Описание
Behavioral Fingerprint — это AI-классификация поведенческого профиля кошелька на основе паттернов транзакций: количества операций, временного распределения, типов контрагентов, среднего размера переводов, разброса по DeFi-протоколам.
Алгоритм Vizier использует Gemini-3-Flash с детерминированной температурой и контекстом из 50+ on-chain метрик кошелька, чтобы выдать один primary type + 2-4 тэга + текстовое обоснование.
Поддерживаемые типы
Whale — крупный держатель (>$10M портфель), редкие но крупные операции, минимум контрагентов.
Trader / Day-trader — высокая частота tx, активная работа с CEX и/или DEX, средний размер позиции $10K-$1M.
MEV-bot — арбитраж/сэндвич-атаки, тысячи tx в день, узкий набор протоколов (Uniswap V3, Flashbots), сложные multicall-операции, gas-priority bidding.
Exchange-deposit / Hot-wallet — миллионы tx, паттерн «многие к одному» или «один ко многим», работа 24/7.
Accumulator / DCA-buyer — регулярные одинаковые покупки одного актива, обычно с биржи на cold wallet.
DeFi-power-user — взаимодействие с 10+ протоколами, типичны staking/farming/borrowing tx.
NFT-trader — основной объём через OpenSea/Blur, ERC-721/1155 переводы доминируют.
Inactive / Dormant — мало tx (<10), долгие периоды без активности.
Smart contract / Multi-sig — code-address (не EOA), деплой контракта.
Обычный — стандартный retail user без выраженного паттерна.
Тэги-модификаторы
Дополняют primary type:
`cross_chain` — активность на 2+ сетях (ETH + L2)
`early_adopter` — кошелёк >3 лет, активен с pre-2021
`airdrop_farmer` — паттерн «маленький депозит → claim → output»
`whale_proximity` — частые контакты с известными китами
`mev_extractor` — операции с MEV-paths
`sanctions_proximity` — exposure к санкционированным адресам
Примеры на реальных кошельках
Vitalik Buterin — primary: «Founder / Public figure», теги `[early_adopter, cross_chain, defi_native]`. Rationale: «Активен с 2015, 7800+ tx, типичный паттерн grant-донатов и тестирования собственных протоколов (ENS, Gitcoin, Optimism). Большинство исходящих — публичные адреса (Etherscan-labeled)».
Binance Hot — primary: «Exchange operational», теги `[high_volume, multi_user_pool, automated]`. Rationale: «16M+ tx, 24/7 активность, паттерн «множество депозитов → consolidation → cold storage transfer» характерен для биржи-операционного кошелька».
MEV-bot (например, `0x000000000bfb...`) — primary: «MEV-extractor», теги `[arbitrage, flashbots, gas_priority]`. Rationale: «6000+ tx за месяц, 95% — multicall-операции с Uniswap V3, средняя gas-priority в 99-м перцентиле сети, профит ~$0.5-50 за tx».
Mt.Gox Cold — primary: «Dormant Whale», теги `[legendary_inactive, historical]`. Rationale: «79 957 BTC получено в одной серии 2011 года и не двигались. Один из самых известных frozen-балансов в крипте».
Как читать
Primary type — большая надпись (например, «MEV-bot»). Тэги — мелкие фиолетовые badges рядом. Текстовое обоснование — 1-3 предложения объясняют, на основе каких метрик принят классификатор. Это explainable AI — алгоритм не «угадывает», он перечисляет факты.
Почему это полезно
1.Быстрая идентификация — за секунду понять, с кем имеете дело: retail-парень или robotic-MM.
2.Корреляция с другими сигналами — кошелёк типа `whale + sanctions_proximity` критичен в Compliance-аудите.
3.Сравнительный анализ — сравните 2 кошелька разных юзеров; если фингерпринты совпадают, это может быть один и тот же человек/команда (clustering hint).
4.Filter for Watchlist — следите только за `MEV-bot`-кошельками или только за `whale_proximity`-аккаунтами.
Ограничения
AI-классификатор может ошибаться в edge cases. Доверяйте rationale больше, чем тэгам.
Свежие кошельки (<30 tx) часто получают тип «Обычный» — недостаточно данных для классификации.
Кошелёк может менять профиль во времени: tradeer → cold storage → trader снова. Behavioral показывает АГРЕГАТ за всю историю.
Smart contracts иногда классифицируются как «обычный кошелёк» — проверьте на Etherscan, не code-address ли это.