s0md3v/orbitHerramienta de Investigación de Transacciones Blockchain
ＯＲＢＩＴ
Orbit está diseñado para explorar la red de una wallet blockchain mediante el rastreo recursivo del historial de transacciones. Los datos se renderizan como un gráfico para revelar fuentes principales, sumideros y conexiones sospechosas.
Nota: Orbit solo funciona con Python 3.2 y superior.
Comencemos por rastrear el historial de transacciones de una wallet.
3.2-blue.svg">
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F
El rastreo de múltiples wallets no es diferente.
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F,1ETBbsHPvbydW7hGWXXKXZ3pxVh3VFoMaX
Por defecto, Orbit obtiene las últimas 50 transacciones de cada wallet, pero se puede ajustar con la opción -l.
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F -l 100
La profundidad de rastreo predeterminada de Orbit es 3, es decir, obtiene el historial de la(s) wallet(s) objetivo, rastrea las wallets recién encontradas y luego rastrea nuevamente las wallets en el resultado. La profundidad de rastreo se puede aumentar o disminuir con la opción -d.
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F -d 2
Las wallets que han hecho solo un par de interacciones con nuestro objetivo pueden no ser importantes; se le puede indicar a Orbit que rastree las N wallets principales en cada nivel usando la opción -t.
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F -t 20
Si deseas ver los datos recopilados con un visor de gráficos de tu elección, puedes usar la opción -o.
python3 orbit.py -s 1AJbsFZ64EpEfS5UAjAfcUG8pH8Jn3rn1F -o output.graphml
Formatos compatibles
graphml (Compatible con la mayoría de visores de gráficos)json (Para procesamiento en bruto)Este es tu panel de terminal.
Una vez que el escaneo esté completo, el gráfico se abrirá automáticamente en tu navegador predeterminado. Si no se abre, abre quark.html manualmente.
No te preocupes si tu gráfico se ve desordenado como el de abajo o peor.
Selecciona la opción Make Clusters para formar clústeres usando un algoritmo de detección de comunidades. Después de eso, puedes usar Color Clusters para asignar diferentes colores a cada comunidad y luego usar la opción Spacify para corregir nodos y aristas superpuestos.
El grosor de las aristas depende de la frecuencia de transacciones entre dos wallets, mientras que el tamaño de un nodo depende tanto de la frecuencia de transacciones como del número de conexiones del nodo.
Como Orbit utiliza para renderizar el gráfico, hay más información sobre las diversas funciones y controles en el README de Quark.