ビットコイン取引チャート分析

1. はじめに

ビットコインは、ユーザーが電子的に取引を行えること、従来の電子決済よりも高い匿名性でビットコインを使用できることから、最近ますます人気の高い暗号通貨になっています。設計上、ビットコインはすべての取引を公開台帳に保存します。各トランザクションの開始者と受信者は、暗号化された公開鍵によってのみ識別されます。これにより、ビットコインは匿名性を提供するために設計されているというよくある誤解が生じます。確かに、ビットコインの匿名性がいくつかの新しいビジネス手法を可能にした一方で、最近の事例ではユーザーのプライバシーに関する懸念も生じています。この記事では、ビットコイン システムにおける匿名性のレベルについて説明します。私たちが採用しているアプローチは2つあります: (i) ビットコインの公開鍵を実際の人物に（有限または統計的に）関連付けることで、ビットコインの取引グラフに注釈を付けます。 (ii) グラフ分析フレームワーク内で注釈付きグラフを実行し、既知および未知のユーザーの行動を発見して要約します。

2. 貢献

ビットコインのトランザクショングラフに注釈を付ける 2 部構成のシステムを提案します。まず、公開フォーラムからビットコインのアドレスを収集するシステムを開発しました。次に、不完全な取引情報を通じてユーザーを取引にリンクするメカニズムを導入します。たとえば、ボブがアリスに「昨日の正午に 100 ドル相当のビットコインを送りました」と言うのを聞いたとします。取引の正確な時刻 (「正午」は 11:50 または 12:10 である可能性があるため) や取引の正確な金額 (為替レートは大幅に変動することが多い) がわからなくても、候補となる取引を導き出し、一致の可能性を関連付けることはできます。

また、ユーザーの行動を追跡およびクラスタリングするために使用できるグラフ分析フレームワークも提案します。たとえば、2013 年 10 月 25 日、FBI や Silk Road の公開鍵アドレスに関する事前の知識がなかったにもかかわらず、当社のフレームワークは、FBI による Silk Road の資産の押収は「興味深い」行動であると示唆しました。さらに、注釈システムの識別を通じて、私たちのシステムは、Silk Road と実際のユーザーとの密接なつながりを発見しました。

3. 背景

最近、いくつかの研究[3, 2, 4]ではビットコイン取引における潜在的なプライバシー制限が指摘されている。 [3] 外部の情報源を活用し、テキスト検出とストリーミング分析技術を使用してこの情報を統合することで、窃盗容疑者を捜査します。 [4] 一方、私たちは、トランザクショングラフの統計的特性を分析して、支出習慣、収入習慣、同じユーザーの異なるアカウント間のフロー習慣など、典型的なユーザーの行動に関する質問に答えます。ビットコイングラフでより厳格なプライバシーを実現するために、[2]の著者は、ビットコインプロトコルが完全に匿名の通貨取引をサポートできるようにする拡張機能をビットコインに追加することを提案しました。

4. 脅威モデル

4.1 攻撃者の目的: トランザクションの「本当の」名前をバインドする

この文脈における「実名」は、個人の実名である場合もあれば、オンラインの公開フォーラム (またはその他の公開データ リソース) 上のユーザー名である場合もあります。目標は、無関係な多数の暗号化された ID を 1 人の実際のユーザーにリンクすることです。

4.2 攻撃者の能力

まず、攻撃者はフォーラム、寄付サイト、公開ソーシャル ネットワークなど、すべての公開情報にアクセスし、意図的または偶発的に漏洩した Bitcoin アドレスを取得します。つまり、攻撃者は「実名」と公開鍵の一致をウェブサイトから直接取得できる可能性があります。

第二に、攻撃者は既知のユーザーから不正確な取引情報を「盗聴」する可能性もあります。たとえば、攻撃者は「アリス、私の名前はボブです。昨日の正午に 100 ドル相当のビットコインを送りました」という会話を耳にする可能性があります。つまり、攻撃者は「実名」と大まかな取引情報との一致を聞き取る可能性があります。

図4: 不確実な取引数、不確実な時間、およびおおよそのドル価値

このセクションの冒頭の例を続けると、トランザクションが 2012 年 3 月に行われたと仮定すると、ボブの正しい公開鍵を判別できる確率は 10% になります。

時間フィンガープリントツールを使用する場合でも、オンラインソースからデータをスクレイピングする場合でも、ユーザーの身元を確認する追加の注釈をブロックチェーンに追加できます。前の例では、注釈には確率が関連付けられている可能性があります。

5.3 グラフィカル分析

私たちは、ビットコインフォーラムのユーザー情報のスクレイピングやビットコイン取引情報の分析など、公開されている情報を通じてユーザーの身元を非匿名化できるグラフ分析フレームワークを開発しました。図 5 はフレームワークのさまざまな部分を示しています。

図 5: ユーザー ID を表示し、ユーザー ネットワーク グラフを構築し、Web クロール結果グラフでユーザーをマークするために使用されるグラフィカル分析ルート

5.3.1 取引チャート

ブロックチェーンからトランザクションが抽出されると、時間の経過に伴う公開鍵ビットコインの流れを示すトランザクション グラフが作成されます。さらに、トランザクション グラフは有向グラフであり、ノードは匿名の個人または「グループ」のパブリック アドレスを表し、有向エッジは送信元アドレスから宛先アドレスへの特定のトランザクションを表します。ソースとターゲットの両方の「グループ」がサブトランザクションごとに新しい公開鍵と秘密鍵のペアを人工的に作成できるため、多くの公開鍵アドレスはトランザクション グラフに 1 回または数回しか表示されない場合があります。また、現在、ブロックチェーン上の典型的なトランザクションは、マルチ入力/マルチ出力トランザクションです。詳細については[1]を参照してください。グラフ内のトランザクションを整理するために、[2]と同様の手法を使用しました。私たちの実験では、2013 年 10 月 25 日に 24 時間の取引チャートを作成しました。グラフには 89,806 件のトランザクションと 80,030 個の一意の公開鍵アドレスが含まれています。また、ビットコイン フォーラム ユーザーと Silk Road ノード間の接続の可能性を明らかにするために、2013 年 3 月から 10 月までの 1,669,728 件のトランザクションを含む 7 か月間のトランザクション グラフも作成しました。その後、シルクロードは崩壊した。

5.3.2 ユーザーグラフィック

このセクションでは、1 日の取引チャートに焦点を当て、グラフ分析アルゴリズムを適用した後、特定の動作を視覚的に構築して説明できるようになります。トランザクショングラフを使用して、ユーザーグラフUと呼ばれるエージェントの有向グラフを構築します。これは[2]で説明されているものと似ていますが、ユーザーまたはグループが個々のトランザクションで使用される公開鍵アドレスで構成されている点が異なります。 [1]で述べたように、複数入力のトランザクションを単一のユーザーによって開始されたかのようにマージします。複数の入力公開鍵が結合されるため、すべてのトランザクションに関係する公開鍵アドレスのセットを最終的に生成する方法でユーザーのグラフを作成できます。既存のツールを使用して、頂点が実際のコミュニティ/ユーザーを表し、エッジがソース ユーザーとターゲット ユーザー間のトランザクションを表すコミュニティ/ユーザー グラフを構築します。ユーザー グラフの構築には 24 時間の期間を使用しているため、この期間の前または後に表示される公開キー アドレスにアクティビティがない可能性があり、ユーザー ネットワークは実際のユーザー ネットワークを完全には表していません。 2013 年 10 月 25 日のユーザー グラフには、54,941 人のユーザーと 89,806 件のトランザクションが含まれていました。

図 6: 2013 年 10 月 25 日の「グループ」グラフィック。上位 30 個のページ レベル ノードがマークされています。多くのユーザーを追跡するのは困難ですが、コミュニティ、単一のグループ、大規模なトランザクションなど、さまざまなアクティビティやネットワークの動作は依然として注目に値します。

5.4 ページランク

有向ユーザー グラフにおける Bitcoin トランザクションの性質により、このグラフと検索エンジンによって構築されたグラフの類似性を直接確認できます。ほとんどの検索エンジン、特に Google は、Web サイトを区別するための最も重要な要素としてページランクを使用します。有向グラフ内でアルゴリズムによって優先されるノード、つまり取得するのが最も簡単なノード、またはこのケースでは十分なトランザクションを受信するノードが重要としてマークされていることは明らかです。私たちは、ページランクをガイドとして使用して、ユーザー グラフ内で最も興味深いノードまたはユーザーを示し、さらに既知のフォーラム ユーザーとのつながりを調査します。図 6 は 2013 年 10 月 25 日のユーザー グラフを示しており、ページ ランクが最も高いノードは大きなノード領域で示されています。予想どおり、大多数のユーザーはこのグラフに接続されていません。つまり、これらのノードは他のユーザーにとって魅力的ではないため、それほど重要ではありません。一方、コミュニティ、単一のグループ、または太い境界線でマークされた多数のトランザクションに関連するいくつかのアクティビティまたはトランザクションに気付くことがあります。 BlockChain.info から取得した最もアクティブな公開鍵アドレス データを使用すると、単一グループ ノードの 1 つに多数の入力と出力があり、それが実際には Bitcoin ギャンブル ウェブサイト Satoshi Dice であると結論付けることができます。

5.5 ユーザーの匿名化解除

非常に興味深い活動の 1 つは、Silk Road Funds の押収であり、445 件のトランザクションを通じて 324 ビットコインが既知の FBI アドレスに転送されました。当社のグラフ分析アルゴリズムは、この特定の FBI アドレスは重要度の高いユーザー (高ページ ランク ノード) であると結論付けました。これにより、関心のあるノードを大まかに選択する際のアルゴリズムの有効性が検証され、これらの高ページランクのノードをさらに調査できるようになります。この情報と、ページから取得した Bitcoin フォーラム ユーザー情報を使用して、トランザクションから Bitcoin フォーラム ユーザーまで遡って調べ、彼らが Silk Road ノードからわずか 1 ステップ離れていること、つまりフォーラム ユーザーが Silk Road ユーザーとのトランザクションを完了したばかりであることがわかります。 DPR は今月初めに逮捕されたため、私たちは逮捕前の 7 か月間 (2013 年 3 月 25 日から 2013 年 10 月 25 日まで) の彼の取引を分析しました。また、複数の Bitcoin フォーラム ユーザーと Satoshi Dice Web サイト間の取引も見つかりました。つまり、この 7 か月間にギャンブルを行っていた可能性があるということです。さらに興味深いことに、フォーラムのユーザーとウィキリークスの間で直接的な取引もいくつか見つかりました。

図 7: 2013 年 10 月 25 日の取引チャート。上位ページ レベルのノードが表示され、第 1 レベルの境界には Web クロールの結果が注釈として付けられています。押収されたシルクロードのビットコインをFBIのアドレスに転送するなど、いくつかの注目すべき活動が高位のノードになっています。

6. 結論

要約すると、Web スクレイピングやビットコイン取引記録などの公開されているいくつかのソースを使用して、ビットコイン取引ネットワークが完全に匿名ではないことを示しています。さらに、ビットコイン フォーラムのユーザーの中には、シルクロード ノードから仲介者によってのみ分離されているユーザーもいることがわかります。また、ビットコイン フォーラム ユーザーと Satoshi Dice および WikiLeaks との間の直接取引も発見できました。これは、ユーザーがこれらのグループと関連、関与、または支援していた可能性があることを示唆しています。