論文の概要: Analysis of Input-Output Mappings in Coinjoin Transactions with Arbitrary Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17284v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 08:17:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.366576
• Title: Analysis of Input-Output Mappings in Coinjoin Transactions with Arbitrary Values
• Title（参考訳）: 任意値をもつコインジョイント取引における入出力マッピングの解析
• Authors: Jiri Gavenda, Petr Svenda, Stanislav Bobon, Vladimir Sedlacek,
• Abstract要約: Coinjoinプロトコルは、コラボレーティブトランザクションを通じて、BitcoinおよびBitcoinライクなブロックチェーンのトランザクションプライバシを高めることを目的としている。 結果として生じるプライバシゲインを見積もるのは、さまざまな影響要因と大きな計算複雑性のため、決定的だが未解決の問題である。 我々は、BlockSciオンチェーン分析ソフトウェアをコインジョイントランザクションに適用し、平均的(10-50%)混合後の匿名化セットサイズが減少することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A coinjoin protocol aims to increase transactional privacy for Bitcoin and Bitcoin-like blockchains via collaborative transactions, by violating assumptions behind common analysis heuristics. Estimating the resulting privacy gain is a crucial yet unsolved problem due to a range of influencing factors and large computational complexity. We adapt the BlockSci on-chain analysis software to coinjoin transactions, demonstrating a significant (10-50%) average post-mix anonymity set size decrease for all three major designs with a central coordinator: Whirlpool, Wasabi 1.x, and Wasabi 2.x. The decrease is highest during the first day and negligible after one year from a coinjoin creation. Moreover, we design a precise, parallelizable privacy estimation method, which takes into account coinjoin fees, implementation-specific limitations and users' post-mix behavior. We evaluate our method in detail on a set of emulated and real-world Wasabi 2.x coinjoins and extrapolate to its largest real-world coinjoins with hundreds of inputs and outputs. We conclude that despite the users' undesirable post-mix behavior, correctly attributing the coins to their owners is still very difficult, even with our improved analysis algorithm.
• Abstract（参考訳）: coinjoinプロトコルは、一般的な分析ヒューリスティックスの背後にある仮定に違反して、協力的なトランザクションを通じて、BitcoinやBitcoinのようなブロックチェーンのトランザクションプライバシを高めることを目的としている。 結果として生じるプライバシゲインを見積もるのは、さまざまな影響要因と大きな計算複雑性のため、決定的だが未解決の問題である。 我々はBlockSciのオンチェーン解析ソフトウェアをコインジョイントランザクションに適用し、中央コーディネータを持つ3つの主要な設計(Whirlpool, Wasabi 1.x, Wasabi 2.x)において、平均的な(10-50%)のポストミックス匿名性セットサイズを減少させることを示した。 初日の減少は最高であり、コインジョイント作成から1年後には無視できる。 さらに,コインジョイント手数料,実装固有の制限,ユーザによるポストミックス行動を考慮した,正確な並列化可能なプライバシ推定手法を設計する。 我々は,実世界のワサビ2.xコインジョイントをエミュレートし,数百のインプットとアウトプットを持つ世界最大の実世界のコインジョイントを外挿した上で,本手法を詳細に評価する。 ユーザの望ましくないポストミックス動作にもかかわらず、分析アルゴリズムを改良しても、コインを所有者に正しく帰属させることは依然として非常に困難である、と結論付けている。

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