz erklärt: Cluster-Attribution bezeichnet den zweistufigen Prozess der Blockchain-Analyse, bei dem zunächst zahlreiche Adressen mittels Heuristiken zu einem Cluster einer gemeinsamen Entität zusammengefasst und dieser Cluster anschließend einer realen Organisation (etwa einer Börse, einem Marktplatz oder einer Person) zugeordnet wird.
Zwei Arbeitsschritte
Cluster-Attribution gliedert sich in Clustering und Attribution:
- Clustering: Mithilfe von Heuristiken wie der Common-Input-Heuristik und der Change-Address-Heuristik werden Adressen, die vermutlich demselben Akteur gehören, zu einem Cluster verbunden.
- Attribution: Dem Cluster wird über externe Informationen eine reale Identität oder Kategorie zugewiesen, etwa „Börse X“, „Darknet-Marktplatz Y“ oder „Ransomware-Gruppe Z“.
Datenquellen für die Attribution
Die Zuordnung eines Clusters zu einer realen Entität stützt sich auf Off-Chain- und On-Chain-Daten, unter anderem:
- eigene Testtransaktionen (Einzahlungen bei Börsen und Diensten zur Markierung bekannter Adressen)
- öffentlich publizierte Adressen (Spendenadressen, Foren, Webseiten)
- Daten aus behördlichen Beschlagnahmungen und Ermittlungen
- Informationen von regulierten Diensten im Rahmen von Auskunftsersuchen
- Web-Scraping und Leak-Datenbanken
Kommerzielle Anbieter wie Chainalysis, Elliptic oder TRM Labs pflegen umfangreiche, proprietäre Attributionsdatenbanken, deren Datengrundlage nicht vollständig öffentlich ist.
Bedeutung und Kritik
Cluster-Attribution ist die Voraussetzung für nahezu alle nachgelagerten Compliance-Prozesse, darunter Transaktions-Monitoring und der Sanktionslisten-Abgleich. Sie ermöglicht, das Risiko einer Zahlung anhand ihrer Herkunft und ihres Ziels einzuschätzen.
Kritisiert wird die Methode wegen ihrer probabilistischen Natur: Fehlerhafte Heuristiken können Cluster zu groß (Über-Clustering) oder falsch attribuieren. Da die zugrunde liegenden Datenbanken meist geschlossen sind, ist die Nachprüfbarkeit einzelner Zuordnungen für Betroffene und Gerichte eingeschränkt.
Häufige Fragen
Was unterscheidet Clustering von Attribution?
Clustering fasst technisch zusammengehörige Adressen zu einer Gruppe zusammen. Attribution verknüpft diese Gruppe mit einer realen Identität oder Kategorie, etwa einer bestimmten Börse.
Wie werden Cluster realen Diensten zugeordnet?
Über externe Daten wie eigene Testeinzahlungen, öffentlich bekannte Adressen, Ermittlungsdaten und Auskünfte regulierter Dienste. Diese Informationen stammen von außerhalb der Blockchain.
Wie zuverlässig ist Cluster-Attribution?
Sie beruht auf Wahrscheinlichkeiten. Fehler bei den Heuristiken oder veraltete Attributionsdaten können zu falschen Zuordnungen führen, weshalb Ergebnisse als Indizien und nicht als Beweise gelten.
Wer erstellt Attributionsdatenbanken?
Vor allem spezialisierte Analysefirmen wie Chainalysis, Elliptic und TRM Labs sowie Ermittlungsbehörden. Die Datenbanken sind meist proprietär und nicht vollständig öffentlich einsehbar.
Was bedeutet Über-Clustering?
Über-Clustering entsteht, wenn Heuristiken fälschlich Adressen unterschiedlicher Besitzer zusammenlegen, etwa bei nicht erkannten CoinJoin-Transaktionen. Das Cluster wird dadurch fälschlich zu groß.
Zusammenfassung
Cluster-Attribution verbindet in zwei Schritten Adressen zu Entitäts-Clustern und ordnet diese realen Diensten oder Personen zu. Sie bildet die Grundlage für Transaktions-Monitoring und Sanktions-Screening, ist aber probabilistisch und wegen weitgehend geschlossener Datenbanken nur eingeschränkt überprüfbar.
Weiterführende Quellen
- Meiklejohn et al.: A Fistful of Bitcoins: dl.acm.org
- Wikipedia: Bitcoin: de.wikipedia.org