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基于机器学习的比特币去匿名化方法研究

2021-12-20郭文生冯志淇张露晨杨菁林

计算机工程 2021年12期
关键词:特征模型

郭文生,杨 霞,冯志淇,张露晨,杨菁林

(1.电子科技大学 信息与软件工程学院,成都 610000;2.成都链安科技有限公司,成都 610000;3.国家互联网应急中心,北京 100000)

0 概述

比特币是世界上第一个点对点加密货币系统,其并非纸币或金币银币那样独立的个体,而是一套电子现金系统,与支付宝有一定的类似之处。比特币存在于网络中,可以不经过任何中心机构就完成全球转账,且其发行、支付以及验证自成系统,因此,比特币是一种总量有限、无国界、无发行中心、无管理中心、遍布全球且自由流通的全新货币。此外,比特币具有匿名化的特点,不需要用户进行实名认证,更不需要身份验证,只要有比特币地址就可进行比特币交易,且比特币地址无需复用,一个用户可以拥有多个比特币地址。比特币具有无国界、去中心化、匿名化的优点,因此,近年来其价格大幅提升,达到上万亿美元的市值,形成了一个遍布全球却没有管理中心的社区,并成为加密货币的主流币种。比特币便捷低廉的跨国交易、潜在的投资价值等因素,是人们积极参与比特币投资的主要原因。但是,比特币地址的匿名性使交易用户的真实身份得以隐藏,导致比特币被一些不法分子应用于各类非法活动中。例如,2017年5月有上百个国家和地区超过10万台电脑被感染勒索病毒WannaCry[1],病毒制造者利用比特币获取了大量赎金。在面对比特币存在的非法交易问题时,执法部门需要获取比特币和用户之间的关联信息,将其作为犯罪证据,然而在比特币资金追溯的实现过程中主要依靠人工进行分析,存在自动化程度低、时效慢等问题。……

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