Об’єкт дослідження – методи машинного навчання для розпізнавання кластерів. Предмет дослідження – sybil-clusters (кластери сибілів), тобто множина адрес на блокчейні, створена однією чи групою осіб з цілями отримати переваги від цих множинних ідентичностей. Мета роботи – дослідити явище sybils та sybil-attacks (сибіл-атак), особливо зосереджуючись на появі та динаміці так званих кластерів адрес у мережах блокчейну. Методи дослідження – теоретичний, емпіричний. В результаті були проведені дослідження для вирішення задачи розпізнавання кластерів сибілів за допомогою методів машинного навчання. В якості мови програмування було обрано Python. Дане дослідження може бути корисне в подальшому для розробки систем, що будуть стійкі до атак чи зловживання з боку множинних ідентичностей.