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基于交易网络的公有链用户识别方法
作者姓名:王劲松  赵述佳  赵泽宁  张洪玮
作者单位:天津理工大学计算机科学与工程学院,天津300384;智能计算及软件新技术天津市重点实验室,天津300384;计算机病毒防治技术国家工程实验室,天津300457
基金项目:国家自然科学基金(62072336);天津市新一代人工智能科技重大专项(19ZXZNGX00080);天津市研究生科研创新项目(2020YJSB075,2020YJSS067)。
摘    要:分析与研究公有链交易数据及系统用户行为对于保证公有链应用安全至关重要。比特币作为公有链的代表性应用,是一种基于P2P网络的电子现金系统。比特币交易地址具有匿名特征,无法关联到用户真实信息,这使得比特币溯源非常困难。为识别比特币中交易地址间的关联关系,推断出用户真实信息,提出一种基于交易网络的用户识别方法。对比特币区块数据进行预处理,通过解析比特币区块数据中的脚本信息,将比特币原始交易数据处理为更加直观的数据格式。衡量交易输入与输出地址间的相似程度,根据交易地址关联信息识别出比特币匿名地址对应的所有用户。在实验中应用真实的比特币区块数据,利用可视化方式对用户识别结果进行分析,结果表明该方法不受交易规则的限制,能对比特币匿名地址进行有效识别,且随着比特币区块数量的增加,识别准确率基本稳定于80%。

关 键 词:区块链  公有链  比特币  用户识别  地址聚类
收稿时间:2022-02-13
修稿时间:2022-04-06
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