Компания Chainalysis, мировой лидер в области аналитики блокчейна, представила новую функцию под названием Workflows — инструмент, который позволяет следователям, комплаенс-специалистам и регуляторам проводить сложные on-chain расследования без технических навыков программирования. Это решение знаменует переход от ручного анализа с использованием SQL или Python к стандартизированным, повторяемым процессам, доступным любому сотруднику отдела безопасности.
📊 По данным Chainalysis, в 2025 году криптомошенники похитили около 17 млрд долларов, причём многие схемы используют ИИ, дипфейки и промышленные сети отмывания средств.
Workflows предлагает библиотеку предварительно настроенных шаблонов, которые автоматизируют типовые задачи: отслеживание подозрительных кошельков, выявление связей между акторами, анализ временных рамок транзакций и обнаружение признаков социальной инженерии. Пользователю больше не нужно разбираться в структуре данных блокчейна — система задаёт вопросы на уровне расследования: «Какие кошельки участвовали?», «В какой период происходили переводы?», «Есть ли связи с известными мошенническими кластерами?».
«Безопасность — это не функция, а культура. И она начинается с доступности инструментов для всех», — Брюс Шнайер, эксперт по кибербезопасности.
По словам Экима Бююка, старшего менеджера продукта Chainalysis, современные мошенники быстро осваивают новые технологии. Исследования компании показывают, что AI-управляемые схемы обмана извлекают в 4,5 раза больше средств с жертвы, чем традиционные методы. При этом суммы с одного кошелька могут быть небольшими — до $2 000, — но масштабируются на тысячи адресов, создавая убытки в миллиарды долларов.
Пример: в начале января 2026 года злоумышленник опустошил сотни кошельков в сетях, совместимых с Ethereum Virtual Machine (EVM), используя тактику, напоминающую утечку данных Ledger. Расследователь ZachXBT связал атаку с широким, но низкообъёмным эксплойтом, который был бы почти незаметен без автоматизированного анализа.
Ранее расследование подобных случаев требовало глубоких знаний SQL, понимания внутренней структуры данных Chainalysis и недели работы аналитика. Теперь с Workflows тот же результат можно получить за несколько минут, даже не имея технического бэкграунда.
Это особенно ценно для:
Хотя общие потери от хакерских атак в декабре 2025 года снизились на 60% (до $76 млн против $194 млн в ноябре, по данным PeckShield), объём мошенничества продолжает расти. Основной вектор — не взлом протоколов, а манипуляции с пользователями: фишинг, поддельная поддержка Coinbase, имперсонация влиятельных лиц.
Так, в 2025 году один только случай с поддельной службой поддержки Coinbase привёл к краже около $2 млн, выявленной благодаря on-chain анализу.
Workflows не просто упрощает доступ — он создаёт единый стандарт расследований. Команды могут сохранять, делиться и воспроизводить шаблоны, обеспечивая согласованность выводов и ускоряя реакцию на новые угрозы. Это особенно важно в условиях, когда криптоугрозы становятся всё более организованными и технологичными.
Chainalysis позиционирует Workflows как часть стратегии демократизации блокчейн-аналитики — превращения сложных данных в действия, понятные любому специалисту по безопасности.
