다크웹 오프체인 데이터를 이용한 다계층 비트코인 클러스터링 기법

이진희; 김민재; 허준범

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이진희 (고려대학교) 김민재 (고려대학교) 허준범 (고려대학교)

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제31권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 715 - 729 (15page)

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비트코인은 분산되고 투명하며 강력한 암호화를 통해 데이터 수정이 불가능한 암호화폐 중 하나이다. 그러나 익명성으로 인해 다크웹 등에서 불법 거래를 위한 지불 수단으로 사용되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성을 기반으로 하는 클러스터링 기법이 제안되었으나 기존 휴리스틱 기법에서는 여전히 클러스터링 되지 못하고 있는 경우가 존재한다. 이러한 거짓 부정을 줄이기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성뿐만 아니라 오프체인 데이터를 이용한 휴리스틱을 제안한다. 우리는 오프체인 데이터를 수집하고 활용하기 위해 Silk Road 4의 리뷰 데이터를 분석하여 리뷰 데이터의 31.68%가 실제 비트코인 트랜잭션으로 매치시킬 수 있음을 발견했고 수집된 데이터에 대해 91.7%까지 거짓 부정을 줄일 수 있었다.

#Bitcoin clustering #De-anonymization #Darkweb

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S. Nakamoto, “Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system,” Decentralized Business Review, 21260, 2008.

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D. Hopwood, S. Bowe, T. Hornby and N. Wilcox, “Zcash protocol specification.” GitHub: San Francisco, CA, USA, 2016.

S. Foley, J. R. Karlsen and T. J. Putniņš, "Sex, drugs, and bitcoin: How much illegal activity is financed through cryptocurrencies?," The Review of Financial Studies 32.5: 1798-1853. 2019.

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