Chain Surveillance

Anna paie un livre en bitcoins. Elle utilise un portefeuille, une application ou un appareil permettant de recevoir et d’envoyer des paiements. Une fois la transaction confirmée, elle l’ouvre dans un explorateur de blockchain pour consulter l’historique public des transactions Bitcoin confirmées. Elle voit quelles anciennes sorties son portefeuille a dépensées et quels nouveaux montants il a créés. Une sortie encore disponible est appelée UTXO : un montant assorti de conditions pour le dépenser. Les entrées de la transaction désignent les anciennes sorties qu’elle dépense. Une partie va au commerçant ; après déduction des frais, le reste revient à Anna sous forme de monnaie rendue, appelée change en anglais. Les données publiques ne précisent généralement pas ces rôles. Elles n’imposent pas non plus de champ pour le nom ou l’adresse IP. Elles n’affectent pas chaque satoshi entrant, la plus petite unité du bitcoin, à une sortie particulière. Les flèches colorées d’un outil peuvent donc représenter sa propre règle de répartition des valeurs, plutôt qu’une information supplémentaire confirmée par le réseau. [1] [7] [8]

Pour payer, un portefeuille peut réunir plusieurs sommes reçues auparavant. L’analyste peut alors supposer que toutes les entrées sont contrôlées par la même entité. Cet indice porte le nom de Common Input Ownership Heuristic : une heuristique est une hypothèse utile, pas une certitude. Déduire quelle sortie correspond au change peut encore agrandir le groupe. Mais il existe des contre-exemples documentés. CoinJoin permet à plusieurs participants de construire une transaction commune ; avec Payjoin, le destinataire peut ajouter sa propre entrée au paiement de l’expéditeur. BIP 78 décrit précisément ce procédé. Une transaction commune ne prouve donc pas un propriétaire commun, et les participants n’ont pas besoin de partager leurs clés privées. Une clé privée est un nombre secret servant à créer une signature qui autorise la dépense de bitcoins. [2] [5] [7]

Le lien décisif peut venir de l’extérieur de la blockchain. Le commerçant connaît la commande d’Anna, une plateforme peut conserver la demande de retrait et une collecte publique publier son adresse de réception. L’analyste obtient ainsi une étiquette reliant une adresse à un service ou à une personne. Encore faut-il connaître son origine et sa période de validité. Un groupe d’adresses reliées, appelé cluster, n’est pas une liste de personnes. Une plateforme peut conserver les fonds de nombreux clients, tandis qu’une personne utilise plusieurs groupes séparés. Étiqueter une adresse au nom d’une plateforme n’indique donc ni quel client a payé, ni à qui les fonds appartenaient économiquement, ni ce qui a été acheté. [2]

Anna ne laisse pas seulement une transaction sur Internet. Son achat peut être associé à un compte ou à un cookie, une petite donnée du navigateur permettant de reconnaître un visiteur. Dans une étude de 2017, Steven Goldfeder et ses coauteurs ont montré comment rapprocher des informations d’achat d’un paiement public. Le montant, une plage horaire ou l’adresse de paiement peuvent servir d’indices. L’identité n’est pas soudain apparue dans la blockchain : deux sources de données ont été recoupées. Cette étude historique ne fournit pas un taux de réussite universel pour aujourd’hui. Elle rappelle toutefois que des données conservées peuvent être reliées plus tard. Un nom inconnu aujourd’hui ne le restera pas nécessairement. [3]

L’adresse IP désigne une connexion réseau ; l’adresse Bitcoin aide à préciser où envoyer un paiement. Un observateur peut relever une IP lors d’une connexion ou de la propagation d’une transaction. C’est une autre source d’information que l’historique public des paiements. Un nœud est un ordinateur qui participe au réseau Bitcoin. Il relaie aussi les transactions d’autrui : le premier ordinateur observé n’est pas forcément leur auteur. Tor peut aider à masquer le lien réseau direct avec l’utilisateur, mais ne modifie ni les montants ni les relations entre UTXO déjà publiés. Pour apprécier une conclusion, il faut distinguer ce qui a été observé sur le réseau de ce qui a été déduit des transactions. [6]

Imaginons qu’un outil attribue par erreur l’adresse du commerçant à Anna. S’il fusionne ensuite des groupes entiers à partir d’autres liens, l’erreur peut toucher beaucoup de personnes. Cette fusion erronée de groupes s’appelle cluster collapse. Malte Möser et Arvind Narayanan ont étudié comment limiter ces fusions erronées, tout en soulignant les limites de leurs données de validation. La qualité d’une analyse ne se résume donc pas à un pourcentage impressionnant. Faux liens, liens manqués, couverture et période étudiée comptent aussi. Sans calibration, c’est-à-dire sans comparaison avec des cas connus, le score d’un outil ne peut être présenté comme la probabilité qu’un nom proposé désigne la bonne personne. [4]

Anna a donc intérêt à utiliser de nouvelles adresses de réception : les autres ne peuvent pas aussi facilement rapprocher ses paiements par la simple répétition d’une adresse. Dépenser ensuite ces fonds ensemble peut toutefois fournir un nouvel indice. Payjoin affaiblit l’hypothèse d’un contrôle commun des entrées ; il n’efface ni les transactions publiques ni la commande du commerçant. Utiliser son propre nœud réduit le besoin d’interroger le serveur d’un tiers sur ses adresses, sans rendre privées les transactions confirmées. Chaque mesure vise un lien différent. Plutôt que de promettre l’anonymat total, il faut demander ce qu’un commerçant, un fournisseur de portefeuille ou un observateur indépendant précis peut apprendre sur Anna. [1] [5] [6]

Une bonne analyse permet de remonter de la conclusion aux éléments qui la fondent. Elle indique la transaction ou la sortie, l’origine de l’étiquette, l’hypothèse employée et la date, sans exclure d’autres explications. Un paiement direct diffère d’un lien passant par de nombreuses transactions intermédiaires. Pouvoir signer ne signifie pas nécessairement être le propriétaire économique des fonds, notamment lorsqu’on les conserve pour des clients. Un score de risque ou une distance dans le graphe (une carte des transactions et de leurs liens) ne prouve donc, à lui seul, ni l’identité ni les actes d’une personne. Ces questions constituent une méthode de contrôle déduite des limites décrites dans les sources. De nouveaux éléments doivent permettre de corriger la conclusion, sans transformer une estimation en prétendue certitude par simple répétition. [2] [4]