論文の概要: Shedding Light on Complex Bitcoin Mixer Transactions: 67-Fold Reduction in Unclassified Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27933v1
- Date: Sat, 22 Aug 2026 12:18:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:56.014643
- Title: Shedding Light on Complex Bitcoin Mixer Transactions: 67-Fold Reduction in Unclassified Cases
- Title（参考訳）: 複雑なBitcoinミキサー取引におけるシェディングライト:未分類ケースで67ドル削減
- Abstract要約: BitcoinのUnspent Transaction Output(UTXO)モデルは、ファンドフローの公開分析を可能にする。
ユーザはトランザクションをSSM(Shared Sends)にマージして、これらのフローを曖昧にすることが多い。
元のサブトランザクションを復元するためにSSMをアンタングリングすることはNP完全問題である。
本稿では,実世界のSSMトランザクションにおける構造的弱点を利用する4つの新しいプリエンプティブアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1784233255402269
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bitcoin's Unspent Transaction Output (UTXO) model enables public analysis of fund flows, but users often merge transactions into Shared Send Mixers (SSMs) to obscure these flows. Untangling SSMs to recover original subtransactions is an NP-complete problem. While a practical untangling algorithm exists, it fails to classify 1.4% of SSM transactions due to computational time limits. This paper introduces four novel heuristics that exploit structural weaknesses in real-world SSM transactions to resolve these timeout cases: preemptive grouping, connectable singleton, ambiguous pairing, and knapsack fallback. We provide theoretical proofs validating each heuristic and integrate them into an optimized pipeline. Applied to timeout transactions, our approach classifies 98.5% of previously unresolved cases, reducing the overall unclassified transaction rate from 1.4% to 0.021% of all SSM transactions. Our open-source implementation and comprehensive evaluation on the complete Bitcoin blockchain demonstrate that the heuristics effectively untangle previously intractable transactions, enabling more accurate flow analysis and deeper structural insights into cryptocurrency transaction patterns.
- Abstract（参考訳）: BitcoinのUnspent Transaction Output(UTXO)モデルは、ファンドフローの公開分析を可能にするが、ユーザはトランザクションを共有センドミキサー(SSM)にマージして、これらのフローを隠蔽することが多い。
元のサブトランザクションを復元するためにSSMをアンタングリングすることはNP完全問題である。
実用的なアンハングリングアルゴリズムが存在するが、計算時間制限のため、SSMトランザクションの1.4%を分類できない。
本稿では、実世界のSSMトランザクションの構造的弱点を利用して、プリエンプティブグルーピング、コネクタブルシングルトン、あいまいなペアリング、knapsackフォールバックという、これらのタイムアウトケースを解決する4つの新しいヒューリスティックスを紹介する。
我々は、各ヒューリスティックを検証し、最適化されたパイプラインに統合する理論的証明を提供する。
タイムアウトトランザクションには,未解決ケースの98.5%を分類し,全SSMトランザクションの1.4%から0.021%に削減した。
当社のオープンソース実装と完全なBitcoinブロックチェーンに関する包括的な評価は、ヒューリスティックスがそれまでの難解なトランザクションを効果的に解き放ち、より正確なフロー分析と、暗号通貨のトランザクションパターンに関するより深い構造的な洞察を可能にすることを実証しています。
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