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J-GLOBAL ID：202202239514123915   整理番号：22A0067553

不正ビットコインアドレスを同定するための注意ベースグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Attention-Based Graph Neural Network for Identifying Illicit Bitcoin Addresses

著者 (9件)： Tian Hao (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Tian Hao (National Engineering Research Center of Digital Life, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Li Yang (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Li Yang (National Engineering Research Center of Digital Life, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Cai Yue (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Cai Yue (National Engineering Research Center of Digital Life, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Shi Xiaohong (School of Mathematics and Information Science, Guangzhou University, Guangzhou, China) ,  Zheng Zibin (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Zheng Zibin (National Engineering Research Center of Digital Life, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1490  ページ： 147-162  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bitcoin後のSoonが提案され,最も人気のある分散暗号性になったので,違法ビットコインアドレスの同定は重要で一般的な研究となり,ユーザは違法な活動への関与を避けることができる。研究の殆どは違法なアドレスの特徴的行動を掘削すること,または違法なアドレスと明示的なアドレスを識別するのが容易な特徴を構築することに焦点を当てている。これらの研究における同定に用いたモデルは異常検出モデルと分類モデルを含む。それらのいくつかは効果的であることが証明されているが,次の2つの洞察がしばしば無視されている。第1に,ビットコイン取引ネットワークの構造情報は,ネットワークグラフに基づく直接取引情報だけでなく,間接的取引情報と取引選好グループ情報を提供する。第2に,取引記録の時間的情報は,アドレスの取引行動の細粒で深い理解を提供する。これらの洞察は,本論文における注意ベースグラフニューラルネットワークを提案する。モデルの注意ベースのGNN(AT-GNN)部分は,トランザクションネットワークの構造情報に基づく種々の距離でアドレスの近隣の埋込みを再帰的に計算して,アドレスの埋込みを洗練するために畳込みと注意機構を採用する。モデルの自動エンコーダ部分は,より正確な同定結果を可能にするために,トランザクション記録の時間的情報に基づく隠れ時間特徴を十分に捉える。現実的なデータセットに関する広範な実験を行い,5つの最先端のモデルに対する優位性を実証した。更なる解析は,より良い同定のためにアドレスの隣接埋込みと隠れ時間特徴の重要性を検証し,著者らのモデルの合理性と有効性を正当化する。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  符号器 ,  暗号 ,  有効性
準シソーラス用語： *アドレス ,  合理性 ,  異常検出 ,  ネットワークグラフ ,  分類モデル ,  *ビットコイン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ビットコインアドレス ,  不正同定 ,  グラフニューラルネットワーク

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビットコイン ,  アドレス ,  同定 ,  注意 ,  グラフニューラルネットワーク