當加密貨幣詐騙中的資金遭竊時，這些錢幾乎不會停在原地。短短幾分鐘內，它便會流過中間錢包、拆分至多個地址，最終落入某家交易所。調查人員若想追蹤這些資金，在每一個跳轉節點都會面臨一個核心問題：當被盜資金與合法資金混入同一個錢包後，流出的部分中有多少仍屬「污染資金」？
污染分析（Taint Analysis）正是解答這個問題的方法。它是區塊鏈資金追蹤的基礎技術之一，理解它不僅能讓你明白現代調查工具的能力所在，也能幫助你看清它們的侷限。
本指南將說明什麼是污染分析、調查人員所使用的三種方法，並以以太坊上的一個實際案例，讓你清楚看見每種方法的運作方式。
什麼是污染分析？
污染分析用於估算錢包餘額中有多大比例源自已知的非法來源，並在資金繼續流動時追蹤該比例。
這個概念建立在一個簡單的標籤之上。與盜竊、詐騙或受制裁地址相關的代幣被標記為污染資金；與此無關的代幣則為乾淨資金。由於單一錢包幾乎必然同時持有兩者，因此這項技術需要一套規則，將傳出的轉帳拆分為污染與乾淨兩個部分。
污染資金與乾淨資金
假設某地址收到了從詐騙受害者處盜取的 3,000 USDT，以及另外來自正常交易的 7,000 USDT。該錢包現持有 10,000 USDT，其中 3,000 為污染資金。當這個地址隨後向某交易所發送 9,000 USDT 時，調查人員必須判斷這筆 9,000 USDT 的傳出金額中，有多少應被視為污染資金。不同的規則會給出不同的答案，而這個選擇正是以下三種方法之間的核心差異。
為何重要
調查人員使用污染分析來確定優先順序。他們無法凍結整條交易鏈，因此需要一個可被合理辯護的估算，判斷哪些下游地址持有被盜資產及其金額。這個估算結果會被分享給交易所的合規團隊，或納入向執法機關提交的報告中。
污染分析的存在原因
問題的根源在於區塊鏈組合資金的方式。在以太坊這類以帳戶為基礎的鏈上，錢包的餘額是一個單一的匯集數字，因此一旦污染資金與乾淨資金落入同一個地址，在財務上便無從區分。原始交易紀錄中並不會註明「這筆 9,000 USDT 的轉帳花掉的是污染資金，而非乾淨資金」。
污染分析透過明確的會計規則填補了這個空缺。研究人員已整理出三種標準污染方法，分別稱為毒藥法（Poison）、平均分攤法（Haircut）和先進先出法（FIFO）。這些規則適用於任何公開記錄交易的公共區塊鏈，包括以帳戶為基礎的以太坊，以及大多數代幣盜竊發生的其他 EVM 網路。
三種方法與一個實例
三種方法分別是毒藥法、平均分攤法和先進先出法。毒藥法將污染交易的所有輸出全部標記為污染；平均分攤法按比例將污染分配至各輸出；先進先出法則依存款的時間順序分配污染。
沿用前述案例：該錢包在以太坊上持有 10,000 USDT，其中 3,000 為污染資金（來自受害者），7,000 為乾淨資金。它向某交易所的充值地址傳送了 9,000 USDT。以下是每種方法對這筆傳出 9,000 USDT 的標記方式。
毒藥法：凡接觸皆污染
毒藥法將涉及任何污染輸入的交易，其所有輸出一律視為完全污染，無論污染部分佔比多小。
在本例中，整筆 9,000 USDT 轉帳被標記為污染，而交易所充值地址也被標記為收到了被盜資金。其問題顯而易見：乾淨資金會被重新標記為污染，且每當資金觸碰新錢包時，「污染」代幣的總量便持續膨脹。毒藥法是精確度最低的方法，調查人員主要將其作為粗略的基準使用，而非實際估算工具。
平均分攤法：按比例分配污染
平均分攤法同樣將每個輸出視為帶有污染，但分配的是按比例計算的份額，而非全額。錢包中污染資金為 10,000 USDT 中的 3,000，即 30%，因此傳出轉帳中有 30% 被計為污染資金。
也就是說，9,000 USDT 中有 2,700 USDT 被標記為污染，6,300 USDT 為乾淨。平均分攤法比毒藥法更貼近現實，因為它保持了污染資金的總量不變，而非令其膨脹。其缺點是會將少量污染擴散至大量地址，使長距離追蹤產生雜訊。
先進先出法：按順序分配污染
先進先出法（FIFO）不考慮比例，而是關注順序。資金離開錢包的順序與其存入順序一致：最先存入的最先被支出。
在本例中，乾淨的 7,000 USDT 早於污染的 3,000 USDT 存入。依據 FIFO，傳出轉帳的前 7,000 USDT 為乾淨資金，僅後續的 2,000 USDT 為污染資金。剩餘的 1,000 USDT 污染資金則留在錢包中。FIFO 產生的追蹤結果最精確、雜訊最少，因此當目標是建立可被合理辯護的黑名單或具有證據效力的報告時，它是最常被採用的方法。
| 方法 | 規則 | 傳出 9,000 USDT | 精確度 |
|---|---|---|---|
| 毒藥法 | 任何污染均使整個輸出成為污染 | 9,000 污染 | 最低——膨脹污染池 |
| 平均分攤法 | 按比例分配污染份額 | 2,700 污染 | 中等——長距離追蹤雜訊多 |
| 先進先出法 | 先進先出按順序 | 2,000 污染 | 最高——追蹤結果最乾淨 |
三種污染分析方法對同一筆 9,000 USDT 傳出轉帳的標記結果。FIFO（已標示）產生的追蹤雜訊最少。
污染分析的能力與侷限
污染分析功能強大，但它是一種估算，而非確定的結論，誠實的報告有賴於了解其侷限。
它在資金透過普通轉帳與兌換移動時效果良好。但在三種情況下會遇到困難。混幣器刻意切斷存款與提款之間的關聯，因此必須透過統計方法而非直接追蹤來重建污染線索。高交易量將污染擴散至大量地址，使平均分攤法的估算失去意義。而跨鏈橋將價值轉移至不同帳本，因此追蹤必須在另一條鏈上重新銜接。
污染分析在三種常見情境下的表現。普通轉帳可清晰追蹤；混幣器與跨鏈橋各自需要在污染分析之外加入額外技術。
這些情況都不能完全阻止追蹤，但每一種都是工具所採用的方法及其應用謹慎程度會改變結果的地方。
污染分析與完整資金追蹤
污染分析與完整資金追蹤相互關聯，但並不相同。污染分析是會計規則；完整資金追蹤是端對端的調查。
污染分析在每個跳轉節點回答一個具體問題：對於一個收到污染資金的錢包，傳出轉帳中有多少是污染的？它是一條規則的反覆應用。
完整資金追蹤是整個調查過程：識別盜竊交易、在每個跳轉節點套用分配規則（不一定是教科書式的毒藥法/平均分攤法/FIFO 規則）、遍歷圖譜、將地址歸因至真實實體（交易所、混幣器、跨鏈橋），並產出可供行動的報告。污染分析是這項工作中的一個概念視角，與地址標記、群集分析和跨鏈匹配並列。
當分析師明確採用污染方法時，FIFO 適用於具有證據效力的報告，平均分攤法適用於跨多個地址的探索性分析，毒藥法則鮮少使用。
現代工具中的應用
手動在數千筆交易和多條鏈上逐跳套用任何會計規則並不現實，因此調查人員依賴資金追蹤工具。
BlockSec 的 MetaSleuth 是面向分析師的工具：它重建資金流向，讓調查人員能夠逐跳遍歷圖譜、群集地址並將其歸因至真實實體——正如其 LI.FI 攻擊案例研究所示。Trace AI 則透過 AI 代理自動執行相同的調查工作：使用者描述一起盜竊事件並提供錢包地址或交易雜湊，代理便會在其支援的各條鏈上追蹤資金，並產出資金流向報告及資金所到達的實體。
這些是資金追蹤工具，而非污染分析的實作。上述污染規則與它們共享同一個底層問題——流出的資金中有多少仍屬污染？——但生產級追蹤工具通常採用自身的圖譜、群集與歸因方法，而非教科書式的毒藥法/平均分攤法/FIFO 規則。理解污染分析仍然有用，因為它釐清了每個追蹤工具在每個跳轉節點都必須做出的決策類型。
常見問題
污染分析準確嗎？ 污染分析產生的是可被合理辯護的估算，而非確定的結論。其準確性取決於所使用的方法以及追蹤的複雜程度。FIFO 對於普通轉帳能給出最清晰的結果，而混幣器和極高的交易量會降低可信度，需要借助額外技術。
毒藥法與平均分攤法有何區別？ 兩者都將污染交易的每個輸出視為帶有污染，但毒藥法將每個輸出標記為完全污染，而平均分攤法則為每個輸出分配按比例計算的份額。毒藥法會膨脹污染資金的總量；平均分攤法則保持其不變，因此平均分攤法更具實用性。
污染分析能追蹤經過混幣器的資金嗎？ 無法直接追蹤。混幣器的設計目的正是切斷存款與提款之間的關聯，因此簡單的污染規則無法直接跟蹤資金。調查人員使用統計與行為分析來重建關聯，這比追蹤普通轉帳更難且更不確定。
持有污染加密貨幣是否違法？ 持有工具標記為污染的資金並非自動構成違法，污染標記是估算而非法律判斷。儘管如此，交易所可能會凍結與盜竊相關的充值，而知情持有被盜資金具有法律風險。污染分析標示出應重點關注之處，但不能判定罪責。
污染分析適用於哪些區塊鏈？ 相關原則適用於任何公開記錄交易的公共區塊鏈，包括以帳戶為基礎的以太坊，以及大多數代幣盜竊發生的其他 EVM 網路。不同交易模型的具體機制有所差異，但污染與乾淨的邏輯是相同的。
延伸閱讀
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關於作者。 Andy 是 BlockSec 的安全研究員，專注於鏈上資金追蹤及 MetaSleuth 背後的技術原理。本文取材自其團隊在 EVM 鏈上真實盜竊案例中所應用的調查模式。
參考文獻
- Tironsakkul, Maarek, Eross, Just — Probing the Mystery of Cryptocurrency Theft: An Investigation into Methods for Taint Analysis, arXiv:1906.05754 (2019). https://arxiv.org/abs/1906.05754
