論文の概要: Assessing the Efficacy of Heuristic-Based Address Clustering for Bitcoin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00523v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 13:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:39:33.684440
• Title: Assessing the Efficacy of Heuristic-Based Address Clustering for Bitcoin
• Title（参考訳）: Bitcoinにおけるヒューリスティックベースのアドレスクラスタリングの有効性の評価
• Authors: Hugo Schnoering, Pierre Porthaux, Michalis Vazirgiannis,
• Abstract要約: クラスタリングは、ほとんどの分析研究において最初のステップとなる。 我々は、与えられた実体の数の減少を定量化するために設計された計量であるテキストクラスタリング比を導入する。 我々は、各エンティティのクラスタリング比の時間的進化を研究するために、研究を拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.496149687704847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Exploring transactions within the Bitcoin blockchain entails examining the transfer of bitcoins among several hundred million entities. However, it is often impractical and resource-consuming to study such a vast number of entities. Consequently, entity clustering serves as an initial step in most analytical studies. This process often employs heuristics grounded in the practices and behaviors of these entities. In this research, we delve into the examination of two widely used heuristics, alongside the introduction of four novel ones. Our contribution includes the introduction of the \textit{clustering ratio}, a metric designed to quantify the reduction in the number of entities achieved by a given heuristic. The assessment of this reduction ratio plays an important role in justifying the selection of a specific heuristic for analytical purposes. Given the dynamic nature of the Bitcoin system, characterized by a continuous increase in the number of entities on the blockchain, and the evolving behaviors of these entities, we extend our study to explore the temporal evolution of the clustering ratio for each heuristic. This temporal analysis enhances our understanding of the effectiveness of these heuristics over time.
• Abstract（参考訳）: Bitcoinブロックチェーン内でトランザクションを探索するには、数十億のエンティティ間のbitcoinの転送を調べる必要がある。 しかし、そのような膨大な数の実体を研究するには実用的でなく、資源を消費することが多い。 その結果、エンティティクラスタリングは、ほとんどの分析研究において最初のステップとなる。 このプロセスは、しばしばこれらの実体の実践と行動に根ざしたヒューリスティックを取り入れている。 本研究は,4つの新しいヒューリスティックの紹介とともに,広く利用されている2つのヒューリスティックの検証を行った。 我々の貢献には、与えられたヒューリスティックによって達成されるエンティティ数の減少を定量化するために設計された計量である「textit{clustering ratio}」の導入が含まれる。 この減少率の評価は、分析目的のために特定のヒューリスティックの選択を正当化する上で重要な役割を担っている。 ブロックチェーン上のエンティティの数が継続的に増加するのを特徴とするBitcoinシステムの動的な性質と、それらのエンティティの進化する振る舞いを考えると、各ヒューリスティックに対するクラスタリング比の時間的進化を調査するために、我々の研究を拡張します。 この時間的分析は、時間とともにこれらのヒューリスティックスの有効性の理解を高める。

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