ネットワークトラフィック解析を通したビットコイン・ウォール・アプリとユーザのアクションを同定したWaletのプライバシー【JST・京大機械翻訳】

Aiolli Fabio; Conti Mauro; Gangwal Ankit; Polato Mirko

文献

J-GLOBAL ID：202002217083283355 整理番号：20A1801741

ネットワークトラフィック解析を通したビットコイン・ウォール・アプリとユーザのアクションを同定したWaletのプライバシー【JST・京大機械翻訳】

Mind your wallet’s privacy identifying Bitcoin wallet apps and user’s actions through network traffic analysis

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資料名：
号： SAC ’19 ページ： 1484-1491 発行年： 2019年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

暗号の人気におけるサージによって,Bitcoinは,再送信,支払い,および取引のための最も有望な手段の1つとして現れた。スマートフォンによって提供される利便性によって補足され,ユーザ数の増加は,異なる目的のためにBitcoin wallet appsを採用する。本論文では,Bitcoinを送受信し,取引するのに通常用いられる,スマートフォンベースのBitcoin wallet appsにおけるユーザ活動の同定に焦点を当てた。この目的を達成するために,機械学習技術を用いてネットワークトラフィック解析を行った。同じタイプ/機能性のアプリケーションに焦点を絞ったので,離散目的に対して調整したアプリケーションの分類と比較して,著者らの分類問題をさらに困難にする。さらに,著者らの目標は,暗号化の存在下でさえユーザ活動を同定することである。著者らの実験では,Google Play StoreとAppleのApp Storeの両方について,世界中で最もダウンロードしたBitcoin wallet appsを検討した。ネットワークトラフィックトレースを収集するために,物理的ハードウェアのみを用いて,できるだけ実際の環境に近いように,著者らの実験シナリオを構築するためにエミュレータを省略した。教師つき学習アルゴリズムを訓練するために利用される特徴を抽出する前に,いくつかのフェーズでトラフィックトレースを処理する。階層的方法で多重段階における分類問題を扱う。著者らは,著者らのシステムの性能を評価するために一連の実験を実行し,ユーザ活動識別においてほぼ95%の精度を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 移動通信

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