针对金融监测而言，其对风险控制起着相当关键的作用，新地址的运用使得监测层面的复杂性有所提升，要是能够掌握有效的方法，便能够助力从业者更优地去识别以及管理潜在风险。

追踪与关联分析是关键。仅仅查看一个全新地址的余额以及交易流水，其意义是有限的。要借助链上分析工具，去追溯它第一笔资金的源头，像是来自中心化交易所的提现行为，或者是已知老地址的转账操作，又或者是混币服务。与此同时，观察它早期的交易对手，构建起初步的关联图谱，以此来判断它是不是和高风险地址，比如暗网、诈骗地址存在关联。

行为模式识别能够为我们带来深度洞察。成功建立关联之后，要对该地址行为模式持续密切关注。例如，它是作临时中转地址，频繁清空余额，还是作存储地址，长期沉淀资产，其交易时间有无规律，交易金额有无特定特征。分析这些行为模式，能辅助判断该地址实际用途，是个人钱包、商户收款地址，还是某种自动化资金盘的组成部分。

更进一步来讲，深入去研究这些行为模式的具体细节是极为关键的，我们需要准确地把握每一个行为特征当中所蕴含的意义，对于交易时间规律展开探究，这有助于发现潜在的异常交易时段，而对交易金额特定特征进行分析，能够让我们更加清晰地辨别资金流动的特点，对这些行为模式进行综合考量，将为准确判断该地址的真实性质提供有力依据，不管是个人钱包、商户收款地址，还是自动化资金盘的组成部分，都能在细致的分析里逐渐变得明晰。

结合外部信息进行综合研判。链上的数据，要跟链下的信息相联合。去监测那个地址，有没有在社交媒体上被公开地标记或者讨论，有没有跟特定的应用程序或者协议交互得很频繁。鉴于在合规的框架范围之内，面对有明确存在疑虑的地址，能够把它的标签分享到行业内部的安全信息平台，一起去进行风险预警 。

于实际工作期间，常常运用哪些工具或者策略用以 tackling 这类匿名地址所带来的监测方面的挑战呢，欢迎把你的经验予以 sharing 。