本文总结了论文《Towards Understanding and Analyzing Instant Cryptocurrency Exchanges》的主要研究发现，该论文已被 ACM SIGMETRICS 2025 接收。
加密货币的世界在不断演变，涌现出各种创新服务以提升用户体验。其中一项创新就是即时加密货币交易所（Instant Cryptocurrency Exchanges，简称 ICEs），这类平台旨在简化跨不同区块链交换数字资产的流程。然而，正如许多新兴技术一样，带来便利的特性也可能被别有用心之人利用。
在 BlockSec 团队最新发表的论文《Towards Understanding and Analyzing Instant Cryptocurrency Exchanges》中，我们对 ICEs 进行了全面研究，旨在揭示其运作机制、合法用途，以及最重要的——它们是如何被用于洗钱等非法活动的。此外，我们还开发了一套系统化的方法，用于追踪通过 ICE 服务流转的非法资金。
理解 ICEs：基本工作流程
在深入探讨其阴暗面之前，有必要先了解 ICEs 的一般运作方式。我们总结了 ICE 操作的典型四步流程（如图 1 所示）：
- 用户请求（链下）
流程始于用户在 ICE 平台上发起请求。该请求在链下完成，包含源加密货币和目标加密货币、金额，以及交换后资金的目标地址等详细信息。这种链下特性有助于保护用户隐私，但也给追踪带来了挑战。
- 存款（链上）
ICE 服务会为用户生成一个唯一的存款地址，用户随后将其源加密货币转入该地址。此交易记录在源区块链上。
- 资金管理与提款（链上）
存款确认后，ICE 服务会进行"即时兑换"管理。通过使用其流动性池（或与其他方合作，分为"独立型"和"委托型"两类），将目标加密货币发送至用户的目标地址。此提款记录在目标区块链上。
- 归集（链上）
ICE 服务通常会将多个存款地址中的资金整合到更大的热钱包中，以便于管理。这也是一项链上活动。
虽然用户的初始请求发生在链下，但存款和提款交易都是在链上完成的。然而，由于 ICE 服务作为中介混合了多个用户的资金，将特定的存款与特定的提款关联起来是十分困难的。
双刃剑：便利性与非法利用
ICEs 提供了不可否认的便利：快速的跨链兑换，且通常无需中心化交易所（CEXes）所要求的严格的了解你的客户（KYC）流程。不幸的是，这种 KYC 监管的缺失，加上单个用户请求链上数据的不完整性，为非法行为者创造了一个极具吸引力的漏洞。
我们的研究揭示了关于 ICEs 被滥用的惊人数据：
- 在所分析的 ICE 服务中，共有 1,247.329 万美元的非法资金通过洗钱被转移。
- 432 个恶意地址（涉及钓鱼、诈骗等活动）从 ICEs 获得了其初始资金，这使得这些平台成为非法活动的入口点。
一个鲜明的例子是 BitKeep 事件，攻击者通过多个 ICEs 洗钱超过 200 万美元。这些平台有效地切断了可追溯性链条，使执法部门更难追踪资金流向。
揭开阴影：我们的追踪方法论
尽管存在诸多挑战，打破 ICEs 提供的匿名性并非不可能。在论文中，我们提出了一种基于启发式的匹配算法，用于关联基于账户模型的区块链（如以太坊及其他兼容 EVM 的链）中的用户存款和提款。
该算法基于我们分析得出的以下洞察：
- 交易顺序：ICE 服务的提款交易必须发生在用户存款确认之后。
- 低价格偏差与请求频率：ICE 用户请求通常与市场价格非常接近。此外，尽管交易量很大，单笔存款和提款交易通常仍可通过时间戳和金额加以区分。
- ICEs 的效率：ICE 平台以速度自豪，通常在存款确认后会立即发起提款。
该匹配算法分为三个阶段运行：
- 操作识别：通过分析与 ICE 服务已知热钱包相关联的跨链交易，识别与该服务相关的所有存款和提款操作。
- 价值计算：使用历史价格数据，计算每笔已识别的存款和提款操作在交易发生时的美元价值。
- 匹配：基于两个指标——美元价值差异（V）和存款与提款之间的时间差（T）——将存款与潜在的提款进行匹配。地址重用情况也被纳入考量，因为用户可能在不同链或不同交易中使用相同的地址。
我们追踪算法的关键发现
我们使用真实数据（由两家 ICE 服务 FixedFloat 和 SideShift 提供的历史用户请求数据）对算法进行了评估，总体准确率超过 80%。这一结果意义重大，表明尽管 ICEs 具有不透明的特性，但仍有相当一部分交易可以被关联起来。
这种关联存款与提款的能力，对追踪非法资金具有深远影响。例如，我们对存入 ICEs 的恶意资金进行的分析揭示了一些常见模式：
- 从以太坊上的 ICEs 提取的大部分非法资金被发送到其他以太坊地址，将 ICEs 用作内部混币器以切断链上关联。这些资金中有许多最终被存入了中心化交易所。
- TRON 是洗钱资金另一个常见的目标区块链。
我们的案例研究，例如地址"Fake_Phishing11675"，展示了非法收益如何通过 ICEs（在本案例中为 FixedFloat）流转，有时经过多次跳转，最终到达中心化交易所。即使在复杂场景下，我们的算法也成功地揭示了这些路径。
我们研究的意义
我们的研究表明，尽管 ICEs 提供了有价值的服务，但其当前的运作模式可能被利用。我们开发的追踪方法论为研究人员、网络安全公司和执法机构打击加密货币领域的金融犯罪提供了一种新工具。 这也凸显出，一些 ICEs 所提供的"隐私性"并非不可攻破。通过系统性地分析链上数据，我们能够开始对非法交易进行去匿名化处理，并理解更广泛的洗钱生态系统。
我们的研究结果呼吁就 ICEs 的监管和反洗钱（AML）政策展开更细致的讨论。虽然过于严格的监管可能会抑制创新，但当前的形势显然为大规模滥用提供了可乘之机。一种平衡的方法——结合 ICEs 更好的自我监管、隐私保护型分析技术，以及像我们这样的先进追踪工具——或许有助于取得更好的成效。
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