論文の概要: A Tattered Cloak of Invisibility: Measuring Anonymity Loss in Railgun on Ethereum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25926v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 15:03:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.363862
- Title: A Tattered Cloak of Invisibility: Measuring Anonymity Loss in Railgun on Ethereum
- Title（参考訳）: ぼろぼろの視認性:Ethereum上のレールガンの匿名性損失の測定
- Abstract要約: 暗号ミキサーにおけるレールガンの挙動漏洩について検討する。
特徴的タイミングパターン、アドレス再利用、トランザクション値にまたがる特異な桁パターンを保存するトランザクショングラフの近接、トランザクション量の集団が露呈するknapsack型マッチングの5つのリーク源を検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.47720456613335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: From a user's perspective, perhaps the most significant difference between traditional banking services and widely used blockchain-based financial systems is that, in the latter, transactions and, either directly or indirectly, account balances and transaction histories are publicly observable. Therefore, a growing number of cryptographic solutions have been proposed to add a privacy layer to such systems. However, the privacy that users actually obtain does not depend solely on the security of the underlying cryptographic protocol: user behavior, transaction amount patterns, and timing decisions can substantially reduce anonymity. In this work, we study behavioral leakage in cryptocurrency mixers, focusing on Railgun on Ethereum. We aim to heuristically estimate the probability that a given deposit and withdrawal transaction belong to the same user. We consider five sources of leakage: characteristic timing patterns, address reuse, proximity in the transaction graph induced by prior public transactions, amount fingerprints that preserve distinctive digit patterns across transaction values, and knapsack type matches in which groups of transaction amounts add up in revealing ways. Our results show that even cryptographically strong privacy systems may suffer substantial anonymity loss due to user behavior and transaction patterns. Our five heuristics are able to uniquely link 17.65% of Railgun withdraw transactions to deposit transactions. We also applied a knapsack solver algorithm that was able to produce a 3.42 bit median anonymity loss for withdraw transactions. This work contributes to a better understanding of the practical privacy limits of mixers and anonymity pools, and points toward safer usage practices and design principles.
- Abstract（参考訳）: ユーザの視点から見れば、従来型の銀行サービスと広く使用されているブロックチェーンベースの金融システムとの最も大きな違いは、トランザクションが後者であり、直接的または間接的に、アカウント残高とトランザクション履歴が公に監視可能であることである。
そのため、このようなシステムにプライバシー層を追加するために、多くの暗号化ソリューションが提案されている。
しかし、ユーザが実際に取得するプライバシは、基盤となる暗号化プロトコルのセキュリティにのみ依存するわけではなく、ユーザの振る舞い、トランザクション量パターン、タイミング決定は、匿名性を著しく低下させる。
本研究では,Ethereum上でのRailgunに着目し,暗号ミキサーの挙動漏洩について検討する。
我々は、所定の預金・引渡し取引が同一ユーザに属する確率をヒューリスティックに見積もることを目的とする。
特徴的タイミングパターン,アドレス再利用,事前の公開取引によって引き起こされるトランザクショングラフの近接,トランザクション値にまたがる特異な桁パターンを保存する量指紋,トランザクション量の集団が露呈するknapsack型マッチングの5つのリーク源を検討する。
以上の結果から,暗号的に強力なプライバシシステムであっても,ユーザ行動やトランザクションパターンによる匿名性が著しく低下する可能性が示唆された。
われわれの5人のヒューリスティックは17.65%のレールガンの引き揚げ取引と預金取引を一意に結びつけることができる。
また、撤退トランザクションに対して3.42ビット中央値の匿名性損失を発生させることのできるknapsackソルバアルゴリズムを適用した。
この研究は、ミキサーと匿名プールの実用的なプライバシー制限をよりよく理解し、より安全な使用方法や設計原則を指している。
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