A Prevention and a Traction System for Ransomware Attacks
在过去的三年里，特别是在WannaCry恶意软件之后，勒索软件已经成为私营企业、州和地方政府机构最关心的问题之一。根据国土安全部的统计，自2016年以来，每年发生150万次勒索软件攻击。网络犯罪分子经常使用创造性的方法将恶意软件注入目标机器，并使用复杂的加密技术劫持受害者的文件和程序，除非支付一定数量的等值比特币。网络犯罪分子的回报如此之高（2019年估计为10亿美元），而没有任何成本，因为加密货币提供了先进的匿名性，特别是比特币\cite{Paquet-Clouston2019}。在此背景下，本研究首先讨论了勒索软件、检测和预防系统的现状。第二，我们建议建立一个全球勒索软件中心，以更好地管理我们打击网络犯罪分子的协同努力。结论部分讨论了拟议研究的政策影响。
2020-03-17 cs.CR
Money Over Morals: A Business Analysis of Conti Ransomware
本文基于泄露聊天记录实证分析Conti勒索软件集团的商业结构与经济模式，提出赎金追踪方法，识别逾8000万美元付款并发布相关比特币地址数据集。
2023-04-23 cs.CR
Taming the Ransomware Threats: Leveraging Prospect Theory for Rational Payment Decisions
针对勒索软件攻击频发下组织易做出非理性赎金决策的问题，本文基于前景理论提出RADS算法，结合攻击恢复计划、应用关键程度与概率权重调整，助力组织做出最优应对决策。
2024-09-15 cs.CR
A New Look at the Refund Mechanism in the Bitcoin Payment Protocol
BIP 70是用于商家和匿名客户之间通信的比特币支付协议。McCorry等人（FC~2016）表明，BIP 70容易受到退款攻击，并提出了一个修复方案，要求客户签署退款请求。他们认为，这种最小的变化将提供对退款攻击的抵抗力。在本文中，我们指出McCorry等人的缺点。的修复，并提出了一种新的方法，以防止退款攻击使用比特币多重签名机制。我们的解决方案不依赖于商家存储退款请求，与以前的解决方案不同，它允许通过电子邮件更新退款地址。我们讨论了我们提出的方法的安全性，并将其与以前的解决方案进行比较。我们还提出了一个新的应用程序，我们的退款机制，在提供匿名支付的付款人和收款人之间的商家作为混合服务器。最后，我们讨论了如何将上述两种机制结合在一个单一的支付协议，有一个匿名支付协议的退款攻击的安全。
2018-07-07 cs.CR
Enabling Micro-payments on IoT Devices using Bitcoin Lightning Network
闪电网络（LN）通过利用链下交易解决了比特币的可扩展性问题。然而，由于其存储、内存和处理要求，不可能在资源受限的物联网设备上运行LN。因此，在本文中，我们提出了一种高效且安全的协议，该协议使物联网设备能够通过网关LN节点使用LN的功能。该想法是通过将原始的2/2多重签名通道替换为3/3多重签名通道，使IoT设备利用其数字签名参与LN操作。我们的协议强制LN网关为通道上的所有操作请求IoT设备的加密签名。我们通过在Raspberry Pi上实现收费支付场景来评估所提出的协议，并证明了其可行性和安全性。
2021-03-13 cs.CR
LNGate$^2$: Secure Bidirectional IoT Micro-payments using Bitcoin's Lightning Network and Threshold Cryptography
针对物联网设备无法直接部署比特币闪电网络的问题，提出基于门限密码学的委托协议，通过不可信网关实现安全双向小额支付，经实验验证性能优异，为首个在闪电网络中落地门限密码学的方案。
2023-07-19 cs.CR
LNMesh: Who Said You need Internet to send Bitcoin? Offline Lightning Network Payments using Community Wireless Mesh Networks
针对无互联网场景下的比特币支付需求，提出LNMesh方案，基于社区无线Mesh网络实现离线闪电网络支付，设计两种信道分配方法，仿真显示信道流动性充足时成功率可达95%。
2023-04-27 cs.CR
LNGate: Powering IoT with Next Generation Lightning Micro-payments using Threshold Cryptography
比特币已经成为一种革命性的支付系统，其分散的分类账概念，但它有显著的问题，如高交易费用和长确认时间。闪电网络（LN）是在很久以后才推出的，它通过一个称为链下支付的创新概念解决了大部分问题。随着这一进步，比特币已成为执行微支付的有吸引力的场所，也可以在许多物联网应用中采用（例如收费支付）。然而，由于存储、内存和处理要求，在物联网设备上托管LN和比特币是不可行的。因此，在本文中，我们提出了一种高效安全的协议，使物联网设备能够通过不可信的网关节点使用LN。网关托管LN和比特币节点，并可以打开和关闭LN通道，代表IoT设备发送LN支付。这种委托方法由（2，2）阈值方案提供支持，该方案要求IoT设备和LN网关联合执行所有LN操作，这进而保护双方的资金。具体来说，我们建议对LN的比特币公钥和私钥及其承诺点进行阈值化。通过这些和其他几个协议级别的更改，物联网设备可以免受撤销状态广播，共谋和赎金攻击。我们通过更改LN的源代码实现了所提出的协议，并使用Raspberry Pi对其性能进行了全面评估。我们的评估结果表明，与协议相关的计算和通信延迟可以忽略不计。据我们所知，这是第一个在LN中实现门限密码的工作。
2021-05-28 cs.CR
Homomorphic Payment Addresses and the Pay-to-Contract Protocol
我们提出了一个电子支付协议，典型的客户-商家的关系，不需要一个可信的（签名）支付描述符从商家发送给客户。相反，付款的目的地“帐户”号码仅在客户端创建。这消除了对协议中的任何加密或认证通信的需要，并且即使商家的在线基础设施受到损害也是安全的。此外，支付交易本身作为客户的时间戳收据。它证明了支付了什么以及谁收到了资金，同样不依赖于任何商家签名。特别地，资金和收据在单个原子动作中交换。客户-商家关系的不对称性至关重要。该协议是专门设计的，考虑到比特币作为底层支付系统。因此，它具有所有交易都是公开的有用好处。然而，对支付系统的唯一基本要求是，“账户”是任意的用户创建的密码系统的密钥对，其密钥对享有同态属性。所有ElGamal类型的密码系统都具有此功能。为了与比特币一起使用，我们提出了一个确定性的比特币钱包的设计，其地址可以通过明文字符串进行索引。
2012-12-13 cs.CR
3-of-3 Multisignature Approach for Enabling Lightning Network Micro-payments on IoT Devices
比特币作为加密货币的成功使其渗透到许多日常生活交易中。它关于交易费用和长验证时间的问题通过一个称为闪电网络（LN）的创新概念来解决，该概念通过利用链下交易在比特币之上工作。这使得比特币成为一种有吸引力的小额支付解决方案，也可以用于某些物联网应用（例如，通行费支付），因为它消除了对传统的集中支付系统的需要。然而，由于其存储，内存和处理要求，不可能在资源受限的物联网设备上运行LN和比特币。因此，在本文中，我们提出了一种高效且安全的协议，该协议使物联网设备能够通过网关LN节点使用LN的功能，即使它不受信任。这个想法是只让物联网设备参与签名操作，这可以通过将LN的原始2-of-2多重签名通道替换为3-of-3多重签名通道来实现。一旦网关被授权以安全的方式为物联网设备打开通道，我们的协议就会强制网关请求物联网设备的加密签名，以进行通道上的所有进一步操作，例如发送支付或关闭通道。LN的比特币交易被修改为包含3-of-3多重签名通道。此外，我们还提出了其他更改，以保护物联网设备的资金在可能的撤销状态广播尝试中被盗。我们使用Raspberry Pi评估了所提出的协议，考虑了收费支付场景。我们的研究结果表明，及时支付可以发送和与协议相关的计算和通信延迟可以忽略不计。
2021-09-21 cs.CR
Know Abnormal, Find Evil: Frequent Pattern Mining for Ransomware Threat Hunting and Intelligence
加密勒索软件的出现显著改变了网络威胁格局。加密勒索软件通过加密受害者计算机上的有价值数据来删除数据托管人访问权限，并通过解密数据请求支付赎金以恢复托管人访问权限。勒索软件的及时检测在很大程度上取决于如何快速准确地挖掘系统日志，以发现异常并阻止邪恶。在本文中，我们首先设置了一个环境来收集517个Locky勒索软件样本，535个Cerber勒索软件样本和572个TeslaCrypt勒索软件样本的活动日志。我们利用序列模式挖掘来找到不同勒索软件家族中活动的最大频繁模式（MFP），作为使用J48，随机森林，Bagging和MLP算法进行分类的候选特征。我们可以达到99%的准确率检测勒索软件实例从goodware样本和96.5%的准确率检测给定的勒索软件样本的家庭。我们的研究结果表明，应用模式挖掘技术检测勒索软件狩猎的好功能的有用性和实用性。此外，我们还发现了不同勒索软件家族中存在的独特的频繁模式，这些模式可用于识别勒索软件样本家族，以构建有关给定目标的威胁行为者和威胁概况的情报。
2018-08-06 cs.CR
Block arrivals in the Bitcoin blockchain
比特币是一种电子支付系统，其中支付交易被验证并存储在称为区块链的数据结构中。比特币矿工单独工作来解决计算密集型问题，每个解决方案都会生成一个比特币块，从而导致区块链的新到达。计算问题的难度每2，016个块更新一次，以控制生成块的速率。在最初的比特币论文中，有人认为区块链的到来是根据齐次泊松过程发生的。基于区块链区块到达数据和区块到达过程的随机分析，我们证明情况并非如此。我们提出了一个改进的数学模型块到达，集中在块到达在一段时间内的恒定难度和难度水平如何随着时间的推移而演变。
2018-01-23 cs.CR
Concurrency and Privacy with Payment-Channel Networks
像比特币这样的无许可区块链协议在交易吞吐量和延迟方面存在固有的限制。目前解决这一关键问题的努力集中在链下支付渠道上，这些渠道可以与支付渠道网络（PCN）相结合，以实现无限数量的支付，而无需访问区块链，只需注册每个渠道的初始和最终容量。虽然这种方法为低延迟和高吞吐量的支付铺平了道路，但其在实践中的部署引发了一些隐私问题以及与支付固有的并发性质相关的技术挑战，例如竞争条件和死锁，迄今为止尚未得到充分研究。在这项工作中，我们为PCN中的隐私和并发奠定了基础，在通用可组合性框架中提出了正式的定义，以及实用且可证明安全的解决方案。特别是，我们介绍Fulgor和Rayo。Fulgor是第一个为PCN提供可证明隐私保证的支付协议，并与比特币脚本系统完全兼容。然而，Fulgor是一个阻塞协议，因此容易出现并发支付的死锁，就像当前可用的PCN一样。相反，Rayo是第一个用于PCN的协议，它强制执行非阻塞进程（即，至少一个并发支付终止）。我们通过一个新的不可能性结果表明，非阻塞的进展必然以较弱的隐私为代价。Fulgor和Rayo的核心是Multi-Hop HTLC，这是一种新的智能合约，与比特币脚本系统兼容，提供有条件支付，同时减少了以前方法的运行时间和通信开销。
2019-11-20 cs.CR
Ransomware Detection Using Federated Learning with Imbalanced Datasets
针对联邦学习检测勒索软件时数据不平衡导致性能下降的问题，提出加权交叉熵损失函数的改进方案，实验证明其提升分类器性能。
2023-11-13 cs.CR
A Cryptoeconomic Traffic Analysis of Bitcoin's Lightning Network
闪电网络（LN）旨在解决比特币的可扩展性和隐私问题。这是一个支付渠道网络，比特币交易是在链外发布的，洋葱通过私人支付路径路由，旨在以更快，更便宜和私人的方式结算交易，因为它们不会记录在维护成本高，速度慢和公共的分类账中。在这项工作中，我们设计了一个交通模拟器来实证研究LN的交易费用和隐私条款。模拟器依赖于网络结构的公开数据，并在我们试图基于LN节点所有者的某些博客帖子传播的信息进行验证的假设下生成交易。我们的研究结果的估计收入从交易费是符合广泛的意见，参与经济上是不合理的，目前持有的网络在一起的大多数大型路由节点。无论是流量费还是交易费都必须增加几个数量级，才能使支付途径在经济上可行。我们假设路由器之间存在激烈的价格竞争，从而给出了潜在费用增加的最坏情况估计。我们估计目前的渠道结构和定价政策如何应对潜在的流量增加，如何减少锁定资金的渠道将影响网络，并显示的例子，估计谁经营的节点在经济上可行的收入。即使交易是洋葱路由的，也可以推断出有关支付来源和目的地的强有力的统计证据，因为由于LN的小世界性质的副作用，许多交易路径仅由单个中介组成。基于我们的模拟实验，我们定量描述了当前LN操作的隐私缺陷，并提出了一种方法，在路由路径中注入额外的跳数，以证明如何隐私可以得到加强，很少的额外的交易成本。
2020-07-13 cs.CR
Formal Modelling and Security Analysis of Bitcoin's Payment Protocol
针对比特币支付协议标准BIP70因缺乏退款地址认证易受退款攻击的问题，首次构建其形式化模型并定义退款地址安全目标，分析验证原协议漏洞后提出带公开可验证证据的修订方案，证明修订后协议满足安全目标。
2021-03-15 cs.CR cs.FL
Modeling and Verification of the Bitcoin Protocol
比特币是一种流行的在线支付数字货币，实现为分散的点对点电子现金系统。比特币保留了所有交易的分类账;大多数参与者决定正确的分类账。由于没有可信的第三方来防止双重支出，并且受到其流行程度的启发，我们想研究比特币协议的正确性。双重消费是电子支付系统的一个重要威胁。如果一个用户可以迫使大多数人相信没有他以前付款的分类账是正确的，那么就会发生双重支出。我们感兴趣的是这种双重花费攻击的成功概率，这与攻击者的计算能力有关。本文研究了比特币协议，并将其形式化为UPPAAL模型。该模型将用于展示如果比特币协议中的各方行为恶意，如何进行双重支出，以及发生双重支出的概率。
2015-11-13 cs.CR cs.LO
LocalCoin: An Ad-hoc Payment Scheme for Areas with High Connectivity
自比特币出现以来，数字货币，特别是加密货币的受欢迎程度一直在不断增长。比特币的安全性在于工作量证明方案，这需要矿工的高计算资源。尽管移动技术取得了进步，但由于其处理能力较低，现有的加密货币无法通过移动设备进行维护。移动设备只能容纳允许用户交换加密货币信用的移动应用程序（钱包）。在这项工作中，我们提出了LocalCoin，这是一种替代加密货币，需要最少的计算资源，产生低数据流量，并与现成的移动设备一起使用。LocalCoin用确保交易的所有见证者都是共谋者的社会硬度取代了比特币安全性的根本计算硬度。Localcoin具有（i）轻量级工作量证明方案和（ii）分布式区块链。我们分析了LocalCoin在被动和主动攻击中的双重支出，并证明了在足够数量的用户和适当选择的调优参数的假设下，双重支出的概率接近于零。对真实移动轨迹、现实城市环境和随机几何图形的大量模拟表明，一次交易成功的概率收敛于1，而双重支出尝试成功的概率收敛于0。
2017-11-26 cs.CR
Enhanced Cyber Threat Intelligence by Network Forensic Analysis for Ransomware as a Service(RaaS) Malwares
Indian Institute of Technology Indore（印多尔印度理工学院）；Siddaganga Institute of Technology（西达甘加理工学院）；Assam Science and Technology University（阿萨姆科学技术大学）
通过网络取证分析RaaS恶意软件数据包，生成签名以提升对勒索软件即服务的早期检测与防御能力。
2026-01-20 cs.CR
D-LNBot: A Scalable, Cost-Free and Covert Hybrid Botnet on Bitcoin's Lightning Network
本文提出基于比特币闪电网络的隐蔽混合僵尸网络LNBot及其分布式版本D-LNBot，利用LN的匿名特性实现控制者身份完全匿名化，支持零成本运行和快速命令传播，并在实际LN上验证了概念并分析了性能与对策。
2023-05-22 cs.CR
Programming on Bitcoin: A Survey of Layer 1 and Layer 2 Technologies in Bitcoin Ecosystem
本文综述了Taproot升级后比特币生态中增强编程功能的第一层和第二层协议，并通过链上数据验证了这些协议对比特币主网的积极影响。
2024-09-29 cs.CR
Practical Aspects of the Bitcoin System
数字支付方案显示出越来越重要的意义。在无数不同的方案中，本文重点介绍流行的比特币系统。作者描述了比特币独特的技术基础及其伴随的用户、矿工、交易平台和供应商生态系统。此外，本文还讨论了比特币的货币特征以及欧盟和美国采取的第一批监管行动。
2013-08-30 cs.CR cs.CY
Chainlet Orbits: Topological Address Embedding for the Bitcoin Blockchain
University of Manitoba（曼尼托巴大学）；University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
针对比特币非法活动检测现有方法效率低、难解释的问题，提出Chainlet Orbits拓扑地址嵌入方法，依托交易拓扑特征嵌入地址，在节点分类任务上性能优于现有最优方法，且可快速实现可解释的机器学习检测。
2023-05-18 cs.CR cs.LG
BitSov: A Composable Bitcoin-Native Architecture for Sovereign Internet Infrastructure
University of Southern Denmark（南丹麦大学）；Mindlink AI
BitSov通过整合比特币等去中心化技术，构建八层协议栈，解决当前互联网的单一故障点问题，提出支付门控消息、时间链锁定合同和自维持经济飞轮等架构模式。
2026-03-30 cs.CR cs.DC cs.NI
The coin that never sleeps. The privacy preserving usage of Bitcoin in a longitudinal analysis as a speculative asset
比特币是迄今为止第一个也无疑是最成功的加密货币，市值超过1000亿美元。如今，比特币拥有超过10万个支持商家和300多万活跃用户。除了人们之间的信任之外，比特币还缺乏替代货币必须具备的基本特征：价值稳定性。因此，尽管比特币作为支付手段的使用相对较低，但其价值的大起大落吸引投资者将其作为有用的资产来获得交易利润。在这项研究中，我们探讨了比特币的这种确切性质，旨在揭示新兴和快速增长的加密货币市场，并将投资格局和模式与道琼斯最受欢迎的传统股票市场进行比较。我们的研究结果表明，大多数比特币地址都以正确的方式使用，以保护交易的安全性和隐私性，并且与传统股票市场相反，比特币的24/7开放市场不受离线世界的任何政治事件的影响。此外，似乎有一些特定的加密货币在大量交易方面领先于加密货币，但与正在转移的硬币数量没有相同的相关性。
2019-11-18 cs.CR
Unveiling Dynamics and Patterns: A Comprehensive Analysis of Spreading Patterns and Similarities in Low-Labelled Ransomware Families
本文通过分析低标签勒索软件家族在比特币网络中的地址-交易图，提出基于节点动态的地址行为分配方法，以识别支付传播模式并检测不同变种间的相似性，揭示其相似性主要来自赎金收集和洗钱行为。
2024-06-07 cs.CE cs.CR
PQLN: Post-Quantum Security for the Bitcoin Lightning Network's Off-Chain Surfaces
East Texas A&M University（东德克萨斯农工大学）；North American University（北美大学）；Florida Gulf Coast University（佛罗里达海湾海岸大学）；Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院）
针对量子计算机对闪电网络链下密码学的威胁，提出混合后量子扩展 PQLN，利用 ML-DSA 和 ML-KEM 保护各表面，实现互操作且开销低。
2026-09-15 cs.CR cs.NI
Spams meet Cryptocurrencies: Sextortion in the Bitcoin Ecosystem
在过去的一年里，出现了一种新的垃圾邮件计划：要求以加密货币比特币支付的性勒索信息，也被称为sextortion。该计划代表了垃圾邮件行业成员使用加密货币的第一次整合。本研究以4，340，736个sextortion垃圾邮件为研究对象，透过揭露垃圾邮件制造者的运作，来了解这种新的合并。为此，我们在整个比特币区块链上计算了一种简单而有效的方法，将sextortion垃圾邮件中提到的比特币地址投影到交易图抽象上。这使我们能够跟踪和调查参与者之间的资金流动，并深入了解性勒索活动的财务结构。我们发现，sextortion垃圾邮件发送者有点复杂，以下的定价策略，并从成本降低中受益，因为他们的业务削减了垃圾邮件供应链的上尾。我们发现，一个单一的实体可能控制着大多数sextortion活动的财务支柱，并且研究的11个月的运营产生了1，300，620美元和1，352，266美元之间的下限收入。我们的结论是，sextortion垃圾邮件是一项有利可图的业务，垃圾邮件发送者可能会继续发送大量电子邮件，试图通过加密货币勒索钱财。
2019-08-02 cs.CR
On Decentralization of Bitcoin: An Asset Perspective
自2009年问世以来，比特币作为一种支持加密技术的点对点数字支付系统，越来越受到学术界和工业界的关注。比特币旨在克服现有集中式金融系统中固有的一系列瓶颈，一直被加密社区作为去中心化精神的典范。虽然比特币的工作量证明共识算法的去中心化性质经常被详细讨论，但迄今为止还没有系统的研究从资产的角度定量衡量比特币的去中心化程度--比特币作为一种金融资产，其去中心化程度如何？我们在本文中提出了第一个系统的调查比特币的分散程度的基础上，其整个交易历史。我们提出了比特币交易网络的静态和动态分析，并在网络分析和市场效率研究的基础上开发了可量化的去中心化措施。还进行了案例研究，以证明我们提出的指标的有效性。
2021-05-17 cs.CR cs.SI
Buy your coffee with bitcoin: Real-world deployment of a bitcoin point of sale terminal
在本文中，我们讨论了现有的比特币支付方法，适合小企业进行小额交易。我们开发了一个评估框架，利用安全性，可用性，可部署性标准，检查几个现有的系统，工具。遵循需求工程方法，我们设计并实现了一个新的销售点（PoS）系统，该系统在我们的评估框架内满足一组最佳标准。我们的开源系统Aunja PoS自2014年10月以来已在现实世界的咖啡馆中部署。
2018-02-12 cs.CR cs.CY cs.ET
Redesigning Bitcoin's fee market
比特币支付系统涉及两种代理类型：使用货币进行交易并支付费用的用户和负责授权交易并保护系统以换取这些费用的矿工。比特币的两个挑战是（i）随着区块奖励的减少，确保足够的矿工收入，以及（ii）由于最大区块大小上限较小而减轻吞吐量限制。这些问题是密切相关的，因为增加最大区块大小可能会减少收入，因为比特币的支付你的出价方法。为了将它们解耦，我们分析了“垄断拍卖”，表明：（i）其收入不会随着最大区块大小的增加而减少，（ii）它对不受信任的拍卖人（矿工）具有弹性，以及（iii）交易发行人（投标人）的简单性，因为随着投标数量的增加，策略性投标阴影（相对于投标人的价值）的平均收益会减少。
2022-03-13 cs.CR cs.GT
A Tale of Two Trees: One Writes, and Other Reads. Optimized Oblivious Accesses to Large-Scale Blockchains
比特币网络提供了一种在不安全的网络上安全地执行金融交易的新方法。然而，这种能力伴随着存储大型（分布式）账本的成本，这已经不适合任何类型的个人设备。虽然简化的支付验证（SPV）客户端可以解决这个存储问题，但比特币SPV客户端必须依赖其他比特币节点来获取其交易历史，并且目前的方法没有为SPV客户端提供隐私保证。本文提出了$T^3$，一个可信的硬件安全的比特币完整的客户端，支持高效的不经意的搜索/更新比特币SPV客户端，而不牺牲客户端的隐私。在这种设计中，我们利用可信执行环境（TEE）的可信执行和认证功能，以及隐藏不经意随机存取存储器（ORAM）的访问模式的能力，以保护SPV客户端的请求免受潜在的恶意服务器的攻击。$T^3$的主要新颖之处在于对传统ORAM进行了优化，并针对预期的SPV客户端用途进行了调整。特别是，通过对SPV客户端的访问模式进行自然假设，我们能够提出一个两树的ORAM结构，克服了与传统的ORAM的并发限制。我们已经使用当前的比特币未使用交易输出数据库实现并测试了我们的系统。实验结果表明，该系统在实际应用中是可行的，同时为Bitcoin SPV客户端提供了强有力的隐私和安全保障。
2019-09-16 cs.CR
An Empirical Analysis of Privacy in the Lightning Network
支付渠道网络，特别是闪电网络，似乎为比特币和其他基于区块链的加密货币缺乏可扩展性和隐私提供了解决方案。以前的研究主要集中在闪电网络的可扩展性，可用性和加密经济学上，但相对较少关注探索它在实践中实现的隐私水平。本文对闪电网络提供的隐私进行了全面分析，介绍了几种利用网络公开信息的攻击，以了解旨在保密的信息，例如节点有多少可用的硬币，或者通过网络路由的支付中的发送者和接收者是谁。
2021-01-21 cs.CR
An Evaluation of Bitcoin Address Classification based on Transaction History Summarization
National Taiwan University（台湾大学）；Academia Sinica（中央研究院）
比特币是一种加密货币，具有分布式，去中心化和可信的机制，这使得比特币成为一个受欢迎的全球交易平台。在过去的十年里，国家之间的交易效率和比特币网络地址匿名性带来的隐私吸引了许多活动，如支付，投资，赌博甚至洗钱。不幸的是，一些利用这个平台的犯罪行为没有被发现。这使得许多政府不愿支持加密货币。因此，识别犯罪地址的能力成为加密货币网络中的一个重要问题。在本文中，我们提出了新的功能，除了那些常用的文献中建立一个分类模型，用于检测异常的比特币网络地址。这些特征包括交易时间的各种高阶矩（由块高度表示），其以有效的方式总结了交易历史。提取的特征通过有监督的机器学习方法在标记类别数据集上进行训练。实验结果表明，这些特征显著提高了比特币地址分类的性能。我们在八个分类器下评估了结果，并使用LightGBM实现了87%/86%的最高Micro-F1/Macro-F1。
2019-03-19 cs.CR cs.LG stat.ML
Crypto Currency Regulation and Law Enforcement Perspectives
本文概述了加密货币和区块链工程如何与执法部门互动。我们指出，很大一部分加密用户是业余投资者，加密犯罪中占主导地位和最大的部分只是投资骗局。我们研究各种犯罪使用和滥用技术的问题，特别是在洗钱或兑现来自非法活动的利润方面。本文的目的是根据对执法人员的采访，提出刑事司法和警务界的一系列担忧，并探讨加密货币如何与公共安全和安全相协调。我们提出了一个与加密货币相关的犯罪的简化分类。我们在应用密码学和支付技术的更广泛背景下研究区块链的发展。勒索软件是一个巨大的威胁，但我们也需要保护，以防止企业的不当行为或疏忽，未经测试的金融服务违反客户信任或政府法规。不纳税是非法的，但还有更多的风险：使加密货币持有者在诈骗或盗窃中失去所有储蓄。有趣的是，隐私有助于在多个方面进行防御：针对社会工程，有针对性的犯罪，诈骗，以及网络安全盗窃和黑客攻击。
2021-09-01 cs.CR cs.CY cs.DC
