Phát hiện dịch vụ trộn Bitcoin qua các mẫu hình thống kê trong giao dịch | Stratmill

Tóm tắt

Nghiên cứu tìm hiểu cách các dịch vụ trộn Bitcoin che giấu đường đi của tiền qua giao dịch và địa chỉ. Các tác giả mô tả phương pháp theo dõi hoạt động của dịch vụ trộn và nhận diện giao dịch trộn, địa chỉ dịch vụ trộn, địa chỉ người gửi và người nhận, cũng như phân biệt tiền được mô tả là bẩn hay đã được làm sạch. Cách tiếp cận dựa vào các mô hình thống kê quan sát được trong hoạt động liên quan đến dịch vụ trộn.

Do không có ví dụ được gắn nhãn, các nhà nghiên cứu tạo dữ liệu có nhãn bằng cách giao dịch với các dịch vụ đó. Họ báo cáo đã tìm thấy các mẫu hình đáng tin cậy và kết hợp chúng thành một thuật toán phát hiện tích hợp. Cách tiếp cận này đưa ra giải pháp thực tiễn cho bài toán phân loại khi thiếu dữ liệu chuẩn để đối chiếu, nhưng tài liệu không nêu chi tiết các dịch vụ được lấy mẫu, những mẫu hình cụ thể, thước đo đánh giá hay hiệu suất trên hoạt động chưa từng thấy. Các phát hiện liên quan đến phát hiện trong mạng Bitcoin và không xác lập rằng cùng thuật toán có thể áp dụng cho các loại tiền mã hóa khác hay thiết kế dịch vụ trộn mới hơn.

Ý chính

• Dịch vụ trộn nhằm che giấu dòng tiền qua các giao dịch tiền mã hóa.
• Nghiên cứu tìm cách nhận diện giao dịch trộn và các địa chỉ dịch vụ trộn, người gửi, người nhận liên quan.
• Các nhà nghiên cứu tạo dữ liệu có nhãn bằng cách giao dịch với dịch vụ trộn do thiếu nhãn sẵn có.
• Các mẫu hình thống kê từ hoạt động được gắn nhãn được kết hợp thành một thuật toán phát hiện.
• Tài liệu không báo cáo thước đo đánh giá hay xác lập khả năng áp dụng ngoài Bitcoin.

Thẻ

# Mixing detection on Bitcoin transactions using statistical patterns


# Mixing detection on Bitcoin transactions using statistical patterns









Cryptocurrencies gained lots of attention mainly because of the anonymous way of online payment, which they suggested. Meanwhile, Bitcoin and other major cryptocurrencies have experienced severe deanonymization attacks. To address these attacks, Bitcoin contributors introduced services called mixers or tumblers. Mixing or laundry services aim to return anonymity back to the network. In this research, we tackle the problem of losing the footprint of money in Bitcoin and other cryptocurrencies networks caused by the usage of mixing services. We devise methods to track transactions and addresses of these services and the addresses of dirty and cleaned money. Because of the lack of labeled data, we had to transact with these services and prepare labeled data. Using this data, we found reliable patterns and developed an integrated algorithm to detect mixing transactions, mixing addresses, sender addresses, and receiver addresses in the Bitcoin network.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.