Etherscan ra mắt công cụ AI etherscan-flow truy vết dòng tiền on-chain

Etherscan vừa công bố công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mang tên “etherscan-flow”, cho phép truy vết dòng tiền on-chain và trình bày kết quả điều tra theo cấu trúc rõ ràng. Người dùng chỉ cần nhập mã băm giao dịch (transaction hash) hoặc địa chỉ ví, hệ thống sẽ sắp xếp luồng di chuyển tài sản thành các nút (node) và đường nối (edge), sau đó xuất ra tệp JSON có tên “Etherscan Flow Case”.

Theo tài liệu kỹ năng chính thức của Etherscan, etherscan-flow sử dụng Etherscan API V2 để theo dõi dòng tiền on-chain. Công cụ này không chỉ phân tích một giao dịch đơn lẻ mà còn xem xét dòng thu chi ở cấp độ tổ chức, bao gồm ví, hợp đồng thông minh, tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) và giao thức.

Công cụ hoạt động theo hai chế độ chính. Chế độ “strict trace” tập trung điều tra dòng tiền xoay quanh một mã giao dịch hoặc địa chỉ cụ thể. Trong khi đó, chế độ “business/entity profile” chuyên tổng hợp dòng thu chi và luồng tài chính của DAO, giao thức hoặc ví.

Với các sự cố bảo mật, etherscan-flow được thiết kế để trình bày đồng thời cơ chế tấn công, mức độ tin cậy của dữ liệu truy vết, quy mô thiệt hại và các kịch bản thay thế. Kết quả phân tích được gộp thành sơ đồ quan hệ trực quan và dữ liệu có cấu trúc, có thể dùng làm tài liệu gốc để rà soát lại sự cố và phục vụ điều tra tiếp theo.

Etherscan lưu ý rằng mọi địa chỉ, số tiền và mã giao dịch hiển thị phải dựa trên phản hồi API thời gian thực được gọi trong chính phiên làm việc đó. Công cụ không hỗ trợ phân tích tùy ý dựa trên dữ liệu mẫu ngoại tuyến.

Etherscan API V2 gộp dữ liệu từ nhiều mạng lưới tương thích máy ảo Ethereum (EVM) vào chung một hệ thống tài khoản và khóa API. Trang giới thiệu chính thức cho biết API này hỗ trợ hơn 60 chuỗi EVM, trong khi tài liệu danh sách chuỗi lại hiển thị số liệu mẫu “totalcount: 67” trong một phản hồi cụ thể.

Con số “hơn 60” là cách diễn đạt rút gọn về phạm vi hỗ trợ, còn “67” là số liệu xuất hiện trong một phản hồi cụ thể của tài liệu danh sách chuỗi. Hai con số này dựa trên tiêu chí và thời điểm khác nhau, nên không thể coi là cùng một ý nghĩa trong cùng một câu.

Việc ra mắt tính năng lần này nằm trong xu hướng Etherscan mở rộng phạm vi hoạt động, từ màn hình tra cứu giao dịch thông thường sang phân tích địa chỉ và dòng tiền chuyên sâu hơn. Năm 2025, Etherscan từng đưa “Token Flow Visualizer” vào trang token ERC-20, hiển thị luồng chuyển token giữa các ví nắm giữ lớn dưới dạng sơ đồ nút kết nối.

etherscan-flow được xem là bước mở rộng của tính năng trực quan hóa nói trên, chuyển sang quy trình điều tra mà AI agent có thể đọc và tổng hợp trực tiếp. Điểm đáng chú ý không chỉ dừng ở việc rà soát dữ liệu giao dịch thủ công, mà còn ở việc biến kết quả điều tra thành cấu trúc JSON có thể tái sử dụng.

Đối tượng sử dụng chính của công cụ này nghiêng về các nhà nghiên cứu bảo mật, lập trình viên, bộ phận tuân thủ (compliance) và nhân sự điều tra nội bộ, hơn là nhà đầu tư cá nhân thông thường. Công cụ hỗ trợ sắp xếp dòng giao dịch theo địa chỉ và mối quan hệ kết nối, phục vụ công tác rà soát sự cố và truy vết dòng tiền.

CryptoRank giới thiệu công cụ AI của Etherscan như một tính năng dành cho lập trình viên, giúp đọc dữ liệu on-chain trên hơn 60 chuỗi EVM. Từ thông báo chính thức của Etherscan và các phản hồi công khai, phần lớn sự chú ý tập trung vào khả năng ứng dụng cho điều tra pháp y on-chain (on-chain forensics) và nghiên cứu, thay vì các dự báo về giá.

Tuy nhiên, hiện chưa có số liệu công khai nào cho thấy quy mô ứng dụng thực tế của công cụ này trong các đội bảo mật và tổ chức tuân thủ, cũng như mức độ tiết kiệm thời gian so với cách rà soát thủ công trước đây. Chỉ dựa vào phản hồi công khai thì khó có thể đánh giá mức độ triển khai thương mại hay hiệu quả công việc thực tế.

Vụ khai thác (exploit) hầm chứa của RedSonic xảy ra ngày 5/9 được nhắc đến như một ví dụ ứng dụng của công cụ truy vết on-chain. EdgeX cho biết kẻ tấn công đã sử dụng khoản vay chớp nhoáng (flash loan) để chiếm đoạt khoảng 9,25 Ethereum (ETH).

Những sự cố mà việc huy động vốn, hoán đổi và hoàn trả diễn ra liên tiếp trong cùng một giao dịch có thể là ví dụ điển hình cho việc ứng dụng tính năng cấu trúc hóa dòng giao dịch. Dù vậy, chỉ với một trường hợp phân tích thì chưa thể khẳng định mọi vụ khai thác khác cũng sẽ đạt kết quả truy vết tương tự.

etherscan-flow không phải là công cụ phòng ngừa sự cố bảo mật hay ngăn chặn tấn công theo thời gian thực. Trách nhiệm khắc phục lỗ hổng hợp đồng và bảo vệ tài sản vẫn thuộc về giao thức và bên vận hành. Ý nghĩa của lần công bố này nằm ở chỗ dữ liệu blockchain được AI agent tổng hợp thành kết quả điều tra dựa trên bằng chứng cụ thể.