論文の概要: Chainlet Orbits: Topological Address Embedding for the Bitcoin Blockchain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07974v1
• Date: Thu, 18 May 2023 21:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-18 12:19:36.082005
• Title: Chainlet Orbits: Topological Address Embedding for the Bitcoin Blockchain
• Title（参考訳）: chainlet orbits - bitcoinブロックチェーンのためのトポロジカルアドレス埋め込み
• Authors: Poupak Azad, Baris Coskunuzer, Murat Kantarcioglu, Cuneyt Gurcan Akcora
• Abstract要約: 匿名性のある取引を可能にするBitcoinのような暗号通貨の台頭は、さまざまな不正行為の急増につながっている。 トランザクションにおけるそのトポロジ的特性を活用して,Bitcoinアドレスを埋め込む,Chainlet Orbitsという効果的なソリューションを導入する。 当社のアプローチでは,Bitcoinトランザクションネットワーク上で,解釈可能かつ説明可能なマシンラーニングモデルを,ほとんどの日において15分以内で使用することが可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.099255988459602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of cryptocurrencies like Bitcoin, which enable transactions with a degree of pseudonymity, has led to a surge in various illicit activities, including ransomware payments and transactions on darknet markets. These illegal activities often utilize Bitcoin as the preferred payment method. However, current tools for detecting illicit behavior either rely on a few heuristics and laborious data collection processes or employ computationally inefficient graph neural network (GNN) models that are challenging to interpret. To overcome the computational and interpretability limitations of existing techniques, we introduce an effective solution called Chainlet Orbits. This approach embeds Bitcoin addresses by leveraging their topological characteristics in transactions. By employing our innovative address embedding, we investigate e-crime in Bitcoin networks by focusing on distinctive substructures that arise from illicit behavior. The results of our node classification experiments demonstrate superior performance compared to state-of-the-art methods, including both topological and GNN-based approaches. Moreover, our approach enables the use of interpretable and explainable machine learning models in as little as 15 minutes for most days on the Bitcoin transaction network.
• Abstract（参考訳）: 匿名性のある取引を可能にするBitcoinのような暗号通貨の台頭は、ランサムウェア支払いやダークネット市場での取引など、さまざまな不正行為の急増につながっている。 これらの違法行為は、しばしばBitcoinを好む支払い方法として利用する。 しかし、現在の不正行為を検出するツールは、いくつかのヒューリスティックと精巧なデータ収集プロセスに依存するか、解釈が難しい計算非効率なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを採用する。 既存の手法の計算可能性と解釈可能性の限界を克服するために,Chainlet Orbitsと呼ばれる効果的な解を導入する。 このアプローチは、トランザクションのトポロジ的特性を活用することで、Bitcoinアドレスを埋め込む。 革新的なアドレス埋め込みを利用することで、不正な振る舞いから生じる特徴的なサブ構造に着目して、Bitcoinネットワークの電子犯罪を調査します。 ノード分類実験の結果、トポロジカルおよびGNNベースのアプローチを含む最先端手法と比較して優れた性能を示した。 さらに、弊社のアプローチでは、Bitcoinトランザクションネットワーク上で、解釈可能で説明可能な機械学習モデルを、ほとんどの場合15分以内で使用できる。

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