GraphSense — это платформа для аналитики криптоактивов, ориентированная на контроль над данными, прозрачность алгоритмов и масштабируемость. Она является проектом с открытым исходным кодом, распространяемым под лицензией MIT. Основная цель GraphSense — обеспечить исследователям, специалистам по финансовым расследованиям и организациям возможность интерактивно изучать транзакции, адреса и потоки активов в различных блокчейнах, имея полный контроль над данными и алгоритмами их обработки. Платформа включает веб-дашборд и REST API, что позволяет как визуально взаимодействовать с результатами, так и автоматизировать задачи по анализу.
Архитектура GraphSense модульна и расширяема. В её основе — хранение данных в распределённой NoSQL-системе и масштабируемая платформа обработки данных (в частности, используются Apache Cassandra и Apache Spark). Платформа поддерживает разные модели блокчейнов: UTXO модели (например, Bitcoin, Litecoin, Zcash, Bitcoin Cash) и аккаунт-модели (например, Ethereum, Tron). Для UTXO-блокчейнов реализована аггрегация транзакций, кластеризация адресов (идентификация сущностей), создание графовых абстракций адресов и сущностей. Также предусмотрены механизмы для добавления новых сетей блокчейнов через адаптеры.
- Поддержка различных блокчейнов и моделей учёта активов: UTXO-модели и аккаунт-модели, адаптеры для популярных криптовалют.
- Веб-дашборд для интерактивного исследования: визуализация адресов, транзакций, блоков, графовых связей между сущностями.
- REST API: программный доступ к агрегированным и преобразованным данным, возможность автоматизации аналитических задач.
- TagPacks: система атрибуций (меток) адресов и сущностей, организованная совместно, происхождение данных прослеживается, поддерживаются публичные и приватные пакеты.
- Графовые абстракции: адресный граф, сущностный граф (entity graph), граф транзакций — с предвычисленными свойствами узлов и рёбер.
- Анализ транзакционных путей: поиск путей между узлами, исследование связей между адресами и сущностями; исследование потока средств между ними.
- Статистические метаданные и свойства: вычисление объёмов переводов, активности адресов, временных рамок, входов-выходов, балансов и других сводных показателей.
- Полная управляемость данных и автономность: возможность развёртывания локально, контроль инфраструктуры и данных, автономность от сторонних облачных сервисов.
- Масштабируемость: рассчитана на обработку больших объёмов данных; горизонтальное масштабирование через распределённые системы хранения и вычислений.
- Открытость и прозрачность: исходный код публично доступен, алгоритмы задокументированы, поддерживается исследовательская деятельность и верификация данных и методов.