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案例
Chainalysis是黑箱嗎？可以進入法庭？
Sterlingov 被控經營比特幣混幣器 Bitcoin Fog。美國政府用 Chainalysis Reactor 追蹤資金流向，最後把超過90萬個地址歸入 Bitcoin Fog，追蹤到約128萬枚比特幣的流入與流出。
但Chainalysis 是私人公司的軟體。
憑什麼說這幾十萬個地址，其實是同一個人或同一個服務在控制？
辯方說Reactor 沒有完整經過同儕審查，也沒有正式統計的錯誤率，甚至拿不到原始碼，那不就是黑箱？甚至稱它是垃圾科學。
法院沒有因為 Chainalysis 很有名就直接採信。
要問的是這套方法到底能不能被驗證？
區塊鏈不告訴你地址背後是誰，但每筆交易的時間、金額、來源地址、去向地址，都永久記錄在公開區塊鏈上。
例如一筆交易同時動用好幾個地址付款，要把每個地址裡的比特幣轉出去，就必須掌握各自的私鑰。
所以如果幾個地址經常一起付款，就很可能由同一個人控制。
這就是co-spend clustering。
Reactor 再比對錢包交易模式、找零地址、peel chain，以及交易所資料、測試交易、扣押資料等資訊，把可能由同一人控制的地址歸在一起。
區塊鏈資料是公開的，很多分析不用 Reactor 也能人工重做，也可以拿 TRM Labs、Ciphertrace 等工具交叉驗證，再用交易所資料、測試交易、扣押資料等核對。
FBI 證人甚至表示他長期透過交易所資料驗證 Chainalysis 的地址歸屬，本案檢查的資料沒有發現 false positive。另有大量地址經驗證後，正確率達99.9146%。
所以沒有完整同儕審查、沒有統一統計的錯誤率，不代表證據當然不能進法院。
要通過檢驗證據的道伯法則只要能回答以下問題，方法能不能測試？結果能不能重現？能不能被其他資料驗證？
法院認定Reactor通過道伯法則及聯邦證據法第702條的可靠性門檻，2026年二審也維持這個看法。
辯方另外要求取得Reactor原始碼，法院也沒有接受，因為辯方已能接觸其分析規則及基本假設，卻無法具體說明原始碼如何影響防禦。
混幣器可以製造煙霧。
但煙霧下面的腳印，仍然寫在區塊鏈上。
United States v. Sterlingov (D.D.C. 2024)
United States v. Sterlingov (D.C. Cir. 2026)
但Chainalysis 是私人公司的軟體。
憑什麼說這幾十萬個地址，其實是同一個人或同一個服務在控制？
辯方說Reactor 沒有完整經過同儕審查，也沒有正式統計的錯誤率，甚至拿不到原始碼，那不就是黑箱？甚至稱它是垃圾科學。
法院沒有因為 Chainalysis 很有名就直接採信。
要問的是這套方法到底能不能被驗證？
區塊鏈不告訴你地址背後是誰，但每筆交易的時間、金額、來源地址、去向地址，都永久記錄在公開區塊鏈上。
例如一筆交易同時動用好幾個地址付款，要把每個地址裡的比特幣轉出去，就必須掌握各自的私鑰。
所以如果幾個地址經常一起付款，就很可能由同一個人控制。
這就是co-spend clustering。
Reactor 再比對錢包交易模式、找零地址、peel chain，以及交易所資料、測試交易、扣押資料等資訊，把可能由同一人控制的地址歸在一起。
區塊鏈資料是公開的，很多分析不用 Reactor 也能人工重做，也可以拿 TRM Labs、Ciphertrace 等工具交叉驗證，再用交易所資料、測試交易、扣押資料等核對。
FBI 證人甚至表示他長期透過交易所資料驗證 Chainalysis 的地址歸屬，本案檢查的資料沒有發現 false positive。另有大量地址經驗證後，正確率達99.9146%。
所以沒有完整同儕審查、沒有統一統計的錯誤率，不代表證據當然不能進法院。
要通過檢驗證據的道伯法則只要能回答以下問題，方法能不能測試？結果能不能重現？能不能被其他資料驗證？
法院認定Reactor通過道伯法則及聯邦證據法第702條的可靠性門檻，2026年二審也維持這個看法。
辯方另外要求取得Reactor原始碼，法院也沒有接受，因為辯方已能接觸其分析規則及基本假設，卻無法具體說明原始碼如何影響防禦。
混幣器可以製造煙霧。
但煙霧下面的腳印，仍然寫在區塊鏈上。
United States v. Sterlingov (D.D.C. 2024)
United States v. Sterlingov (D.C. Cir. 2026)
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