[論文レビュー] GraphSense: A General-Purpose Cryptoasset Analytics Platform

Bernhard Haslhofer, Rainer Stütz+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 13被引用数 5

ひとこと要約

GraphSenseは、事前に計算されたアドレスおよびエンティティグラフを用いて、複数のブロックチェーンにわたる資金移動をインタラクティブかつプログラム可能な方法で分析できる、オープンソースで汎用的な暗号資産分析プラットフォームです。TagPacksを導入し、共同で作業できる、プロバンセンスに配慮したタグ付与を可能にし、標準的なデータサイエンスツールを用いたスケーラブルで拡張可能な分析をサポートすることで、商用サービスや低レベルのオープンソースツールに対する柔軟な代替手段を提供します。

ABSTRACT

There is currently an increasing demand for cryptoasset analysis tools among cryptoasset service providers, the financial industry in general, as well as across academic fields. At the moment, one can choose between commercial services or low-level open-source tools providing programmatic access. In this paper, we present the design and implementation of another option: the GraphSense Cryptoasset Analytics Platform, which can be used for interactive investigations of monetary flows and, more importantly, for executing advanced analytics tasks using a standard data science tool stack. By providing a growing set of open-source components, GraphSense could ultimately become an instrument for scientific investigations in academia and a possible response to emerging compliance and regulation challenges for businesses and organizations dealing with cryptoassets.

研究の動機と目的

• 学術界、産業界、法執行部門における、スケーラブルで拡張可能かつオープンな暗号資産分析ツールへの需要の増大に対応すること。
• インタラクティブな調査と標準的なデータサイエンスワークフローを用いた高度な分析を両立できる汎用プラットフォームを提供すること。
• 独創的なTagPackシステムを用いて、共同で作業し、プロバンセンスを追跡できるように、タグの付与履歴を管理できる仕組みを提供すること。
• UTXOベース（例：ビットコイン）およびアカウントモデル（例：イーサリアム）の両方のブロックチェーンをカバーする分析を可能にすること。
• 暗号資産エコシステムにおけるCryptoFinance研究やシステミックリスク評価分野の今後の研究基盤を提供すること。

提案手法

• 本プラットフォームは、ブロックチェーンや為替レートフィードなど複数のデータソースからのブロックチェーンデータを処理・保存するためのモジュラで水平スケーラブルなアーキテクチャを採用しています。
• アドレスグラフ（取引を介してリンクされる双方向で循環的なグラフ）とエンティティグラフ（単一の実行者によって制御されるアドレスのクラスタを表す）という2つのコアなグラフ抽象化を構築・維持しています。
• 複数入力および共通支出のヒューリスティクスなどのヒューリスティクスを用いて、同一の制御下にあると予想されるアドレスをグループ化するアドレスクラスタリングを実施しています。
• TagPacksは、異なるツールやユーザー間で、タグ（例：交換所、ウォレット、エンティティ）の収集、バージョニング、プロバンセンスの追跡を可能にするメカニズムとして導入されています。
• 標準的なデータサイエンスツール（例：Python、SQL）を介したプログラム的アクセスをサポートしており、効率的な分析のための事前計算済みグラフ抽象化を提供しています。
• 本プラットフォームは、許可が緩いライセンスのもとでオープンソースのコンponentsを用いて構築されており、商業的および学術的文脈での再利用が可能になっています。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インタラクティブな探索と大規模な高度分析の両方をサポートできる、汎用的な暗号資産分析プラットフォームをどのようにアーキテクチャ設計すればよいか？
• RQ2 暗号資産エコシステムにおける資金移動と実行者間の関係をモデル化するにあたり、どのグラフ抽象化が最も効果的か？
• RQ3 プロバンセンス追跡を可能にすることで、データ品質とツール間の相互運用性を向上させるために、どのようにしてタグの共同収集とキュレーションを実現できるか？
• RQ4 ブロックチェーンのフォレンジックおよびシステミックリスク分析において、リアルタイム処理とバッチ分析の間にはどのようなトレードオフがあるか？
• RQ5 GraphSenseのようなオープンで拡張可能なプラットフォームは、CryptoFinance や DeFi リスクの定量化といった新たな研究分野をどのように支援できるか？

主な発見

• GraphSenseは、スケーラブルでオープンソースのプラットフォームであり、標準的なデータサイエンススタックを用いたインタラクティブなダッシュボードベースの分析とプログラム可能な分析を両立しています。
• プラットフォームのアドレスグラフおよびエンティティグラフは、暗号資産エコシステムにおける実行者間の構造的関係を効果的にモデル化しており、マクロスコピックおよびミクロスコピックな調査を可能にしています。
• TagPacksは、バージョニングとプロバンセンスに配慮した共同作業によるタグのキュレーションを可能にし、異なるツール間でのデータ信頼性と相互運用性を向上させています。
• 本システムは水平スケーラビリティおよび拡張性を設計段階で考慮しており、イーサリアムのようなアカウントモデルのブロックチェーンや、将来的にはオフチェーン決済チャネルとの統合も可能になっています。
• リアルタイム更新の能力に限界はありますが、本プラットフォームは主に後向きのフォレンジック分析やシステミックリスク分析に適しており、実際の利用状況において主な用途となっています。
• 本プラットフォームはすでに外部からの貢献を受けており、学術的および産業的暗号資産研究の基盤としての位置づけがされており、今後の発展が期待されています。