論文の概要: Identity Inference on Blockchain using Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06559v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 00:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 13:04:10.812560
• Title: Identity Inference on Blockchain using Graph Neural Network
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたブロックチェーン上のアイデンティティ推論
• Authors: Jie Shen, Jiajun Zhou, Yunyi Xie, Shanqing Yu, and Qi Xuan
• Abstract要約: アカウントのアイデンティティに関する事前推論を目的としたアイデンティティ推論は、ブロックチェーンセキュリティにおいて重要な役割を果たします。 本稿では,id推論タスクをグラフ分類パターンに変換するトランザクションサブグラフの観点から,ユーザの行動を解析するための新しい手法を提案する。 また、$textI2 textBGNN$という汎用的なエンドツーエンドグラフニューラルネットワークモデルを提案し、サブグラフを入力として受け入れ、トランザクションサブグラフパターンをアカウントアイデンティティにマッピングする関数を学ぶことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5927440285709835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The anonymity of blockchain has accelerated the growth of illegal activities and criminal behaviors on cryptocurrency platforms. Although decentralization is one of the typical characteristics of blockchain, we urgently call for effective regulation to detect these illegal behaviors to ensure the safety and stability of user transactions. Identity inference, which aims to make a preliminary inference about account identity, plays a significant role in blockchain security. As a common tool, graph mining technique can effectively represent the interactive information between accounts and be used for identity inference. However, existing methods cannot balance scalability and end-to-end architecture, resulting high computational consumption and weak feature representation. In this paper, we present a novel approach to analyze user's behavior from the perspective of the transaction subgraph, which naturally transforms the identity inference task into a graph classification pattern and effectively avoids computation in large-scale graph. Furthermore, we propose a generic end-to-end graph neural network model, named $\text{I}^2 \text{BGNN}$, which can accept subgraph as input and learn a function mapping the transaction subgraph pattern to account identity, achieving de-anonymization. Extensive experiments on EOSG and ETHG datasets demonstrate that the proposed method achieve the state-of-the-art performance in identity inference.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンの匿名性は、暗号通貨プラットフォームにおける違法行為や犯罪行為の成長を加速させている。 分散化はブロックチェーンの典型的な特徴のひとつですが、ユーザトランザクションの安全性と安定性を確保するために、これらの違法な振る舞いを検出する効果的な規制を緊急に求めます。 アカウントのIDに関する予備的な推論を目的としたID推論は、ブロックチェーンセキュリティにおいて重要な役割を果たす。 一般的なツールとして、グラフマイニングテクニックはアカウント間の対話的な情報を効果的に表現し、アイデンティティ推論に使用できる。 しかし、既存の手法ではスケーラビリティとエンドツーエンドアーキテクチャのバランスが取れず、高い計算消費と弱い特徴表現をもたらす。 本稿では,id推論タスクをグラフ分類パターンに自然変換し,大規模グラフでの計算を効果的に回避するトランザクションサブグラフの観点から,ユーザの行動を解析するための新しい手法を提案する。 さらに,$\text{i}^2 \text{bgnn}$という汎用的なグラフニューラルネットワークモデルを提案し,サブグラフを入力として受け入れ,トランザクションサブグラフパターンをアカウントidにマッピングする関数を学習し,匿名化を実現する。 EOSG と ETHG データセットの大規模な実験により,提案手法が同一性推論における最先端性能を達成することを示す。

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