講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-13 14:25
Bitcoinにおける高収益投資プログラムの取引抽出を目的とした特徴量抽出手法の検討 ○豊田健太郎・大槻知明(慶大)・P. Takis Mathiopoulos(UoA) ICSS2016-49 |
抄録 |
(和) |
Bitcoin をはじめとする仮想通貨は送金のためのトランザクションに本人認証を必要としないため,マネーロンダリングや不当に高い利率を謳った高収益投資プログラム HYIP (High Yield Investment Programs) などに悪用される事例が報告されている.そこでBitcoin のトランザクションから特徴を抽出し,それがどのような目的に使用されているのかを特定することは極めて重要である.本稿では最も代表的な詐欺行為であるHYIPに注目し,HYIPに関連したBitcoin アドレスを識別できるかを検討する.そのために,まずHYIPに関連したBitcoin アドレスを調査し,どのような特徴量を算出すべきかを明らかにする.その結果を踏まえ,トランザクションのフローおよび送受されるBitcoin の額の大きさおよび方向を考慮した特徴量抽出手法および識別手法を提案する.実際の取引履歴を元にしたデータセットに対して提案する特徴量抽出手法を適用し,有効性を示す. |
(英) |
As recent research has revealed, Bitcoin is used as fraudulent activities such as HYIP (High Yield Investment Programs). In this situation, it is an urgent demand to identify addresses and/or transactions related with fraud. However, the previous works focused more on the relationships among Bitcoin addresses without considering each address's characteristic of transactions. In this paper, we follow a different approach for summarizing the flow of Bitcoin transactions. Based on the manual inspection of HYIP activity in Bitcoin, we propose a novel feature extraction scheme to quantify transaction patterns. The proposed scheme will be evaluated with the real dataset. |
キーワード |
(和) |
Bitcoin / 非匿名化手法 / 高収益投資プログラム / トランザクションフロー解析 / / / / |
(英) |
Bitcoin / De-anonymization / HYIP (High Yielding Investment Programs) / Transaction flow analysis / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 522, ICSS2016-49, pp. 31-36, 2017年3月. |
資料番号 |
ICSS2016-49 |
発行日 |
2017-03-06 (ICSS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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ICSS2016-49 |