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比特币混币交易检测及模式分析

比特币混币交易检测及模式分析

作者：李易海南师范大学

学位级别：硕士

随着比特币等加密货币的普及以及去匿名化技术的快速发展,用户对于个人隐私保护的意识日益加强。在这样的背景下,混币服务应运而生,为提高比特币交易的隐私性提供了一种有效途径。然而,混币服务的滥用也可能会导致非法活动的增多,给社... 详细信息

随着比特币等加密货币的普及以及去匿名化技术的快速发展,用户对于个人隐私保护的意识日益加强。在这样的背景下,混币服务应运而生,为提高比特币交易的隐私性提供了一种有效途径。然而,混币服务的滥用也可能会导致非法活动的增多,给社会带来安全隐患。比特币的混币过程对于大多数人而言是一个黑盒,本文旨在通过对混币服务的交易数据进行深入研究,揭示这类服务的特征和规律。希望通过对混币服务的剖析,为比特币用户和相关监管机构提供有价值的参考,有助于在保护用户隐私的同时,防止非法活动的滋生。本文主要针对比特币混币服务进行研究,混币服务主要可以分为分布式混币服务和集中式混币服务两大类,具体研究内容如下:(1)分布式混币服务的识别研究。这类混币服务主要基于Coin Join协议,通过将多个用户的交易进行合并以实现交易混淆。本文选取了三个支持Coin Join协议的钱包作为研究对象,发现它们都采用生成匿名集的方法来混淆交易双方的对应关系。通过分析和改进前人研究中提出的启发式方法,提出了三种更精确、全面的启发式方法分别用于识别这三种类型混币交易。此外,还从这些混币交易数据中提取了12个交易特征,并使用四种机器学习模型对交易数据集进行多分类预测,从而实现了对分布式混币服务的识别。实验结果表明,随机森林模型的预测效果最佳,准确率高达99.98%。(2)集中式混币服务的剥离链模式研究。剥离链模式是集中式混币服务中常用的一种混币方法,但目前在这方面的研究还较少。本文以Bitcoin Fog混币服务中的混币交易为主要研究对象,详细定义了剥离链的三个部分:用户输入交易、合并交易和分发交易。从Wallet Explorer中提取混币交易数据集,通过对剥离链中的三个部分进行深入分析,探讨了该混币模式的交易过程,揭示了其中的特征和规律。然后,提出了后续分发交易查找算法用于识别剥离链中的分发交易。实验对在不同初始分发金额下检测出的剥离链数据进行对比分析,并通过具体交易进行验证,证实了该混币交易识别方法的有效性。

关键词：比特币混币服务 Coinjoin协议交易检测剥离链

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比特币混币服务地址识别研究

比特币混币服务地址识别研究

作者：钟晔广州大学

学位级别：硕士

比特币的伪匿名性导致比特币交易容易被追踪识别,而比特币混币服务是一种提高比特币交易匿名性的技术,但是它具有的高隐匿性特点使比特币混币服务逐渐成为犯罪分子开展非法活动的助力。比特币混币服务目标是混淆乃至切断比特币交易中实... 详细信息

比特币的伪匿名性导致比特币交易容易被追踪识别,而比特币混币服务是一种提高比特币交易匿名性的技术,但是它具有的高隐匿性特点使比特币混币服务逐渐成为犯罪分子开展非法活动的助力。比特币混币服务目标是混淆乃至切断比特币交易中实际输入地址和输出地址的关系,提高了追踪识别难度,从而摆脱外部观察者的监视。因此,本文想通过研究混币服务地址识别,为打击混币服务相关的犯罪行为提供支持。本文研究发现国内外现有的研究成果中,大多数只针对已经停止运营的混币服务交易平台,因此本文希望构建一套识别效果良好并且对仍在运营的交易平台也有良好识别效果的混币服务地址识别原型系统。本文总结得出比特币混币服务的三个研究难点:混币服务正快速地更新迭代,导致混币策略变化快;带混币服务标签的地址比较缺乏;大多数已有的研究成果只针对已经停止运营的混币服务交易平台进行地址识别,但并未针对仍在运营的混币服务交易平台。本文基于以上三个研究难点,从以下三个方面展开研究工作:(1)混币服务机制。通过研究分析混币服务机制和比特币混币服务的发展历史以及代表性的协议,详细总结出已有的混币服务研究成果、研究成果存在的局限性和改进的思路。形成了较为充实的混币服务的研究知识体系,为后续收集混币服务地址和构建地址识别原型系统提供理论支持。(2)算法层面。针对比特币混币服务地址标签缺乏的问题,借助部分混币服务地址的特点和爬虫技术,提出了基于事务特征的地址标签发现算法和爬取网上公开数据集的方法,实现了解决比特币混币服务地址标签缺乏的问题,成功收集了超过1千万条带标签的比特币地址,其中有超过40万条是比特币混币服务地址,这为后续原型系统的构建提供了充足的数据集支持。(3)构建混币服务地址识别原型系统。原型系统由数据获取、特征工程和模型训组成。前文已经完成了数据获取部分的工作。在特征工程部分,根据前期收集的数据,进行统计分析处理并依照随机森林算法对特征重要性程度进行排序,得到基于统计的特征向量集。同时为了更好地利用比特币地址交易网络,使用Node2vec算法对基于地址交易关系网络,进行带权特征向量构建。在分类模型部分,搭建了两个地址识别分类模型。一个是基于统计学方法得到的特征向量集训练的决策树全监督学习模型,其准确率达到95%,但是该模型比较依赖充足的先验知识,难以解决比特币混币服务的实际应用过程中会出现大量无标签地址的问题,因此本文还构建了基于地址交易网络得到的特征向量集训练的图神经网络半监督学习模型,其准确率可达到90%。本文构建的地址识别原型系统,不仅对已经暂停运营的混币服务交易平台的有优秀的识别效果,还对当前仍在运营的混币服务交易平台也有良好的地址识别效果,地址识别的准确率均超过90%。

关键词：比特币混币服务机器学习图神经网络

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基于交易不可信度的比特币非法交易检测

计算机工程 2022年第8期48卷 166-172页

作者：俞莎莎牛保宁太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600

比特币非法交易检测根据交易特征构建检测模型鉴别非法交易,在反金融犯罪领域得到广泛应用。现有的比特币非法交易检测方法假定交易的属性包含交易是否非法的信息,并从交易属性中挖掘能够代表交易非法性的特征,难以准确判断非法交易,导... 详细信息

比特币非法交易检测根据交易特征构建检测模型鉴别非法交易,在反金融犯罪领域得到广泛应用。现有的比特币非法交易检测方法假定交易的属性包含交易是否非法的信息,并从交易属性中挖掘能够代表交易非法性的特征,难以准确判断非法交易,导致检测精度和召回率降低。设计基于交易不可信度的比特币非法交易检测方法。根据非法交易之间具有关联的特性,定义交易不可信度。通过构建交易不可信度度量模型,将量化结果作为直接反映交易非法性的特征融入到已有的分类模型中,提高模型的检测性能。在此基础上,采用迭代训练集的方式扩增非法交易样本,解决非法交易样本不足以及标注困难的问题。在Elliptic数据集上的实验结果表明,与本地特征和聚合特征相比,加入不可信度特征的逻辑回归、随机森林、多层感知机和图卷积网络分类模型的F1值平均提高8.5%。

关键词：比特币区块链非法交易机器学习图卷积网络

基于MF-ADCCA方法的比特币量价关系多重分形特征研究

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管理工程学报 2022年第5期36卷 1-10页

作者：谢文浩曹广喜南京信息工程大学管理工程学院江苏南京210044

本文使用MF-ADCCA方法实证分析了比特币量价关系的非对称多重分形特征,结果表明:比特币流动性越大,波动越大,收益率和交易量交叉相关性的多重分形程度越强,且这种多重分形特征来源于反持续性和厚尾分布,厚尾分布对多重分形特征的贡献更... 详细信息

本文使用MF-ADCCA方法实证分析了比特币量价关系的非对称多重分形特征,结果表明:比特币流动性越大,波动越大,收益率和交易量交叉相关性的多重分形程度越强,且这种多重分形特征来源于反持续性和厚尾分布,厚尾分布对多重分形特征的贡献更大。量价关系在不同涨跌趋势时的非对称性程度具有阶段性特征,当比特币价格较低且相对平稳时,无论是收益率上涨还是交易量变化率上涨,量价交叉相关性在小幅波动时持续性更强,大幅波动的反持续性更强;而在价格暴涨暴跌剧烈波动并且交易量变化率下跌时,量价交叉相关性持续性更强。通过滑动窗技术研究比特币量价关系局部多重分形特征,发现量价交叉相关性的局部时变Hurst指数小于0.5;随着时间的推移,量价交叉相关性的局部时变多重分形程度加强。

关键词：比特币多重分形非对称性量价关系

加密资产司法救济的障碍与化解路径——以首例比特币仲裁撤销案为视角

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陕西师范大学学报（哲学社会科学版） 2023年第1期52卷 129-140页

作者：邓建鹏马文洁中央财经大学法学院北京100081

数字经济时代,以比特币为代表的加密资产不断涌现,成为一类重要的网络虚拟财产。在司法实践中,涉案比特币纠纷常适用财产法规则调整,但对于是否支持“以法币替代返还”则存在严重分歧。在首例比特币仲裁撤销案中,法院认为,“仲裁裁决赔... 详细信息

数字经济时代,以比特币为代表的加密资产不断涌现,成为一类重要的网络虚拟财产。在司法实践中,涉案比特币纠纷常适用财产法规则调整,但对于是否支持“以法币替代返还”则存在严重分歧。在首例比特币仲裁撤销案中,法院认为,“仲裁裁决赔偿与比特币等值的法币”的做法违反了国家金融监管规定,违背了社会公共利益。然而,上述裁判要旨因误读、误用规范性文件,缺乏对争议焦点的清晰回应和对公共利益的必要阐释,不仅有可能导致司法救济落空,甚至可能会助长社会逆向选择、增加道德风险,因此其正当性值得斟酌。面对不断扩张的财产权客体,法官需要突破虚拟财产的定价难题,实现法币的替代返还,加强对规范性文件的审查,减少公共利益的滥用风险,提升对当事人的司法救济质效。

关键词：比特币加密资产纠纷司法救济网络虚拟财产社会公共利益规范性文件金融监管

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一种基于决策树的比特币U节点发现方法

北京航空航天大学学报 2022年

作者：李锐光朱佳伟吴阜东高家奇徐大伟祝烈煌长春大学网络安全学院国家计算机网络应急技术处理协调中心北京理工大学网络空间安全学院

U节点是指比特币网络中的不可连接（Unreachable）节点，也称客户端节点。现有研究大多集中于可连接（Reachable）节点，而对U节点的研究较少。U节点不接收连接请求，探测、发现、验证均较难。提出一种基于决策树模型的U节点发现方法，... 详细信息

U节点是指比特币网络中的不可连接（Unreachable）节点，也称客户端节点。现有研究大多集中于可连接（Reachable）节点，而对U节点的研究较少。U节点不接收连接请求，探测、发现、验证均较难。提出一种基于决策树模型的U节点发现方法，可以从大量比特币地址中自动识别出U节点，在实验数据集上分类准确率为95.73%，召回率为91.97%。在真实数据集上进行实测，并利用网络空间搜索引擎进行验证，结果实际分类准确率为53.75%，召回率约为76.86%。最后，对实验中发现U节点的总量、地理分布、所属网络服务商等进行了统计分析。

关键词：比特币 U节点决策树不可连接节点可连接节点网络空间搜索引擎

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比特币的价格影响因素研究

中国市场 2023年第13期 47-50页

作者：曾克基罗艺桐伍茂洁刘富英乐山师范学院四川乐山614000

文章通过定性分析和定量分析相结合的方法,以比特币为例探究数字货币的价格影响因素。首先,以理论的形式论述了影响比特币价格的三个主要方面:内部供需因素、外部宏观因素和情绪因素;其次,建立VAR模型进行实证分析。研究发现,比特币长... 详细信息

文章通过定性分析和定量分析相结合的方法,以比特币为例探究数字货币的价格影响因素。首先,以理论的形式论述了影响比特币价格的三个主要方面:内部供需因素、外部宏观因素和情绪因素;其次,建立VAR模型进行实证分析。研究发现,比特币长短期价格的影响因素会随着时间的长短而变动,且各因素对比特币价格的影响呈现出一种复杂的动态变化过程。

关键词：数字货币价格比特币美元指数黄金价格

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基于图神经网络的比特币交易预测

计算机应用研究 2022年第12期39卷 3562-3567页

作者：韩忠明王宇航毛雅俊陈福宇北京工商大学国际经管学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京工商大学计算机学院北京100048

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... 详细信息

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,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。

关键词：比特币交易预测图神经网络嵌入学习

加密货币价格波动的影响因素及关联性——来自以太坊和比特币的证据

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福建论坛（人文社会科学版） 2023年第3期3卷 187-200页

作者：黄庆安黄文波福建开放大学科研处南开大学金融学院

近年来,加密货币作为一种新型货币,受到市场和投资者的关注,加密货币价格成因成为了人们关注的焦点。在已有研究的基础上,围绕以太坊价格,使用OLS模型研究不同因素对于以太坊价格的影响,并进一步采用VAR模型探究不同滞后期数比特币价格... 详细信息

近年来,加密货币作为一种新型货币,受到市场和投资者的关注,加密货币价格成因成为了人们关注的焦点。在已有研究的基础上,围绕以太坊价格,使用OLS模型研究不同因素对于以太坊价格的影响,并进一步采用VAR模型探究不同滞后期数比特币价格的日增长值与以太坊价格的日增长值之间的变动关系,以探究不同加密货币价格之间的互相影响。实证研究发现:股票市场表现佳会引起以太坊价格的上升,美元变强会导致以太坊价格下降,石油价格和黄金价格的上升会引起以太坊价格的下降,比特币价格的日增长值的上升会对以太坊价格的日增长值产生正向冲击。在不同情况下,以太坊分别体现投资属性和货币属性,不同加密货币价格的波动趋势会互相影响。

关键词：加密货币标准普尔500 以太坊比特币货币监管