0×00 回顾

两年前正值Wannacry爆发不久，笔者发表了《“数”说Wannacry的比特币钱包》一文，受到很多小伙伴的关注。文章从比特币基本特性、交易数据采集、交易记录分析、资金流可视化等多个方面介绍了Wannacry事件所涉及的三个比特币账户。由于“涉案”账户并未转移“赃款”，所以当时只分析了资金的来源，并没有就去向开展研究。

有热心小伙伴提示，账户在2017年8月3日对资金进行了转移操作，那么我们一起来看看账户里的钱去了哪？这两年来账户发生了什么？

Tip1：为简化描述，文中分别将wannacry的三个比特币钱包重命名为如下：

Tip2：所有采集数据截至日期为2019年6月。

0x01 When 转移时间

经过对三个钱包所有交易记录进行筛查，共有397笔交易，其中6笔转出，每个钱包分别对应2笔，具体如下图：

图1 11钱包转出记录

图2 12钱包转出记录

图3 13钱包转出记录

6笔交易分别发生在20170803日的11:39:15、12:28:20、12:41:34这三个时刻，需要说明的是交易时间相同的交易记录都记载在同一块上，所以出块时间都是一样的。据此可以推断出，有人在北京时间2017年8月3日（距离5.12共83天）12点左右对三个账户进行了操作，转走了里面的钱。

0x02 Where 资金去向

1、账户里一共多少钱

三个钱包的转入交易笔数分别为：11钱包119笔, 12钱包136笔, 13钱包138笔，从分布情况看无明显差异，也符合《“数”说wannacry的比特币钱包》里面提到的wannacry病毒程序对付款账户的随机化。

图4 各钱包转入交易占比图

截至2017.8.3日，各钱包收到的比特币数额分别为：14.41067602btc、17.77113037btc、19.74510304btc，共计51.92690943btc。

图5 各钱包转入金额占比图

2、资金去哪了

为了回答这个问题，我们需要对2017.8.3日的转出数据进行收集追踪，我们依旧使用scrapy框架进行爬取，由于数据来源网站使用了js脚本，所以urllib获取到的内容并非是真实展现的数据，因此引入selenium+phantomjs的方式调用无界面浏览器对网页进行爬取。（高版本的selenium已经放弃了对phantomjs的支持，可以选用chrome或Firefox浏览器进行，通常为了减少资源消耗选用headless无头模式）

Step1:确定爬虫入口

为了追踪钱包里钱财去向，需要紧盯转出交易顺藤摸瓜，所以3个钱包在8.3日的6笔转出记录是重点，爬虫的入口即为6笔转出记录，6条转出交易的id如下：

d17829f8097ed86fa2e961b5ccefc51877673f649196621bf90e03f42f1e9ab8

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根据数据特点，我们制作如下的两张表来分别记录交易概况和交易详情。

表1：交易概况。记录每笔交易的id、块高度、确认数、出块时间、rawtx、虚拟大小、权重、输入、输出、Sigops、矿工费、矿工费率。

图6 交易记录要素

表2：交易详情。记录每一笔资金流详情，包括交易Id、钱包地址、流入流出类型、btc数量、上一笔或下一笔交易id。下图所示本笔交易共包含3条资金流信息，1笔输入资金，2笔输出资金。

图7 交易详情要素

Step2：开始爬取

由于爬虫是以6个入口地址为起点爬取，顺着资金流追踪，只有完成一个交易记录的爬取才能获取到下一个交易的页面地址，所以同时爬取的最大请求数只能是6，这极大限制了爬虫的工作效率。为了简化爬取过程，这里只爬取了部分数据进行分析。

Step3：可视化分析

我们对11钱包的两条转出记录进行追踪，共收集到593笔交易，涉及40756条资金流。将数据进行格式化处理后，导入gephi中进行可视化展示。

图8 钱包11的交易可视化

我去~~~~密集恐惧症都犯了。。。。。可以看到图中共36409个节点和37247条边。

这些节点和边都代表了什么？根据比特币交易的特点，很多交易记录都不是单个账户对单个账户，而是一对多、多对一和多对多的资金流关系，所以我们在绘制资金流时无法将账户直接关联到另一个账户，而是需要以交易块为中介进行关联，所以图中的节点包含两种类型：钱包和交易块；图中的连线连接了钱包与交易块，代表着资金流，连线的箭头方向代表了资金流向。

为了使上面的图更加清晰直观，我们对数据进行一下处理，按照节点的类型对其进行标色。红色代表钱包，绿色代表交易块，可以看出图中被密密麻麻的钱包所笼罩。

图9 钱包11的交易可视化图（标色）

根据交易特性，交易块肯定连接输入和输出账户，所以图上交易块节点的度必定大于1，利用k-核心算法对图中度为1的节点进行过滤。

图10 钱包11的交易可视化图（标色）k-核心>1

可以看到图中的点和边均锐减到1163（3.19%）和2003（5.38%），除去593个交易块节点，有570个钱包节点被保留了下来，说明这些钱包与不止一个交易块发生了关系，参与了多笔交易。我们利用节点的出度值调整节点大小，得到如下图。

图11 钱包11的交易可视化图（标色）出度调整

可以看到其中有一个钱包格外的大，说明其资金流出的笔数非常多。为了验证我们查看该钱包的交易信息，可以看到交易210650笔，总接收2,096,890.53333999 BTC，2017年4月有几笔交易，从5月底开始交易数激增。从该钱包的流水来看很像是用来提供洗钱服务的账户。

图12 关键钱包交易统计

当把k-核心过滤条件调整为3，将边的宽度也按资金流大小进行等比例缩放，可以看到下图中剩下的钱包均可视为核心节点，从该图的线条就可以看出上图所得到的钱包的交易量确实非常大。

图13 钱包11的交易可视化图（标色）边调整

以上的分析只是11钱包的资金流去向情况，就已经非常复杂了。为了简化问题，我们对三个钱包的分析只采用2017年12月31日之前的交易数据进行，将数据导入gephi后，形成16万个节点近10万条边，选用k-核心算法过滤3度以下节点，得到下图。

图14 涉案钱包交易可视化图（标色）k-核心>3

使用加权出入度对节点大小进行调整得到如下图所示

图15 涉案钱包交易可视化图（标色）加权出入度

可以看出图中有部分节点调整后变得异常大，随便选中其中一个点查询后可看到，31比交易的流水资金高达11,777.56150534BTC，不禁为这个账户增添神秘色彩。

根据以上图像显示，三个账户的资金去向异常复杂，还经过了很多Mix账户，这些账户专门用于洗钱。

3、8月3日之后的账户

2017年8月3日三个账户同时转出“赃款”后，依旧有资金络绎不绝得转到账户里。

图16 钱包11“转脏”后的交易记录

图17钱包12“转脏”后的交易记录

图18钱包13“转脏”后的交易记录

Question：为什么还有钱转入？

A：可以看到最近转入得时间竟然是2019年5月，可以猜测或许很多不知情得人还在中招wannacry，或者这些账户又在进行其他不可告人得勾当。

4、为什么会选择2017年8月3日那有一天？

毕竟笔者也是局外人，所以只能脑洞大开的来回答这个问题啦。

图19 按月统计交易笔数

上图是2017.5月以来各月接收到的交易笔数，可以看出5月分交易异常活跃，只用了18天就拿下33笔交易，6月就骤降到17笔，7月更是可怜的2笔。由此可见，交易活跃度的极具下降使得账户所有者不再有耐心等待下去，选择了在8.3日转出了比特币。

5、什么时候兑换现金？

众所周知，比特币在2017年开始进入疯狂，走势如下：

图20 比特币2017-2019价格走势图

短短半年时间，比特币从5.12日的近7千刀涨到近2万刀，三个账户收到的51.92690943btc如果在最高点变现，将获利100.4552万美元。

0x04 比特币账户真的很难追查吗

加密货币比特币以其匿名性深受非法交易喜欢，已经成为许多在线地下交易的首选付款方式。虽然比特币账户是匿名的，但其交易并非匿名，即比特币账户的注册无需实名认证，但是比特币全网的交易记录都基于区块链技术进行，其整个支付网络中所发生的每一笔交易都会被记录在“区块链”，这是比特币货币体系用以追踪谁何时拥有哪些比特币，以及防止欺诈和伪造的分散化交易记录机制。但这些交易只是按照比特币地址记录下来的，这些地址未必与任何人的身份相绑定，因此光从这些公开的交易记录是无法追踪到使用者身份。

如果针对流量数据来进行监控识别比特币交易，从而确定交易者位置，是不是就可以获取其身份，首先需要说明的是，为了提升追踪难度，交易者往往配合“暗网”来进行比特币交易，这也正如wannary利用tor来构建C&C通道一样，同样是为了达到链路匿名话。针对比特币交易的研究，一些学者利用大数据来关联分析各个账户的彼此关系，来从中发现蛛丝马迹，但交易如果通过诸如Bitlaundry、Bitmix或Bitcoinlaundry等“比特币洗钱服务”平台支付比特币的话，那么对这些比特币进行跟踪就会变得更加困难，甚至是不可能的。

0x05 写在最后

本文只是对比特币交易分析做了浅显的介绍，有关其追踪的研究还是非常复杂繁琐，涉及到很多很多的知识，笔者还是需要多多学习，趁着高考结束的日子多加努力。

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