Владелец кошелька с $5000 привык считать себя слишком мелкой целью для слежки. Чтобы связать биткоин-адрес с человеком, аналитику требовались часы работы, и тратить их ради скромного баланса было невыгодно.

Однако нейросети существенно удешевили такой поиск. В феврале группа исследователей показала, как ИИ-агент вычисляет людей только по постам под псевдонимом. Из 338 пользователей форума Hacker News он опознал 226, потратив на каждого $1–4.

У держателей криптовалюты зацепок еще больше: публичный блокчейн хранит историю переводов и суммы транзакций, а утечки данных позволяют связать адреса с именами. Вместе с командой биткоин-миксера Mixer.Money разбираемся, по каким следам находят владельца кошелька и как разорвать ончейн-связь раскрытого адреса с нынешними сбережениями.

Неприметность как защита

У приватности, которая держится только на сложности поиска, давно есть название. В 1989 году Верховный суд США закрепил понятие «практической неприметности» (practical obscurity). Журналисты тогда добивались от ФБР криминального досье на бизнесмена, чью семейную компанию подозревали в связях с мафией, и проиграли.

Логика решения была такой: аресты, обвинения и приговоры по отдельности — публичные события. Но чтобы увидеть их вместе, пришлось бы обойти суды, архивы и полицейские участки по всей стране. Сводка в одной базе избавляет от этой работы и тем самым снимает защиту, которую давала трудоемкость сбора.

Публичный блокчейн устроен похоже: транзакции открыты, но изучать их ради рядового пользователя почти никто не брался.

Исследование Large-scale online deanonymization with LLMs показало, сколько сегодня стоит преодолеть этот барьер. Его подготовили шестеро авторов во главе с Саймоном Лерменом из программы MATS и Дэниелом Палекой из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich). Среди соавторов — Николас Карлини из Anthropic и еще один сотрудник ETH Zurich Флориан Трамер.

Метод работает в три этапа. Сначала языковая модель извлекает из постов приметы человека: демографические данные, интересы, манеру письма и подробности, оброненные мимоходом. Затем система составляет список похожих кандидатов. Агент ищет их в интернете, а конвейер для больших массивов — в заранее подготовленной базе аккаунтов. Наконец, модель сопоставляет лучшие совпадения и оценивает, насколько она уверена в результате. Если сомнений слишком много, она отказывается отвечать.

Такая осторожность сокращает число находок, но бережет точность. Ошибочным оказалось лишь каждое десятое из названных имен. В другом тесте система искала владельца профиля LinkedIn среди примерно 89 000 активных пользователей Hacker News. При той же точности она нашла нужный аккаунт в 55% случаев.

По оценке исследователей, агент справляется за минуты с задачами, на которые у человека ушли бы часы. Все эксперименты обошлись команде менее чем в $2000.

«Наши результаты показывают, что практическая неприметность, защищавшая пользователей под псевдонимами в сети, больше не работает и что модели угроз для онлайн-приватности необходимо пересмотреть», — заключают авторы.

По их словам, нейросети не обязательно умнее людей: они замечают те же приметы, что и опытный следователь, просто стоят дешевле.

Метод испытали на двух форумах и расшифровках интервью с учеными. Но сама схема годится не только для текстов: на вход ей можно подать и историю транзакций.

Ончейн-спидран

Компании, которые занимаются ончейн-анализом, уже отдают ИИ-агентам часть такой работы. 25 марта TRM Labs запустила помощника Co-Case Agent. Разработчики утверждают, что он прослеживает движение средств за секунды, а решения оставляет за человеком.

31 марта Chainalysis представила собственных агентов блокчейн-разведки и назвала их развитием своей платформы. По словам компании, задачи, на которые раньше уходили дни, с ними решаются за минуты. Среди их функций — поиск транзакций в заданном временном окне и сбор данных из открытых источников.

Клиенты таких сервисов — госорганы, финансовый сектор и криптокомпании. Но конвейер Лермена и Палеки собран из общедоступных моделей и стандартных API. По оценке авторов, повторить его по силам и злоумышленникам с умеренными ресурсами.

ИИ в их арсенале уже есть. Специалисты по кибербезопасности из F6 насчитали не менее 18 APT-группировок, применявших его в атаках за полтора года. Один из кластеров, TAT26-12, поручил нейросетям разведку: сбор данных о сотрудниках, инфраструктуре и уязвимостях организаций.

Сырья для такой слежки хватает. 4 сентября производитель аппаратных кошельков Trezor сообщил, что утечка у его логистического партнера ShipMonk затронула почти 81 000 покупателей. В открытом доступе оказались имена, электронная почта, телефоны, адреса доставки и номера заказов. Большинство записей относится к 2019–2021 годам.

12 сентября необанк Revolut подтвердил, что раскрыл сведения о части пользователей в ответ на поддельные запросы. Письма пришли с аккаунта на настоящем домене госведомства. Злоумышленники могли получить копии паспортов и водительских прав, даты рождения и селфи для верификации.

Группа iamnotavillain взяла на себя ответственность за утечку и потребовала у компании около $3 млн в Monero. Хакеры утверждают, что выбирали цели с помощью блокчейн-анализа: их интересовали клиенты с крупными криптовалютными активами.

Среди пострадавших оказался бывший глава биржи Mt.Gox Марк Карпелес. В уведомлении, которое он получил, упомянуты выписки, информация о выводах и полная история операций, включая биткоин-переводы.

У каждой такой транзакции обычно указан адрес получателя, и по нему кошелек легко связать с владельцем. Как такую связку строят вручную, ForkLog описывал в материале о разведке по открытым источникам (OSINT).

ИИ-конвейер делает то же самое автоматически: он дешево перебирает сочетания данных. Утечка у продавца кошельков дает имя и место жительства. Биржевая выписка добавляет адрес вывода, а блокчейн показывает суммы и время следующих переводов. Регулярные покупки (усреднение) оставляют узнаваемый ритм, а посты под постоянным ником выдают город, профессию и увлечения.

По отдельности каждая примета подходит миллионам, но вместе они отсекают почти всех. Еще в 2000 году исследовательница Латанья Суини подсчитала, что 87% жителей США можно однозначно опознать по трем признакам: почтовому индексу, полу и дате рождения.

Вручную такую сверку стоило проводить разве что ради крупных целей. Если машине она обходится в доллары, как в экспериментах с форумами, проверять можно всех подряд.

Деанонимизация до двери

Набор из имени, размера сбережений и домашнего адреса годится не только для фишинговых рассылок. С ним за ключами приходят и лично.

По данным блокчейн-аудитора CertiK, за первое полугодие 2026 года в мире произошли 52 подтвержденные wrench-атаки, то есть нападения на держателей криптовалюты. Из них 33 пришлись на Францию. Самым частым сценарием компания называет вторжения в дома: 20 эпизодов против одного за тот же период 2025 года.

Главный сдвиг в том, что жертв все чаще выбирают по сведениям, которых в открытом доступе стало больше. Во Франции утекли базы службы занятости France Travail и портала ANTS, где оформляют документы. Отчетность для властей и KYC на биржах привязывают людей к их монетам. Доступом к таким записям торгуют инсайдеры: CertiK приводит в пример сотрудника налогового ведомства, якобы продававшего информацию об инвесторах, и работников Kraken, раскрывших данные клиентов.

«Раньше преступники во многом полагались на заметные признаки богатства: хвастовство в соцсетях или выступления на конференциях. В 2026 году злоумышленники могут объединить утекшие базы данных, налоговые и комплаенс-записи, данные клиентов бирж, профили в соцсетях, ENS, публичную активность кошельков, сведения о недвижимости и данные по номерам телефонов, чтобы собрать досье на цель без длительной физической слежки», — пишут аналитики CertiK.

По их словам, в таком досье оказываются имя, адрес, телефон, члены семьи, примерный размер капитала, активность кошельков, работодатель и привычки в поездках. Сам налет — лишь последний этап процесса, почти целиком построенного на информации.

Директор по безопасности Casa Джеймсон Лопп ведет публичную базу физических нападений. За первое полугодие 2026 года в ней 50 записей, у CertiK их 52. С 1 января по 14 октября набралось 66 эпизодов против 64 за тот же период 2025-го. Перечень неполный: в него попадают только случаи, о которых сообщали публично.

Ошибок у грабителей тоже хватает. В 2026 году Лопп отметил как минимум восемь промахов: преступники шли не по адресу, не заставали цель или врывались к людям, не имевшим цифровых активов. В Швеции налетчики избили стримера League of Legends и облили его бензином, требуя монеты, которых у него не было. Они забрали карточки Pokémon, ключи от машины и документы.

Старый сценарий, при котором жертва сама демонстрирует богатство, тоже никуда не делся. 13 октября британский трейдер под ником realist рассказал в X, что к нему домой проникли трое злоумышленников. Угрожая убийством, они похитили $40 000 с основных кошельков и $720 000 с одного из устройств Ledger, отобрали часы Rolex и разбили телефон.

«Мой совет — перестаньте хвастаться тем, сколько зарабатываете на торговле мем-коинами. Перестаньте выставлять богатство напоказ в соцсетях. Вы кричали, требуя внимания, и получили его. За внимание приходится платить цену, к которой готовы немногие».

Совет Лоппа закрывает лишь видимую часть риска. Утечки у Trezor и Revolut раскрывают и тех, кто ничего не выкладывал в сеть, а ИИ-агенты удешевляют поиск по таким базам.

Сложнее всего с биткоинами с бирж, которые проверяют личность клиентов, а регулярные покупки обычно проходят именно там. Популярный совет не отправлять такие монеты сразу в долгосрочное хранилище, а пропускать через промежуточный кошелек помогает лишь отчасти. Площадка все равно хранит адрес получателя, а каждое следующее движение средств видно в блокчейне так же, как первое.

Уже раскрытые сведения не вернуть, а сам факт владения криптовалютой не скрыть. Реалистичная цель скромнее: засвеченный адрес должен вести в тупик, а не к нынешним сбережениям.

Без совпадений

Такой тупик создают миксеры, которые возвращают владельцу монеты с другой историей. В Mixer.Money для этого есть режим «Полная анонимность». По описанию разработчиков, входящие биткоины дробятся и уходят трейдерам на биржи, а клиенту платят другие участники с иных площадок.

Сроки, число частей и распределение средств между адресами выбирает сам миксер. По замыслу команды, так исчезают совпадения по сумме и времени, на которых строится автоматическое сопоставление. Для аналитических систем выплата должна выглядеть как один из множества биржевых выводов.

Допустим, держатель отправит в Mixer.Money 0,2 BTC с засвеченного кошелька. В течение шести часов на один или два новых адреса придет несколько переводов с торговых площадок. Ни один из них не должен повторять ни исходную сумму, ни время депозита. Тот, кто наблюдает за старым кошельком, увидит лишь перевод в сервис, где след обрывается.

Проверить механику можно бесплатно: тестовые 0,001 BTC вернутся на один адрес без комиссии. Пошаговый разбор «Полной анонимности» ForkLog публиковал ранее.

Дальше все зависит от аккуратности владельца. Если свести полученные монеты с засвеченными в одной транзакции, отправить их на старый адрес или выложить скриншот нового баланса, связь восстановится.

***

Неприметность рядового держателя никогда не была технической преградой. Она опиралась на стоимость поиска, а ИИ-агенты снизили ее до нескольких долларов за человека.

Авторы февральского исследования о деанонимизации предупреждают тех, кто пишет под постоянным ником: злоумышленники способны связать аккаунт с настоящим именем. Чем больше подробностей о себе раскрывает пользователь, тем выше такая вероятность.

Платформам они предлагают ограничить массовую выгрузку данных и отслеживать автоматический сбор, а разработчикам моделей — следить за злоупотреблениями. Но в то, что такую атаку удастся распознать, они верят слабо: она распадается на безобидные задачи вроде пересказа профиля, поиска и ранжирования.