Moneroネットワークにおける機械学習トレーサビリティとトランザクション値のための模擬ブロックチェーン【JST・京大機械翻訳】

Borggren Nathan; Kim Hyoung-yoon; Yao Lihan; Koplik Gary

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216557957771 整理番号：22P0099924

Moneroネットワークにおける機械学習トレーサビリティとトランザクション値のための模擬ブロックチェーン【JST・京大機械翻訳】

Simulated Blockchains for Machine Learning Traceability and Transaction Values in the Monero Network

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2020年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Moneroはプライバシーに焦点を絞ったポピュラーな暗号である。ブロックチェーンは,取引価値を不明瞭にするために暗号技術を使用し,また,様々な数の配偶取引の間の実際の取引を隠すために,「欲な秘密取引を追求する。著者らは,10と50のエージェントの模擬ブロックチェーンの訓練セットを開発し,そのために,著者らは,これらの主張をテストするために,グランドトルースとキーを管理した。著者らは,公共面ブロックチェーンの局所構造を特性化し,機械学習を実行するシミュレーションから得たラベルを用いて,Moneroトランザクションを成熟させた。模擬ブロックチェーンに関する著者らの特徴の機械学習は,この技術が個人とグループを同定するのに,隠れ取引値を明らかにしないが,個人とグループを同定するのに使用できることを示した。著者らは,実際のMoneroブロックチェーンにこの技術を適用し,それらのAPIを通して漏洩情報を漏洩する暗号性交換,それ自体とそれらのユーザに対するラベルを提供した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 符号理論

, ,

前のページに戻る