Abstract-Bitcoin, ett peer-to-peer betalningssystem och digital valuta, är ofta involverad i olaglig verksamhet såsom bluff, ransomware attacker, olaglig handel med varor, och stöld. Vid tidpunkten för skrivandet har Bitcoin ekosystemet ännu inte kartlagts och som sådan finns det ingen uppskattning av andelen olaglig verksamhet. Detta dokument ger den första uppskattningen av andelen cyberbrottslingar i Bitcoins ekosystem. Vårt dataset består av 854 observationer indelade i 12 klasser (av vilka 5 är cyberbrottsrelaterade) och totalt 100 000 okategoriserade observationer.Datasetet erhölls från dataleverantören som tillämpade tre typer av kluster av Bitcoin-transaktioner för att kategorisera enheter: co-spend, intelligensbaserad och beteendebaserad. Tretton övervakade utbildningsklassificeringar testades sedan, av vilka fyra rådde med en korsvalideringsnoggrannhet på 77,38 %, 76,47 %, 78,46 % respektive 80,76 %. Från de fyra främsta klassificeringarna valdes klassificeringskategorierna för paketering och gradientboostring baserat på deras viktade genomsnitt och per klassprecision på de it-brottsrelaterade kategorierna. Båda modellerna användes för att klassificera 100 000 okategoriserade enheter, vilket visar att andelen IT-relaterad brottslighet är 29,81 % enligt Packning, och 10,95 % enligt Gradient Boosting med antalet enheter som metriska. När det gäller antalet adresser och nuvarande mynt som innehas av denna typ av enheter, resultaten är: 5,79 % och 10,02 % enligt paketering, och 3,16 % och 1,45 % enligt Gradient Boosting.
Yin m.fl. i REF tillämpa utbildningstekniker som övervakas för att fastställa en "stor bild" av it-brottsrelaterade enheter i Bitcoin-ekosystemet.
A first estimation of the proportion of cybercriminal entities in the bitcoin ecosystem using supervised machine learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}