鏈上追蹤：洗幣手法科普之 Tornado.Cash_ORN

這次的主題是混幣器 Tornado.Cash。

隨著黑客盜幣事件愈演愈烈，Tornado.Cash 也變得越來越“有名”，大多數黑客在獲利后都毫不留情地將“臟幣”轉向 Tornado.Cash。我們曾對 Tornado.Cash 的匿名性進行過探討，詳見：慢霧 AML：“揭開” Tornado.Cash 的匿名面紗。而今天以一個真實案例來看看這名黑客是怎么通過 Tornado.Cash 洗幣的。

基礎知識

Tornado.Cash 是一種完全去中心化的非托管協議，通過打破源地址和目標地址之間的鏈上鏈接來提高交易隱私。為了保護隱私，Tornado.Cash 使用一個智能合約，接受來自一個地址的 ETH 和其他代幣存款，并允許他們提款到不同的地址，即以隱藏發送地址的方式將 ETH 和其他代幣發送到任何地址。這些智能合約充當混合所有存入資產的池，當你將資金放入池中（即存款）時，就會生成私人憑據（隨機密鑰），證明你已執行了存款操作。而后，此私人憑據作為你提款時的私鑰，合約將 ETH 或其他代幣轉移給指定的接收地址，同一用戶可以使用不同的提款地址。

案例分析

今天要分析的是一個真實案例，當受害平臺找到我們時（具體不便透露），在 Ethereum、BSC、Polygon 三條鏈上的被盜資金均被黑客轉入 Tornado.Cash，所以我們主要分析 Tornado.Cash 的部分。

數據：Tron鏈上USDC發行量跌至20億美元下方:金色財經報道，據usdccool數據顯示，Tron鏈上USDC發行量已跌至20億美元下方，本文撰寫時為1,967,456,470.32美元。當前USDC總發行量為437.6億美元，其中以太坊鏈上發行量最高，約為406.21億美元。歷史數據顯示，波場 TRON 鏈上 USDC 發行量于今年五月突破 20 億美元，并成為USDC發行量第三大網絡，僅次于以太坊和Solana。[2022/10/8 12:49:22]

黑客地址：

（為保護受害平臺，文中地址均做了處理）

0x489...1F4(Ethereum/BSC/Polygon)

0x24f...bB1(BSC)

Ethereum 部分

借助慢霧 MistTrack 反洗錢追蹤系統，我們先對地址進行一個大概的特征分析。

從部分展示結果來看，可以看到交易行為里黑客使用較多的除了 Bridge 就是混合器 Mixer，這些對我們分析黑客畫像十分重要。

Terra鏈上DeFi鎖倉量為174.4億美元:金色財經報道，據DefiLlama數據顯示，當前Terra鏈上DeFi鎖倉量為174.4億美元，在公鏈中排名第2位。目前，鎖倉量排名前5的公鏈分別為以太坊（1512.1億美元）、Terra（174.4億美元）、BSC（154.6億美元）、Avalanche（112.8億美元）、Solana（118億美元）。[2022/1/6 8:29:48]

接著，我們對 Ethereum 上的資金與行為進行深入分析：據慢霧 MistTrack 反洗錢追蹤系統的分析，黑客將 2450 ETH 以?5x10 ETH+24x100 ETH 的形式分批轉入 Tornado.Cash，將 198 ETH 轉入 FixedFloat，這讓我們繼續追蹤 Tornado.Cash 部分留了個心眼。

既然想要嘗試追蹤黑客從 Tornado.Cash 轉出的地址，那我們就得從 Ethereum 上第一筆資金轉入 Tornado.Cash 的時間點開始，我們發現第一筆 10 ETH 和第二筆 10 ETH 間的時間跨度較大，所以我們先從跨度小的 100 ETH 開始分析。

鏈上云平臺ETF交易專區，LINK3L/USDT 上線至今漲幅高達144倍:據BitWind數據顯示，鏈上云平臺ETF交易專區中，LINK3L/USDT幣對自上線至今日，漲幅高達144倍，是2020年少有的百倍幣。行情數據僅供參考，投資有風險，入市需謹慎。[2020/8/13]

定位到 Tornado.Cash:100 ETH 合約相對應的交易，發現從 Tornado.Cash 轉出的地址非常多。經過慢霧 MistTrack 的分析，我們篩選出了符合時間線和交易特征的地址。當然，地址依然很多，這需要我們不斷去分析。不過很快就出現了第一個讓我們饒有懷疑的地址（0x40F…952）。

據慢霧 MistTrack 的分析，地址（0x40F…952）將?Tornado.Cash 轉給它的 ETH 轉到地址（0x8a1…Ca7），接著把 ETH 分為三筆轉到了 FixedFloat。

動態 | 比特幣鏈上活躍度反彈回升 出塊耗時有所延長:據Tokenview鏈上數據監測，近24小時比特幣鏈上轉賬總額為109.59萬BTC，鏈上轉賬筆數為30.75萬筆，鏈上交易額較前日激增89.85%，新增和活躍地址數較前日亦分別上漲15.72%和13.13%，全網轉賬和活躍度均有所回升，短期市場或維持向上走勢。在挖礦數據方面，比特幣近七日算力均值為106.74 EH/s，近24小時算力均值為97.28 EH/s。昨日全網區塊總數為135個，較前日減少28個，鏈上轉賬手續費總和為20.49 BTC。 注：以上內容僅供參考，不構成投資建議。[2020/1/7]

當然，這也可能是巧合，我們需要繼續驗證。

繼續分析，接連發現三個地址均有同樣的特征：

A→B→（多筆）FixedFloat

A→（多筆）FixedFloat

在這樣的特征佐證下，我們分析出了符合特征的地址，同時剛好是 24 個地址，符合我們的假設。

分析 | BTC鏈上活躍度保持近期低位盤整，且單位算力挖礦盈利率降至今年低位:據TokenInsight數據顯示，反映區塊鏈行業整體表現的TI指數北京時間10月11日8時報639.32點，較昨日同期下跌3.84點，跌幅為0.6%。此外，在TokenInsight密切關注的25個細分行業中，24小時內漲幅最高的為其它行業，漲幅為7.66%；24小時內跌幅最高的為其它商務與租賃行業，跌幅為50.83%。

據監測顯示，BTC 24h交易額為$174億，活躍址數較前日上升22.3%，轉賬數較前日上升16.85%。BCtrend分析師Jeffrey認為，BTC鏈上活躍度保持近期低位盤整，且單位算力挖礦盈利率降至今年低位，短期或將盤整。

另據Bituniverse智能AI量化分析，今日行情可開啟EOS/BTC幣幣網格交易，區間0.00029790-0.00044610 BTC，賺取幣種輪動收益。

注：以上內容僅供參考，不構成投資建議。[2019/10/11]

Polygon 部分

如下圖，黑客將獲利的 365,247 MATIC 中的部分 MATIC 分 7 次轉到 Tornado.Cash。

而剩下的 25,246.722 MATIC 轉到了地址（0x75a…5c1），接著追蹤這部分資金，我們發現黑客將 25,246.721 MATIC 轉到了 FixedFloat，這讓我們不禁思考黑客在 Polygon 上是否會以同樣的手法來洗幣。

我們首先定位到 Tornado:100,000 MATIC 合約與上圖最后三筆對應的交易，同時發現從 Tornado.Cash 合約轉出的地址并不多，此時我們可以逐個分析。

很快，我們就發現了第一個讓我們覺得有問題的地址（0x12e…69e）。我們看到了熟悉的 FixedFloat 地址，不僅?FixedFloat 轉 MATIC 到地址（0x12e…69e），從地址（0x12e…69e）轉出資金的接收地址也都將 MATIC 轉給了 FixedFloat。

分析了其他地址后，發現都是一樣的洗幣手法，這里就不再贅述。從前面的分析看來黑客對 FixedFloat 實在獨有偏愛，不過這也成了抓住他的把柄。

BSC 部分

下面我們來分析 BSC 部分。BSC 上黑客地址有兩個，我們先來看地址（0x489…1F4）：

黑客地址分 17 次轉了 1700 ETH 到 Tornado.Cash，時間范圍也比較連貫。就在我們以為黑客會故技重施的時候，發現并非如此。同樣，經過慢霧 MistTrack 的分析與篩選，我們篩選出了符合時間線和交易特征的地址，再進行逐個突破。

分析過程中，地址（0x152…fB2）引起了我們的注意。如圖，據慢霧 MistTrack 顯示，該地址將 Tornado.Cash 轉給它的 ETH 轉出給了 SimpleSwap。

繼續分析后發現，換湯不換藥，雖然黑客換了平臺，手法特征卻還是類似：

A→SimpleSwap

A→B→SimpleSwap

另一個黑客地址（0x24f…bB1）是以 10 BNB 為單位轉到了 Tornado.Cash。

而在這個地址的洗幣手法中，黑客選擇了另一個平臺，不過手法依然類似。這里就不再一一分析。

總結

本文主要由一個真實案例開啟，分析并得出在不同的鏈上黑客是如何試圖使用 Tornado.Cash 來清洗盜取的資金，本次洗幣手法具有極相似性，主要特征為從 Tornado.Cash 提幣后或直接或經過一層中間地址轉移到常用的混幣平臺（FixedFloat/SimpleSwap/Sideshift.ai）。當然，這只是通過 Tornado.Cash 洗幣的其中一種方法，更多手法仍等著我們發現。

而想要更有效率更準確地分析出結果，必然得借助工具。憑借超 2 億個錢包地址標簽，慢霧?MistTrack 反洗錢追蹤系統能夠識別全球主流交易平臺的各類錢包地址，如用戶充值地址、溫錢包地址、熱錢包地址、冷錢包地址等。通過 MistTrack 反洗錢追蹤系統可對任意錢包地址進行特征分析和行為畫像，在反洗錢分析評估工作中起到至關重要的作用，為加密貨幣交易平臺、用戶個人等分析地址行為并追蹤溯源提供了強有力的技術支撐。

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