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现在从其他人的视角来看这笔交易，他们可以推断出这两个输入地址都属于同一个用户，他们甚至可能怀疑其中一个支出地址也属于这个用户，但是无法知道具体是哪一个。事实上0.5个比特币虽然比其他的支出小，但是并不意味着这是一个零钱地址，爱丽丝可能有10 000个比特币参与了交易，其中她支付了8.5个比特币用于购买茶壶，而把剩余的9 991.5个比特币找零退回给了自己。在这样的场景中，更大的输出才是实际上的找零地址。
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图6.3 零钱地址
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注：为了支付购买茶壶的钱，爱丽丝创建了一个交易，这个交易中的一部分比特币去了商家的钱包，而剩余的部分作为零钱退回给了她自己。
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另外一种更好的解释是，如果茶壶只需要花费0.5个比特币，由于不管是3个比特币还是6个比特币的输入地址，都足够用来支付了，爱丽丝根本不需要创建两个不同输入组成的交易。但是，选择哪种交易方式完全取决于通常使用的钱包软件的特性，即使不是非常有必要，钱包（或者是用户）还是可以随意组合不同交易地址中的比特币来完成支付的。
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惯用法则
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这种类型的实施细节被称为“惯用法则”(idioms of use)。2013年，一组研究人员发现了大多数钱包软件都在使用的惯用法则，并推导出一种用来鉴定零钱地址的强大方法。具体而言，钱包在有需要的时候都会生成一个全新的地址，因为这种惯用法则的使用，这些新的地址通常都是从来没有在区块链网络出现过的。换句话说，非零钱地址通常都不是新地址，而是已经在区块链网络里出现过的，那么其他人就可以利用这个特性去分辨零钱地址，并把它和输入地址相关联。
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依赖惯用法则来推测零钱地址可能会出错。事实上，零钱地址是新地址这一特性不过恰巧是钱包软件的一个特性。在2013年研究者测试的时候发现确实是这样，现在可能还是，但也有可能不再如此了。用户可以选择覆盖掉原来的默认设定，最重要的是，当对手了解了这种技术的时候就可以很容易回避，即使是在2013年，研究者也发现这种特征也会经常产生误报，按照这种规则可以归到一个簇的地址，不一定是属于同一个个体的。研究者声称，他们需要大量的人工监督和干预才能去除这些误报。
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关联真实世界的身份到地址簇
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在图6.4中，我们可以看到，米克尔·约翰（Meikle John）等人是如何利用惯用法则这样的启发式算法来聚类比特币地址的，但是这种簇没有标签——也就是说，我们还没有关联一个真实的身份到这个簇。
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图6.4 地址簇
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注：摘自2013年的一篇论文“一把比特币：寻找支付特征”。在一组没有姓名的用户中，研究者将联合支付的地址和全新的零钱地址归类到一个比特币地址簇。图中，圆形的大小表示流入这些地址簇里的货币数量，每一条线则代表一个交易。
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我们可以根据所了解的比特币经济情况来做一个合理的推测。回到2013年，门头沟公司曾经是最大的比特币交易所，所以我们可以猜测图中较大的圆圈代表的就是该交易所控制的地址，我们可能也注意到，图中左侧的深色的圆圈代表了很小的比特币总量，但同时又有非常大的交易量，这个特性很符合叫作中本聪之骰（Satoshi Dice）的在线比特币博彩游戏，这个游戏中，你可以发送微小量的比特币作为赌注。总的来说，这并不是一个很好的方法来辨识地址簇，这需要很多背景知识和推测，可能仅仅对特征比较显著的案例有效。
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利用交易进行标记
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如果仅仅是通过访问交易所或者商家的网站，以查询其公布的接收比特币的地址，会怎么样呢？这其实没有实际意义。因为大多数服务提供商都会针对每一个交易公布一个新的地址，而这个新地址还没有公布在区块链网络上，等待这些地址发生交易没有意义，因为这些地址通常不会再显示给其他人。
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唯一可靠的推断地址的方法，是通过和这些服务提供商发生一个实际的交易，交存比特币或者购买一个商品等。当你发送或者接收比特币的时候，你将会知道它们所拥有的地址之一，而且很快这个地址就会在区块链网络上公示（并且是在其中一个簇中的）。于是你可以为这个簇打上该服务商的身份标识标签。
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这就是当时“一把比特币”的研究者（以及自那之后的其他人）追踪地址的做法，他们购买了不同的东西，加入了矿池，使用比特币交易所、钱包服务、博彩网站，以及其他一些和这些服务提供商产生比特币交易的行为，总计进行了344笔交易。
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在图6.5中，我们又一次看到了图6.4的簇，只不过这一次贴上了附加的标签，我们有关门头沟公司和中本聪之骰的猜测是准确的，这些研究者同时辨识出一批其他的服务提供商，而如果不用交易的方式是很难标识它们的。
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辨识个人
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下一个问题是：我们是否可以对个人做同样的动作？也就是说，我们是否可以关联一些小的簇以辨识个人在真实生活中的身份？
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直接交易。任何人和某个个人进行比特币交易的时候——不管是线上还是线下的商家、交易所，或者一个用比特币来分担晚餐账单的朋友——都可以通过这种直接交易，了解到他们的有效地址（至少一个）。
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