एआई ब्लॉकचेन ट्रैकिंग: बिटकॉइन की निजता के लिए इसका क्या अर्थ है

बिटकॉइन नेटवर्क और अन्य क्रिप्टोकरेंसी के मूल में एक गहरा अंतर्विरोध है।

एक ओर, इन क्रिप्टोकरेंसी को लोगों को अधिकतम व्यक्तिगत स्वतंत्रता और गुमनामी देने के लिए बनाया गया था।

दूसरी ओर, नियामकीय अनुपालन, फॉरेंसिक ऑडिट और साइबर अपराधों की जाँच के लिए क्रिप्टो परिसंपत्तियों को विशिष्ट व्यक्तियों से जोड़ना ज़रूरी है, जिनके नाम, पते आदि की पहचान हो चुकी हो।

हाल के वर्षों में यह अंतर्विरोध बढ़ा है, क्योंकि बिटकॉइन एक “मुख्यधारा” की परिसंपत्ति बन गया है और निवेश फंड, बैंक, विनियमित ईटीएफ आदि इसके मालिक हैं।

“सरकारों के सामने एक प्रमुख समस्या यह है कि साइबर अपराध, धनशोधन और आतंकवाद के वित्तपोषण के लिए बिटकॉइन जैसी क्रिप्टोकरेंसी को अनधिकृत रूप से अपनाया जा रहा है। बिटकॉइन ब्लॉकचेन से मिलने वाली गुमनामी की मज़बूती के बारे में प्रचलित मान्यताओं के विपरीत, ऐसी परिस्थितियों में संबंधित व्यक्तियों की असली पहचान उजागर करना नैतिक और कानूनी रूप से स्वीकार्य होगा, हालाँकि तार्किक रूप से यह चुनौतीपूर्ण साबित होगा।”

कुल मिलाकर, बिटकॉइन के शुरुआती, अधिक उदारतावादी दौर की तुलना में आज उसकी कीमत को गुमनामी का स्तर घटने से लाभ हो सकता है।

मशीन लर्निंग और अन्य एआई तकनीकों में प्रगति से बिटकॉइन के स्वामित्व को “गुमनामी से बाहर” लाने में मदद मिल सकती है। लेकिन आपराधिक गतिविधियों का पता लगाने और वित्तीय नियामकों की माँगें पूरी करने जैसे इस्तेमालों में भरोसे के लायक होने के लिए इसे पर्याप्त रूप से विश्वसनीय होना होगा।

Pranveer Singh Institute of Technology और Manipal University Jaipur के भारतीय शोधकर्ताओं का एक नया अध्ययन देखता है कि एआई में हुए नए सुधार—यानी एकीकृत न्यूरल आर्किटेक्चर—इस काम में किस तरह मदद कर सकते हैं। इसमें लगभग 97% सटीकता हासिल हुई।

“इस शोध का उद्देश्य अनैतिक तरीकों का इस्तेमाल किए बिना आर्थिक विकास को बढ़ावा देना है। ब्लॉकचेन-आधारित क्रिप्टोकरेंसी के परिदृश्य का अनुमान लगाने के लिए आँकड़ों पर आधारित स्रोत खोज रहे कानून निर्माता, बिटकॉइन ब्लॉकचेन पर लेन-देन के अनुपालन और कुशल जोखिम आकलन की तलाश में लगे व्यवसाय, और अवैध गतिविधियों से जुड़े पतों की जाँच-पड़ताल करना चाहने वाली कानून प्रवर्तन संस्थाएँ—सभी को इन निष्कर्षों से लाभ होगा।”

उन्होंने अपने निष्कर्ष Scientific Reports¹ में प्रकाशित किए। शोधपत्र का शीर्षक था: “विकेंद्रीकृत नेटवर्क में एकीकृत न्यूरल आर्किटेक्चर का उपयोग करके ब्लॉकचेन लेन-देन की अनुकूली पहचान-मुक्ति”।

पतों से पहचान तक

पैटर्न ढूँढ़ना

बिटकॉइन पतों के पीछे की पहचान पता लगाने के अधिकतर प्रयासों में अलग-अलग पतों पर ध्यान दिया जाता है। इसके बजाय, यह अध्ययन डीएसयू-आधारित इकाई-मिलान का उपयोग करके ब्लॉकचेन के छद्मनामों को लंबे समय तक बने रहने वाले कर्ता/इकाई समूहों में बाँटता है।

Union-Find या merge-find के नाम से भी जानी जाने वाली वियोजित समुच्चय संघटन (DSU) यह तय करने के लिए विशेषताओं—जैसे नाम, ईमेल या फ़ोन नंबर—की तुलना करती है कि क्या दो अलग-अलग रिकॉर्ड असल दुनिया के एक ही व्यक्ति या वस्तु के हैं।

बिटकॉइन के संदर्भ में इसका अर्थ है कई छद्मनाम वाले बिटकॉइन पतों को मिलाकर एक ही “इकाई समूह” बनाना, जो असल दुनिया के किसी एक कर्ता से संबंधित हो।

यह इसलिए अहम है कि उपयोगकर्ता असीमित संख्या में सार्वजनिक पते बना सकते हैं। ऐसे में अलग-अलग पतों की पहचान करना विशेष रूप से उपयोगी नहीं होता—कम-से-कम परिष्कृत अपराधियों के मामले में तो नहीं, जबकि गुमनामी से बाहर लाना सबसे अधिक इन्हीं के लिए ज़रूरी है।

सही उपकरण बनाना

बिटकॉइन उपयोगकर्ताओं की पहचान कर सकने वाला एआई उपकरण बनाने के लिए शोधकर्ताओं ने एक एकीकृत न्यूरल आर्किटेक्चर तैयार किया, जो न्यूरल नेटवर्क के विभिन्न प्रतिमानों को जोड़ता है:

• कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) कच्चे लेन-देन मेटाडेटा में मौजूद स्थानीय मेटाडेटा तथा सूक्ष्म, अपरिवर्तनीय पैटर्न निकालते हैं। ये पैटर्न फ़ीचर वेक्टर से विशिष्ट इकाई-प्रकारों की पहचान करते हैं।
  • इसका उपयोग “कैसे”: विशिष्ट स्क्रिप्ट और शुल्क पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जाता है।
• लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) मॉडल प्रवाह की गति का आकलन करते हैं।
  • इसका उपयोग “कब”: लेन-देन प्रवाह के विशिष्ट संकेतों और समय-अंतरालों की पहचान करने के लिए किया जाता है।
• लेन-देन प्रवाह के विशिष्ट संकेतों और समय-अंतरालों को संरचनात्मक मानचित्रों के माध्यम से दर्ज किया जाता है।
• ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क (GNN) पड़ोसियों के व्यवहार को शामिल करने के लिए, बैचों के भीतर एक गतिशील k-निकटतम पड़ोसी (k-NN) आसन्नता मैट्रिक्स के माध्यम से एम्बेडिंग को एकत्रित करते हैं।
  • इसका उपयोग “कौन”: टोपोलॉजिकल पड़ोस और हब से जुड़ाव की पहचान करने के लिए किया जाता है।

स्रोत: Scientific Reports

अध्ययन में इस पद्धति को 427,625 लेन-देन और 140,235 विशिष्ट इकाइयों वाले डेटासेट पर परखा गया। लेन-देन का इतिहास WalletExplorer और Blockchair के अभिलेखों से लिया गया था। हर लेन-देन में 22 विशेषताएँ थीं, जैसे block_id, transaction hash, fee_used, size, timestamp, weight आदि।

मॉडल को Intel(R) Core (TM) I9-10,900 CPU, 2.81 GHz, 32 GB RAM और 8 GB NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU वाले सिस्टम पर प्रशिक्षित किया गया।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से बिटकॉइन लेनदेन की गुमनामी उजागर करना

यह कैसे काम करता है?

इन जटिल प्रणालियों के काम करने का तरीका समझाने के लिए, चरण-दर-चरण विवरण उपयोगी होता है।

पहले चरण में सभी लेनदेन का डेटासेट तैयार किया जाता है और उन पर लेबल लगाए जाते हैं, ताकि उनका आगे विश्लेषण किया जा सके।

स्रोत: Scientific Reports

इसके बाद “पते समूहित करने” का चरण शुरू होता है। यह इस मान्यता पर आधारित है कि किसी खास लेनदेन में इनपुट के रूप में इस्तेमाल किए गए कई पते एक ही साझा निजी इकाई के होते हैं। इस चरण में Disjoint Set Union (DSU) एल्गोरिदम का उपयोग करके पहले से अलग-अलग बिटकॉइन पतों को एक साथ जोड़ा जाता है। इससे शोर में लगभग 67.2% की कमी आई।

इसके बाद लेज़र के डेटा को एक “दिशित ग्राफ़” में बदला जाता है। इसमें सबसे सक्रिय उपयोगकर्ताओं का पता लगाया जाता है और संचय-पतों (सिंक) तथा वितरण-पतों (हब) के बीच अंतर किया जाता है। साथ ही, पारिस्थितिकी तंत्र में हर समूह का सापेक्ष महत्त्व भी निर्धारित किया जाता है।

स्रोत: Scientific Reports

तैयार किए गए डेटा को बिटकॉइन नेटवर्क में उनके चार संभावित कार्यों के आधार पर भी वर्गीकृत किया जाता है: एक्सचेंज, माइनिंग पूल, मिक्सिंग सेवाएँ और जुआ। डिफ़ॉल्ट रूप से, एक्सचेंज और माइनिंग पूल को वैध गतिविधियाँ माना जाता है।

स्रोत: Scientific Reports

अंत में, अलग-अलग समूहों की पहचान करने के लिए एकीकृत न्यूरल आर्किटेक्चर (CNN-LSTM-GNN) का उपयोग किया जाता है।

“CNN से प्राप्त संरचनात्मक नक्शों को एक अनुक्रम के रूप में देखा जाता है। LSTM समय के साथ लेनदेन गतिविधि के क्रमिक पैटर्न या प्रवाह की गति को पहचानता है। GNN पतों और लेनदेन के बीच संबंधों की संरचना और कनेक्टिविटी का मॉडल बनाता है। बिटकॉइन ब्लॉकचेन के लिए यह बेहद अहम है, क्योंकि हर लेनदेन और पते को किसी ग्राफ़ में स्वाभाविक रूप से एक नोड या एज के रूप में दर्शाया जा सकता है।”

उच्च गुणवत्ता वाले परिणाम

CNN→LSTM→GNN मॉडल ने अलग-अलग मूल्यांकन मापदंडों पर बेहद सुसंगत परिणाम दिए। रैंकिंग और वर्गीकरण मापदंडों में विचलन 1–2% के भीतर रहा, जबकि त्रुटि दर में यह 1.5% था।

“मॉडल लगभग पूर्ण लिंक-पूर्वानुमान (AUC ≈ 0.995), असाधारण रूप से उच्च रैंकिंग सटीकता (MRR ≈ 0.985) और लगभग पूर्ण पुनर्प्राप्ति सफलता (Hits@10 ≈ 0.999) हासिल करता है, जबकि गलत सकारात्मक दर बहुत कम (<3%) बनाए रखता है।”

मॉडल यह वर्गीकृत करने में भी बेहद सक्षम था कि कोई बिटकॉइन पता किस प्रकार की गतिविधि से जुड़ा है।

“मॉडल की सबसे महत्त्वपूर्ण उपलब्धियों में से एक यह है कि वह मिक्सिंग सेवाओं और जुआ संगठनों के बीच बारीक अंतर कर सकता है। यह माइनिंग पूल जैसी अल्पसंख्यक श्रेणियों का भी पता लगाता है, जो डेटासेट का लगभग 0.53% हैं। ऐसा न होने पर मॉडल संभवतः बहुसंख्यक ‘एक्सचेंज’ श्रेणी को प्राथमिकता देता और इनकी अनदेखी कर देता।”

इससे भी अहम बात यह है कि मॉडल गलत सकारात्मक दर को बेहद कम (<3%) बनाए रखने में सक्षम था। गुमनामी उजागर करने वाले कार्यों में पहचानों को गलती से जोड़ने से बचने के लिए यह बहुत ज़रूरी है। विश्लेषणात्मक ऑडिट में किसी “निर्दोष व्यक्ति” को गलत ढंग से चिह्नित होने से रोकने के लिए यह अहम है।

स्रोत: Scientific Reports

मॉडल के अंतिम नतीजों में किस परत का सबसे अधिक महत्त्व था, यह जानने के लिए शोधकर्ताओं ने कुछ परतों को हटाकर विश्लेषण किया। उन्हें पता चला कि कुल मिलाकर, हटाए जाने पर Long Short-Term Memory (LSTM) परत का प्रभाव सबसे कम था, लेकिन उसने फिर भी अंतिम प्रदर्शन में उल्लेखनीय योगदान दिया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का सबसे महत्त्वपूर्ण हिस्सा Convolutional Neural Networks (CNNs) थे।

स्रोत: Scientific Reports

निवेशकों के लिए निष्कर्ष

हालाँकि बिटकॉइन के शुरुआती मूल्य-प्रस्ताव का एक हिस्सा गुमनामी था, लेकिन यह अध्ययन और अन्य शोध स्पष्ट करते हैं कि ब्लॉकचेन फॉरेंसिक विश्लेषण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति से यह जल्दी पहचाना जा सकता है कि कौन-से बिटकॉइन पते एक ही व्यक्ति या संगठन के हैं।

इसके अलावा, यह दिखाने के लिए कि इस रूपरेखा को अन्य संदर्भों में भी लागू किया जा सकता है, अलग-अलग प्रकार के ब्लॉकचेन परिवेशों में डेटासेट के बीच व्यापक मूल्यांकन किया गया। इसमें Elliptic, Bitcoin Elliptic+, Bitcoin Heist Ransomware और Ethereum (ETH ) Fraud Detection शामिल थे। इसके बावजूद, मॉडल ने लगातार उच्च सटीकता हासिल की—90 से 99% तक।

इसका अर्थ है कि अब बिटकॉइन का मूल्य लगभग पूरी तरह गुमनामी से जुड़ा नहीं रह गया है। इसके बजाय, यह भुगतान प्रणाली के रूप में इसके नेटवर्क-मूल्य, इसकी “डिजिटल गोल्ड” संरचना (पूर्ण दुर्लभता, अपरिवर्तनीयता, विकेंद्रीकृत स्वरूप, पोर्टेबिलिटी आदि) और कुल मिलाकर, डिजिटल मुद्रा के प्रति आम जनता और वित्तीय संस्थानों के उत्साह पर निर्भर करता है।

इस तरह के अध्ययनों से बेहतर विश्लेषण संस्थागत भागीदारी के समर्थन को बढ़ा सकता है। लेकिन इससे निजता और गलत सकारात्मक नतीजों को लेकर नई चिंताएँ भी पैदा हो सकती हैं। किसी विश्लेषण के “केवल” 97% सटीक होने को अवैध गतिविधियों से जुड़ाव का पक्का सबूत मानने से पहले बहुत सावधानी बरतनी होगी।

बिटकॉइन में निवेश

Coinbase

क्रिप्टोकरेंसी मुख्यधारा में तेज़ी से जगह बना रही हैं, इसलिए ज़्यादा निवेशक इनमें निवेश कर रहे हैं या क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में अपनी हिस्सेदारी बढ़ा रहे हैं। क्रिप्टो परियोजनाओं की संख्या बढ़ने के साथ भी यही बात लागू होती है।

इससे Coinbase जैसी कंपनियों को फ़ायदा होता है, जिनका क्रिप्टोकरेंसी के कारोबार, परिसंपत्तियों की कीमतों, उनकी अभिरक्षा और संस्थागत भागीदारी से गहरा संबंध है।

इसलिए, Coinbase जैसे क्रिप्टो एक्सचेंजों और प्रौद्योगिकी मंचों में निवेश करना, किसी खास टोकन को मनमाने ढंग से चुने बिना, निवेशकों के लिए क्रिप्टो बाज़ार की व्यापक स्थितियों से जुड़ने का एक तरीका हो सकता है।

हालाँकि, इसका यह मतलब नहीं है कि Coinbase के सार्वजनिक रूप से कारोबार होने वाले शेयरों में निवेश करने वालों को वही संभावित प्रतिफल (और जोखिम) मिलेंगे, जो सीधे क्रिप्टो में निवेश से मिल सकते हैं। इसके बजाय, यह क्रिप्टो बाज़ार के बुनियादी ढाँचे में निवेश है। Coinbase के अनुसार, 30 जून 2026 तक उसके मंच पर 246 अरब डॉलर की परिसंपत्तियाँ थीं।

आज, Coinbase के मुख्य ऐप और क्रिप्टो एक्सचेंज के अलावा, कंपनी कई पूरक सेवाएँ भी देती है:

• Coinbase One, एक प्रीमियम सदस्यता सेवा, जिसमें कारोबार शुल्क शून्य है, स्टेकिंग पर बढ़े हुए पुरस्कार मिलते हैं और साझेदारों के साथ विशेष ऑफ़र शामिल हैं—जैसे क्रिप्टो कर कैलकुलेटर और क्रिप्टो शोध आदि।
• Coinbase Advanced, पेशेवर क्रिप्टो कारोबारियों के लिए।
• Coinbase Wallet, एक्सचेंजों से बाहर क्रिप्टोकरेंसी और NFT को स्वयं सुरक्षित रखने के लिए।
• Coinbase Earn, एक स्टेकिंग सेवा, जिसमें क्रिप्टोकरेंसी के मालिक नेटवर्क से ब्याज कमाने के लिए अपनी क्रिप्टोकरेंसी लॉक कर सकते हैं। 2023 में Coinbase के ग्राहकों ने 23 करोड़ डॉलर कमाए।
• Coinbase Card, क्रिप्टोकरेंसी से खरीदारी करने के लिए Visa का डेबिट कार्ड। USD से भुगतान करने पर Bitcoin में 1% वापस मिलता है और ETH से भुगतान करने पर USDC में 1.5%। यह कार्ड उन सभी जगहों पर स्वीकार किया जाता है जहाँ Visa के डेबिट कार्ड स्वीकार किए जाते हैं।
• USD Coin (USDC), अमेरिकी डॉलर के बराबर मूल्य वाली एक डिजिटल स्टेबलकॉइन है, जिसका उद्देश्य एक “डिजिटल डॉलर” बनाना है।

जैसे-जैसे एआई समेत अधिक उन्नत उपकरण विकसित होंगे, वे मौजूदा क्रिप्टो बुनियादी ढाँचे को पूरक बनाएँगे। अब अधिक परिपक्व और प्रमुख मंच के रूप में, Coinbase क्रिप्टो के लगातार मुख्यधारा में आने से लाभ उठाने की अच्छी स्थिति में है। Bitcoin ETF, स्टेबलकॉइन और शेयरों का टोकनीकरण—ये रुझान भी तेज़ी से बढ़ रहे हैं।

(Coinbase के इतिहास, सेवाओं और निवेश की संभावनाओं के बारे में अधिक जानकारी कंपनी पर हमारी विशेष रिपोर्ट में पढ़ें)

Bitcoin

Bitcoin नेटवर्क में निवेश का एक और तरीका, ज़ाहिर है, सीधे Bitcoin का स्वामित्व हासिल करना है।

शुरुआत करने के लिए, इस विषय पर हमारी मार्गदर्शिकाएँ पढ़ें:

• Bitcoin (BTC) में निवेश—वह सब कुछ जो आपको जानना चाहिए
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• Bitcoin ETF क्या है? यह कैसे काम करता है और क्यों महत्त्वपूर्ण है

Coinbase (COIN) के शेयरों की ताज़ा खबरें और घटनाक्रम

उद्धृत अध्ययन

^{1. रोहित सक्सेना और अन्य। विकेंद्रीकृत नेटवर्क में समेकित तंत्रिका वास्तुकलाओं का उपयोग करके ब्लॉकचेन लेन-देन का अनुकूली डी-अनामिकीकरण। साइंटिफिक रिपोर्ट्स। 15 अक्टूबर 2026। https://doi.org/10.1038/s41598-026-69816-5}