論文の概要: Mixing Solutions in Bitcoin and Ethereum Ecosystems: A Review and Tutorial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04899v1
- Date: Sat, 7 Oct 2023 19:28:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:02:24.771242
- Title: Mixing Solutions in Bitcoin and Ethereum Ecosystems: A Review and Tutorial
- Title(参考訳): BitcoinとEthereumのエコシステムにおけるソリューションの混合 - レビューとチュートリアル
- Authors: Alireza Arbabi, Ardeshir Shojaeinasab, Behnam Bahrak, Homayoun Najjaran,
- Abstract要約: この原稿はブロックチェーンベースのミキシングサービスの徹底的なレビューを示している。
学術的なイノベーションと現実世界の実装のギャップを埋めることを目的としています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7898966850590625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This manuscript presents an exhaustive review of blockchain-based mixing services, aiming to fill the existing gap between academic innovations and real-world implementations. Starting with an identification of the core functionalities and techniques employed by mixing services, the paper delves into detailed explanations of these operational mechanisms. It further outlines an evaluation framework tailored for a rigorous assessment, highlighting the key vulnerabilities and strengths of various solutions. In addition, the study identifies potential attack vectors that compromise these services. The paper explores the dual nature of mixing services, while they contribute to the preservation of privacy, a cornerstone of blockchain technologies, they can also facilitate illicit activities. By addressing key research questions, this study not only offers a comprehensive overview of the current state of mixing services but also sets the stage for future academic discourse in this evolving field.
- Abstract(参考訳): この原稿は、学術的なイノベーションと現実世界の実装のギャップを埋めることを目的として、ブロックチェーンベースのミキシングサービスの徹底的なレビューを提示している。
サービス混合のコア機能とテクニックの同定から始まり、これらの運用メカニズムの詳細な説明を行う。
さらに、厳格な評価に適した評価フレームワークを概説し、さまざまなソリューションの重要な脆弱性と強みを強調している。
さらにこの研究は、これらのサービスに侵入する潜在的な攻撃ベクトルを特定する。
ブロックチェーン技術の基盤であるプライバシの保存に寄与する一方で、不正な活動を促進することも可能である。
本研究は、重要な研究課題に対処することによって、サービス混合の現状を包括的に概観するだけでなく、この発展途上の分野における今後の学術的談話の舞台となる。
関連論文リスト
- FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses [50.921333548391345]
フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、分散型機械学習パラダイムをプライバシ保護するものだ。
近年の研究では、Deep Leakageと呼ばれる勾配技術によって、民間の真実データを復元できることが判明している。
本稿では、Deep Leakage攻撃と防御を評価するための総合的なベンチマークであるFEDLAD Framework(Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T11:42:26Z) - Intellectual Property Blockchain Odyssey: Navigating Challenges and Seizing Opportunities [0.0]
本稿では,知的財産権(IPR)保護とブロックチェーン技術との関係について考察する。
ブロックチェーン技術を知的財産権やその他の技術コンポーネントに統合するための、広範なフレームワークを提供します。
このフレームワークは、知的財産の景観に対して、構造化された方法で新しい視点を与える可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T20:27:55Z) - Blockchain-enhanced Integrity Verification in Educational Content Assessment Platform: A Lightweight and Cost-Efficient Approach [0.0]
教育のデジタル化の増大は、教育コンテンツの完全性と信頼性を維持する上での課題である。
従来のシステムは、特に教師の専門的活動の評価において、データの信頼性を確保し、不正な変更を防ぐことに失敗している。
本稿では,教育資料のレビューと評価を行うためのプラットフォームであるElectronic Platform for Expertise of Content (EPEC)について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T23:56:57Z) - SOK: Blockchain for Provenance [0.0]
Provenanceは、データ生成から操作まで追跡するので、データの整合性、信頼性、信頼性を確保するには不可欠だ。
証明技術は、その分散的で透明で不変な性質のために、証明を実装するための一般的な選択肢となっている。
ブロックチェーン設計に関する多くの研究は、特に証明に特化しており、この分野に特化している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T01:46:49Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - Privacy Leakage on DNNs: A Survey of Model Inversion Attacks and Defenses [40.77270226912783]
Model Inversion(MI)攻撃は、トレーニングされたモデルへのアクセスを悪用することで、トレーニングデータセットに関するプライベート情報を開示する。
この分野の急速な進歩にもかかわらず、我々は既存のMI攻撃と防衛の包括的かつ体系的な概要を欠いている。
我々は,近年のDeep Neural Networks(DNN)に対する攻撃と防御を,複数のモダリティと学習タスクで詳細に分析し,比較する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T14:06:23Z) - Generative AI-enabled Blockchain Networks: Fundamentals, Applications,
and Case Study [73.87110604150315]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、ブロックチェーン技術の課題に対処するための有望なソリューションとして登場した。
本稿では、まずGAI技術を紹介し、そのアプリケーションの概要を説明し、GAIをブロックチェーンに統合するための既存のソリューションについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T10:46:17Z) - Combining Blockchain and Biometrics: A Survey on Technical Aspects and a
First Legal Analysis [2.9023633922848586]
本稿では,ブロックチェーンとバイオメトリックスの組み合わせに関する技術文献調査を行う。
これには、この統合に関する最初の法的分析が含まれており、課題や可能性に光を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T18:58:32Z) - BlockNet Report: Exploring the Blockchain Skills Concept and Best
Practice Use Cases [0.0]
このプロジェクトは、コースを提供する既存の教育イニシアチブの学術的、産業的展望を探求するものである。
企業から今日の能力要件を特定するために、求人説明や広告が分析される。
様々なユースケースの分析は、技術アプリケーションの主要なドライバと能力要件を特定するために標準化されたフォーマットで行われ、定義されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T16:40:09Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T13:09:31Z) - A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T15:12:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。