区块链中用户行为的聚类与分析：以 Planet IX 为例

运行在公共区块链上的去中心化应用 (dApp) 具有可信度和透明度优势，因为该区块链上的每一项活动都可以通过交易数据被公开追踪。然而，这引入了一个潜在的隐私问题，因为该数据可以被跟踪和分析，从而揭示用户行为信息。我们提出了一个用户行为分析管道，以展示如何提取和分析此类信息以识别描述用户在游戏中行为的独立聚类。该管道从收集来自名为 Planet IX 的区块链游戏的交易数据开始，涉及智能合约。在数据收集中，考虑了原始交易信息和交易事件。从该数据中，可以形成独立的游戏动作，并用于展示用户以何时进行游戏活动的形式。这些用户流程的扩展版本还展示了 Non-Fungible Tokens (NFT) 如何被用户行为所利用。后者作为图神经网络 (GNN) 模型的输入，以提供这些流程的图嵌入，这些嵌入可被用于聚类算法将用户行为聚类到独立的行为聚类中。我们对提出的方法进行基准测试和比较，评估了众所周知的聚类算法。对用户行为聚类进行分析和可视化。发现可以提取关于属于这些聚类的用户的行为信息。这种信息可以被恶意用户利用。为了演示这一点，还提出了一个基于结果的隐私威胁模型，涉及多个可能受影响的领域。