Bitcoin är en cryptocurrency vars transaktioner registreras på en distribuerad, öppet tillgänglig liggare. På Bitcoin Blockchain, ett väsens verkliga identitet är gömd bakom en pseudonym, en så kallad adress. Bitcoin antas därför allmänt tillhandahålla en hög grad av anonymitet, vilket är en drivkraft för dess frekventa användning för olaglig verksamhet. Detta dokument presenterar en ny metod för att minska anonymiteten av Bitcoin Blockchain genom att använda Supervised Machine Learning för att förutsäga vilken typ av ännu-oidentifierade enheter. Vi använde ett urval av 434 enheter (med 200 miljoner transaktioner), vars identitet och typ hade avslöjats, som utbildningsuppsättningsdata och inbyggda klassificeringar som varierade mellan 10 kategorier. Vårt huvudsakliga resultat är att vi verkligen kan förutsäga vilken typ av en ännu okänd enhet. Med hjälp av Gradient Boosting-algoritmen uppnår vi en noggrannhet på 77% och F1-poäng på 0.75. Vi diskuterar vår nya strategi för Supervised Machine Learning för att avslöja Bitcoin Blockchain anonymitet och dess potentiella tillämpningar för kriminalteknik och ekonomisk efterlevnad och dess samhälleliga konsekvenser, skissera studiebegränsningar och föreslå framtida forskningsriktningar.
Dessutom används en övervakad maskininlärningsalgoritm av REF för att avslöja Bitcoin anonymitet med hjälp av en metod för att förutsäga typen av ännu oidentifierade enheter.
Breaking Bad: De-Anonymising Entity Types on the Bitcoin Blockchain Using Supervised Machine Learning
{'venue': 'HICSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}