“AI诈欺”吞没热搜，又刮起半程对新控制技术的担忧。总而言之，控制技术产业发展不仅为实践者带来产业发展机遇，也让蓄意普通用户有了有机可乘。每每新控制技术更替，往往会出现新半程犯罪行为控制技术、犯罪行为形式的预览，火爆一时的区块链控制技术也不值得一提。
相对于监管较成熟的web2.0，web3.0中利用区块链展开犯罪行为资本金转移不受时间、空间限制，且保密性极强，压制技术难度被迫升级换代。区块链自然生态还未尽善尽美，公安部门部门压制交互式币犯罪行为缺乏网络、金融专业技能，存在信息处理与使用等控制技术准入门槛，需要突破身份辨识、资本金跟踪、数据系统分析等痛点。
在国内紧紧围绕实现区块链独立自主受控的热门话题下，业内也一直突显区块链安全可靠区块链中的合规性安全可靠，与过往安全可靠赛车场中的信息安全可靠、网络安全可靠著眼控制技术压制略有不同。他们主要就通过TO G业务，将控制技术能力科技化，帮助公安部门、警察机关在涉交互式币犯罪行为的全业务流程中展开压制。
网赌如何高歌猛进区块链？
富诚纯链源SAFEIS研究所根据公开裁决公文统计，2022年，中国涉交互式币犯罪行为刑事案件金额高达348.49亿元人民币。从犯罪行为活动的逻辑来看，现有的涉交互式货币刑事案件主要就是四大类别：网络赌徒和情色现场直播类、诈欺和偷盗类、贩毒类、逃税类和鞘花产类。这其中，网赌则是典型的涉交互式币犯罪行为类别，也是公安部门部门的重点压制对象。
其实网赌referring并不美味，这基本是字章网络时期经常出现的赌徒方式。但网赌为什么要从web2产业发展到web3的区块链？原因有赖于区块链本身。
金融清算是区块链中重要的应用情景之一，网络赌徒将交互式币作为独立的支付清算方式，高频出现在上游犯罪行为活动中。此外，区块链的去中心化、匿名性等控制技术特性，也成为了犯罪行为分子的违法漏洞。
“去中心化”即去除了中心管制，第字章网络中的第三方管理机构或硬件设施不复存在，所有数据都掌握在用户自己手中——用户拥有了对个人数据的控制权。如此，对比过往公安部门部门通过银行等掌握用户数据的第三方机构就能调取相关犯罪行为信息，展开资本金跟踪、IP地址跟踪，在区块链上则根本行不通。
“匿名性”的控制技术特点又让犯罪行为分子将身份保密。区块链采用非对称加密的控制技术，存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的，只有在数据拥有者授权的情况下才能访问到。在区块链上，各区块节点的身份信息不需要公开或验证，信息传递、资本金往来均可以匿名展开，对违法者的身份识则别成为痛点。
通常，完整的网赌环节为“注册-充值-赌徒-退筹”，区块链中的网赌也是如此。但从案情分析的角度来看，在区块链上则会产生大量的入境地址、归集地址、下游地址等，这也是警方查案所需的重要信息。
具体来看，首先，犯罪行为分子通过将交互式币打入网赌集团提供的钱包来获得相应筹码，这里会产生大量的入境地址；其次是展开赌钱，最后再清算，这一过程中产生了归集地址。整个业务流程中，众多的入境地址会流入归集地址，在归集地址后又形成许多下游地址。下游地址之后的步骤会涉及到变现，而变现需要经过中心化的交易机构，犯罪行为分子的真实身份信息则由此暴露。
富诚纯链源高管讲解到：“入境地址是刑事案件突破的线索，归集地址则是网赌犯罪行为集团的起点。”公安部门部门会根据这些线索情报展开立案，而这些线索等都需要通过控制技术手段展开数据挖掘、数据分析与处理。
数据底座与机器学习来帮助刑事案件侦破
链上的资本金流转会和很多区块链钱包关联，相应的，刑事案件侦破业务流程中需要用到的入境地址、归集地址、下游地址等信息，必然会形成海量难以处理的数据，而海量数据中真正有用的信息还需要通过主动挖掘才能获得。
行整理分析、筛选出办案所需要的有用信息？富诚纯链源独立自主研发了一个服务公司内部的数据中台——SAFEIS安数，主要就提供大数据控制技术、分析计算，以及机器学习的能力。
其一是自己建设全节点队对于储存的这些数据的底层理解。其二是接入了第三方
截止目前，富诚纯链源而获得犯罪行为分子的真实身份信息。
而在积累了海量数据之后，SAFEIS安数同时借鉴行业专家的业务经验，通过机器学习数学模型，挖掘海量数据中的隐含信息，最终训练成具备判别能力的数学模型，辅助专家做出更加迅速精准的业务判断。
与GPT所使用的LLM大语言数学模型不同，富诚纯涟源机器学习数学模型更多是基于图计算。根据链上的数字等数据信息，机器学习的数学模型会用机器去看几万个地址，看几十万个交易记录，从而学习不同类别犯罪行为模式的特征，以方便未来高效的去判定这些模式。这些数学模型也会随着犯罪行为手法的预览而不断预览，除了网赌的数学模型外，富诚纯链源还有针对贩毒的数学模型，针对情色网站的数学模型等。
基于服务于公司内部的SAFEIS安数，富诚纯链源叠加了TO G的产品SAFEIS安士，将安数中的海量数据包装成用户看得懂的形式，在产品页面上直观呈现为网状图。
据了解，机器学习数学模型在安士中也有体现，其形成了智能查找的工具，通过点击某个节点，可以查找从这个点出发的下面的资本金流向，判断哪些节点和这个点的关系较大，有助于警方高效判断。通过机器学习数学模型，能将原本需要几天时间才能完成的工作量，缩短至十分钟到二十分钟。此外，富诚纯链源也在设想基于GPT推出问答的智能助手，进一步降低使用的准入门槛，提升使用效率。
富诚纯链源高管告诉钛媒体App，目前的行业一致意见都更加著重安全可靠。“以前的舆论观感不太好，阻碍了大量的用户进入行业，那么大家现在也越来越重视安全可靠，有很多公司开始做这块的业务，我们希望大家能够一起把整个行业的安全可靠做起来，这样用户真的可以放心的，不要被割韭菜，不要被偷窃，不要被钓鱼，安心在（区块链）上面使用产品。”
合规性的自然生态搭建好了，才会有更多资本与机会涌入区块链赛车场。在战略地位上，富诚纯链源对SAFEIS安数还有分阶段的构想：第一步，短期内继续在公司内部发挥数据中台的作用，为G端、C端的需求提供支持；第二步，基于数据能力、机器学习能力，让SAFEIS安数成为独立自负盈亏的，能够孵化新产品能力的公司；第三步，是远期来看，能够形成API接口去提供给需要这个能力的公司，一起搭建自然生态。未来是否能如富诚纯链源所愿，还有待时间验证。（作者 | 贾雨微 编辑 | 秦聪慧）
