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J-GLOBAL ID：201702266291609581   整理番号：17A0539149

Bitcoinにおける高収益投資プログラムの取引抽出を目的とした特徴量抽出手法の検討

Feature Extraction for Identifying High Yielding Investment Programs Related Transactions in Bitcoin

著者 (3件)： 豊田健太郎 (慶応大 理工) ,  大槻知明 (慶応大 理工) ,  MATHIOPOULOS P. Takis (慶応大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 522(ICSS2016 46-72)  ページ： 31-36  発行年： 2017年03月06日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Bitcoinをはじめとする仮想通貨は送金のためのトランザクションに本人認証を必要としないため,マネーロンダリングや不当に高い利率を謳った高収益投資プログラムHYIP(High Yield Investment Programs)などに悪用される事例が報告されている。そこでBitcoinのトランザクションから特徴を抽出し,それがどのような目的に使用されているのかを特定することは極めて重要である。本稿では最も代表的な詐欺行為であるHYIPに注目し,HYIPに関連したBitcoinアドレスを識別できるかを検討する。そのために,まずHYIPに関連したBitcoinアドレスを調査し,どのような特徴量を算出すべきかを明らかにする。その結果を踏まえ,トランザクションのフローおよび送受されるBitcoinの額の大きさおよび方向を考慮した特徴量抽出手法および識別手法を提案する。実際の取引履歴を元にしたデータセットに対して提案する特徴量抽出手法を適用し,有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *貨幣 ,  *指標 ,  *投資計画 ,  *取引 ,  *抽出 ,  *特徴抽出 ,  トランザクション処理 ,  認識 ,  認証 ,  犯罪 ,  番地指定方式 ,  情報 ,  集合
準シソーラス用語： *ビットコイン ,  *収益性 ,  仮想化 ,  本人認証 ,  詐欺行為 ,  アドレス ,  特徴量 ,  データセット

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (15件)：

• S. Nakamoto, ′′Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash sys-tem,′′ 2008.
• FBI, ′′Bitcoin virtual currency: Unique features present distinct challenges for deterring illicit activity,′′ 2012. http://cryptome.org/2012/05/fbi-bitcoin.pdf
• M. Vasek and T. Moore, ′′There's No Free Lunch, Even Us-ing Bitcoin: Tracking the Popularity and Profits of Virtual Currency Scams,′′ Financial Cryptography and Data Secu-rity (FC), pp.44-61, Springer, 2015.
• E. Androulaki, G.O. Karame, M. Roeschlin, T. Scherer, and S. Capkun, ′′Evaluating user privacy in Bitcoin,′′ Financial Cryptography and Data Security (FC), pp.34-51, Springer, 2013.
• D. Ron and A. Shamir, ′′Quantitative analysis of the full Bitcoin transaction graph,′′ Financial Cryptography and Data Security (FC), pp.6-24, Springer, 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： 収益 ,  投資 ,  取引 ,  特徴量抽出 ,  手法