基于交易网络的公有链用户识别方法

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%。     

基于资源分配与偏好连接的局部路径链路预测算法

针对复杂网络中基于结构相似性的链路预测问题,在对比现有链路预测算法相似性指标的基础上,结合资源分配算法中节点资源共享概念和偏好连接算法中节点度与连边概率关系,同时综合局部路径,定义一个相似性指标LRPA,并据此提出一种新的链路预测算法。在经典复杂网络数据集和真实比特币OCT交易网络中进行预测,实验结果表明,该算法能准确预测连边结构以及比特币用户的交易模式。     

基于图神经网络的比特币交易预测

快速、准确的数字货币交易预测在应对交易风险、促进交易等方面具有重要意义,利用比特币的交易用户评价可将比特币交易建模为具有连续时间特性的动态网络,交易预测可转换为动态网络的链接预测问题。为更有效预测比特币交易,针对现有的图神经网络方法忽略了及时反馈网络中产生的新信息的重要性,难以准确完成比特币交易预测的问题,提出一种新的基于图神经网络的模型用于比特币交易预测。该方法通过时间注意力机制聚合用户的邻域信息,并引入了一种新颖的信息反馈机制,以更充分地利用网络信息。实验在两个真实数据集上进行,结果表明改进的模型比最好的对比模型在AUC、AP和F▼1指标下分别高出约7%、6%和22%,能对比特币交易进行更准确的分析预测。     

用随机汉字为助记词生成比特币私钥种子算法

比特币并不存在于钱包中,其金额以UTXO的形式被记录在区块链网络中。每一次交易所消费的比特币,都来源于上次交易的UTXO。一个比特币钱包中含有大量的私钥/公钥对,而所有用户都有一个包含多个密钥的钱包。用户通过钱包中的密钥签名交易,通过用户的公钥,证明上一个UTXO属于自己,用户必须通过私钥才能花费一个UTXO,未花费的零钱必须转入另一个比特币地址。在该笔交易未确认之前,该私钥/公钥对是不能够被重复使用的。一个比特币用户需要大量的私钥/公钥对,以满足交易和安全需要。本文设计一种算法,使用“汉字”作为助记符。该助记符由12到24个汉字组成。只要记住这些汉字,一旦钱包丢失或者被损坏,就可以利用这些汉字生成seed,再由seed恢复所有的密钥。     

基于双方ECDSA的强匿名性比特币密钥管理方案

针对比特币密钥管理的安全性问题,提出智能手机钱包和硬件钱包的结合方案.利用CoinShuffle协议创建比特币交易,利用双方ECDSA对交易进行数字签名,从而实现比特币钱包的双重认证,同时增强用户使用比特币时的匿名性.安全性分析表明,该方案可以抵御中间人攻击、去匿名攻击等多种攻击,所创建的交易与标准比特币交易无法区分,与现有比特币系统完全兼容.该方案便于随时随地创建交易,这为其他区块链项目的密钥管理方案提供了新思路,具有一定的实用价值.     

Roundabout:一种基于燃烧证明的比特币隐私保护方法

比特币区块链以其去中心化和不可篡改的特性引领了加密货币市场的火爆现状,比特币现有的系统框架所存在的一些问题成为了制约其发展的重要原因.1)比特币物理性能较低,交易速率过慢,完全无法满足日益增长的交易需求,极大的制约了比特币的应用;2)比特币虽然具有匿名性,但由于交易所等机构的发展,比特币无法实现完全的匿名性,存在泄露参与者真实身份的风险.论文提出了一种在比特币侧链上的区块链方法——Roundabout,采用一种类似燃烧证明(PoB)的共识机制.用户将任意数量的比特币发送至某个特定的地址,将原来比特币的UTXO经过Musig签名算法加密,将密文作为Roundabout链代币的UTXO模型的第一个输入,因此每个代币的UTXO都对应一个比特币的UTXO模型.经过特定的回合后,系统会将比特币分发给用户的地址,并将交易信息在比特币链上广播.通过该方式,能极大地提升比特币的交易速率,并能充分保证隐私性.     

关于比特币在犯罪活动中的应用及执法机关应对策略的研究

比特币是一种是一种P2P形式的虚拟货币,在2009年产生,至今以在世界范围内的网络上流通,如今利用比特币可以购买虚拟和现实物品,其价值也在不断上升。然而,由于比特币特有的匿名性,支持多对多交易,交易去中心化等特点,比特币很容易被应用到犯罪活动中,本文简要介绍了比特币的原理及特点,描述了比特币在犯罪活动中的应用场景并给出了执法机关的应对策略。     

比特币区块链的数据压缩

区块链技术为数据存储提供了一种透明、不可更改、去中心化的方法.但随着数据量不断增加,比特币区块链系统需要大量的存储空间.分析了比特币区块的结构,针对比特币交易中的部分字段,提出相应的编码方案来减小比特币区块体积.实验表明,所提方案可使区块链体积减小18.13％.     

基于环签名的数字货币隐私保护技术

比特币是一种去中心化的数字货币,凭借其匿名性而被广泛使用,已经在全球范围内产生影响。比特币作为目前最著名且用户最多的数字货币,用户使用伪名在公开的账本中记录完整的交易历史,这是一种不使用中心化银行并且能够防止双重花费攻击的方法。如果把用户的伪名与他们在现实社会中的身份相关联,将对比特币的匿名性造成严重的威胁。在目前的混币服务中,混淆服务提供商仍然可以获取输入和输出地址之间的对应关系,所以混币服务器能够跟踪比特币用户的交易记录。为了解决这个问题,文章提出了一种新的交易混淆方案,以确保混币服务器无法获得任何用户的输入和输出地址之间的对应关系。文章使用一个环签名算法来确保混币服务器无法归纳指定交易与输出地址的关系。环签名能够确保签名是由环中的某个用户产生的,并且不会泄漏有关签名者的任何信息。此外,方案与现有比特币协议完全兼容,易于根据用户数量进行扩展。     

基于比特币区块链的隐蔽信息传输研究

为满足机密信息高效、安全、隐蔽、稳定传输的需求,分析了比特币的交易数据结构及潜在隐蔽信道的位置和容量,提出了一种基于比特币区块链的存储隐蔽信道数据传输模型,可以在不破坏原有交易 格式、不增加交易内容特殊性,克服现有网络环境下的隐蔽信道特性缺陷等弊端,保证数据不被检测,同时保护数据隐蔽传输的发送方和接收方.基于区块链的数...     

From chaining blocks to breaking even: A study on the profitability of bitcoin mining from 2012 to 2016

Bitcoin is a widely-spread payment instrument, but it is doubtful whether the proof-of-work (PoW) nature of the system is financially sustainable on the long term. To assess sustainability, we focus on the bitcoin miners as they play an important role in the proof-of-work consensus mechanism of bitcoin to create trust in the currency. Miners offer their services against a reward while recurring expenses. Our results show that bitcoin mining has become less profitable over time to the extent that profits seem to converge to zero. This is what economic theory predicts for a competitive market that has a single homogenous good. We analyze the actors involved in the bitcoin system as well as the value flows between these actors using the e³value methodology. The value flows are quantified using publicly available data about the bitcoin network. However, two important value flows for the miners, namely hardware investments and expenses for electricity power, are not available from public sources. Therefore, we contribute an approach to estimate the installed base of bitcoin hardware equipment over time. Using this estimate, we can calculate the expenses miner should have. At the end of our analysis period, the marginal profit of mining a bitcoin becomes negative, i.e., to a loss for the miners. This loss is caused by the consensus mechanism of the bitcoin protocol, which requires a substantial investment in hardware and significant recurring daily expenses for energy. Therefore, a sustainable crypto currency needs higher payments for miners or more energy efficient algorithms to achieve consensus in a network about the truth of the distributed ledger.     

基于人工免疫的比特币快捷交易异常检测模型

电子货币交易最重要的问题是双重花费（双花攻击）,比特币预防双花攻击的策略是等待六个确认块（约1 h）,难以适用于快捷支付领域,默认替代策略是等待交易信息传播到卖主的钱包,这无法有效地预防双花攻击。针对比特币快捷交易中双花攻击的检测问题,提出了一种基于人工免疫的比特币快捷交易异常检测模型。在每个传统比特币节点中加入免疫检测模块进行抗原提取,并利用检测器进行异常检测,在威胁控制中心动态演化检测器并分发免疫疫苗以便有效地进行防御。实验结果证明,此检测模型能够有效地检测并预防比特币快捷支付中的双花攻击。     

基于机器学习的比特币去匿名化方法研究

比特币是一种去中心化的匿名加密货币,是目前使用最广泛的数字资产之一,具有匿名性、无主权、无地域限制的特点,匿名性的特性也使得比特币被广泛应用于各种犯罪活动。为实现比特币的去匿名化,提出一种联合特征构造方法并构建随机森林与Softmax相结合的分类模型。为更好地区分不同类型比特币的交易行为,引用交易实体的概念,按照联合特征构造方法分别从地址、实体与交易网络结构3个方面在海量的交易数据中构造特征,并将其整合成联合特征向量。实验结果表明,该实体分类模型的类别识别精确率超过0.92,其能够有效提升执法机构对虚拟货币犯罪行为的调查取证能力。     

基于动机分析的区块链数字货币异常交易行为识别方法

当前区块链数字货币被众多恶意交易者利用,导致了"粉尘"注入、"空投"操作、勒索、骗局等一系列异常交易行为.因此,研究区块链数字货币异常交易行为的识别方法对于规范交易行为、保障网络空间安全具有重要意义.在众多区块链数字货币中,比特币市值超过所有区块链数字货币市值和的一半,具有高代表性.比特币系统的用户数量多、交易规模大、...     

面向比特币的区块链扩容:关键技术, 制约因素与衍生问题

比特币是一种利用区块链技术的点对点记账系统.随着比特币的发展,现有的比特币系统架构已经不能满足日益增长的交易需求,亟需扩容以寻求长期发展.比特币是以人为核心的复杂社会经济系统,比特币扩容是涉及多方利益的复杂问题,引起了业界与学术界的广泛关注.本文提出了一个比特币系统扩容问题的研究框架,包括关键技术,制约因素与衍生问题三部分,以深入探讨和研究比特币扩容问题.在该研究框架下,首先介绍链上和链下两类扩容关键技术及发展现状;其次从网络负载和节点瓶颈两方面,总结制约比特币扩容方案的宏观与微观因素;最后,探讨两类衍生问题:从系统安全性的角度,探讨比特币扩容可能引发的安全问题及解决策略;从币值、交易费与矿工收益等方面,阐述比特币扩容涉及的经济问题.     

Advanced social media sentiment analysis for short-term cryptocurrency price prediction

In recent years, the scrutiny of bitcoin and other cryptocurrencies as legal and regulated components of financial systems has been increasing. Bitcoin is currently one of the largest cryptocurrencies in terms of capital market share. Therefore, this study proposes that sentiment analysis can be used as a computational tool to predict the prices of bitcoin and other cryptocurrencies for different time intervals. A key characteristic of the cryptocurrency market is that the fluctuation of currency prices depends on people's perceptions and opinions, not institutional money regulation. Therefore, analysing the relationship between social media and web search is crucial for cryptocurrency price prediction. This study uses Twitter and Google Trends to forecast the short-term prices of the primary cryptocurrencies, as these social media platforms are used to influence purchasing decisions. The study adopts and interpolates a unique multimodel approach to analyse the impact of social media on cryptocurrency prices. Our results prove that people's psychological and behavioural attitudes have a significant impact on the highly speculative cryptocurrency prices.     

网络交易监管存在的问题及监管对策研究

近年来,随着以互联网为载体的商品交易活动呈指数性地增加,因其巨大的成长空间和市场潜力,各种网络交易违法行为相伴而生,日渐成为严重的社会问题。在对当前我国网络交易监管中存在的问题进行分析和研究的基础上,结合我国国情,构建网络交易监管模式,并提出进一步提高我国网络交易监管效率的对策,为未来网络交易监管的研究提供了理论支持。     

Modeling the High‐Frequency FX Market: An Agent‐Based Approach

The development of computational intelligence‐based strategies for electronic markets has been the focus of intense research. To be able to design efficient and effective automated trading strategies, one first needs to understand the workings of the market, the strategies that traders use, and their interactions as well as the patterns emerging as a result of these interactions. In this article, we develop an agent‐based model of the foreign exchange (FX) market, which is the market for the buying and selling of currencies. Our agent‐based model of the FX market comprises heterogeneous trading agents that employ a strategy that identifies and responds to periodic patterns in the price time series. We use the agent‐based model of the FX market to undertake a systematic exploration of its constituent elements and their impact on the stylized facts (statistical patterns) of transactions data. This enables us to identify a set of sufficient conditions that result in the emergence of the stylized facts similarly to the real market data, and formulate a model that closely approximates the stylized facts. We use a unique high‐frequency data set of historical transactions data that enables us to run multiple simulation runs and validate our approach and draw comparisons and conclusions for each market setting.     

Demystifying Ethereum account diversity: observations,models and analysis

Blockchain platform Ethereum has involved millions of accounts due to its strong potential for providing numerous services based on smart contracts. These massive accounts can be divided into diverse categories, such as miners, tokens, and exchanges, which is termed as account diversity in this paper. The benefit of investigating diversity are multi-fold, including understanding the Ethereum ecosystem deeper and opening the possibility of tracking certain abnormal activities. Unfortunately, the exploration of blockchain account diversity remains scarce. Even the most relevant studies, which focus on the deanonymization of the accounts on Bitcoin, can hardly be applied on Ethereum since their underlying protocols and user idioms are different. To this end, we present the first attempt to demystify the account diversity on Ethereum. The key observation is that different accounts exhibit diverse behavior patterns, leading us to propose the heuristics for classification as the premise. We then raise the coverage rate of classification by the statistical learning model Maximum Likelihood Estimation (MLE). We collect real-world data through extensive efforts to evaluate our proposed method and show its effectiveness. Furthermore, we make an in-depth analysis of the dynamic evolution of the Ethereum ecosystem and uncover the abnormal arbitrage actions. As for the former, we validate two sweeping statements reliably: (1) standalone miners are gradually replaced by the mining pools and cooperative miners; (2) transactions related to the mining pool and exchanges take up a large share of the total transactions. The latter analysis shows that there are a large number of arbitrage transactions transferring the coins from one exchange to another to make a price difference.