[論文レビュー] Toward Open Data Blockchain Analytics: A Bitcoin Perspective

Dan McGinn, Doug McIlwraith+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 21, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 8被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、ビットコインブロックチェーンのためのグラフベースのオープンデータ分析フレームワークを提案する。低レベルのバイナリデータを高精細なグラフモデルに変換することで、隠れた取引パターン、富の蓄積、ネットワークレベルの経済的行動を解明する。公開・透明なブロックチェーンデータを活用することで、本研究は、オープンデータアーキテクチャが社会的・経済的インサイトを明らかにできることを示している。具体的には、ユーザーのリンク可能性、マネーサプライ理論によるデフレーション傾向、一括防御メカニズムといった洞察が得られる。これは、スケーラビリティと機密性を求めるあまり、透明性を犠牲にする閉鎖的でプライベートな承認ブロックチェーンに比べ、顕著な利点を有する。

ABSTRACT

Bitcoin is the first implementation of what has become known as a 'public permissionless' blockchain. Guaranteeing security and protocol conformity through its elegant combination of cryptographic assurances and game theoretic economic incentives, it permits censorship resistant public read-write access to its append-only blockchain database without the need for any mediating central authority. Not until its advent has such a trusted, transparent, comprehensive and granular data set of digital economic behaviours been available for public network analysis. In this article, by translating the cumbersome binary data structure of the Bitcoin blockchain into a high fidelity graph model, we demonstrate through various analyses the often overlooked social and econometric benefits of employing such a novel open data architecture. Specifically we show (a) how repeated patterns of transaction behaviours can be revealed to link user activity across the blockchain; (b) how newly mined bitcoin can be associated to demonstrate individual accumulations of wealth; (c) through application of the naive quantity theory of money that Bitcoin's disinflationary properties can be revealed and measured; and (d) how the user community can develop coordinated defences against repeated denial of service attacks on the network. All of the aforementioned being exemplary benefits that would be lost with the closed data models of the 'private permissioned' distributed ledger architectures that are dominating enterprise level development due to existing blockchain issues of governance, scalability and confidentiality.

研究の動機と目的

• プライベート承認ブロックチェーンの限界を是正するため、大規模ネットワーク分析に向けたオープンで公開されたブロックチェーンデータの価値を示す。
• 生のビットコインブロックチェーンデータから高精細なグラフモデルを構築し、詳細な取引およびユーザー行動分析を可能にする。
• 公開利用可能な検証可能なブロックチェーンデータを用いて、富の蓄積やネットワークのレジリエンスといった社会的・経済的インサイトを解明する。
• 企業用ブロックチェーンにおける閉鎖的データモデルのリスクを強調し、スケーラビリティとプライバシーを求めるあまり、透明性と信頼性を犠牲にしている点を指摘する。
• 信頼性、透明性、知識発見の観点から、測定可能な利点を示すことで、ブロックチェーン分析におけるオープンデータアーキテクチャの推進を提唱する。

提案手法

• ビットコインブロックチェーンの生のバイナリデータ（例：Block#170）を、色分けされたデータ要素（緑：ブロックヘッダ、グレー：取引、オレンジ：入力、青：出力、赤：公開鍵およびアドレス）を用いて、構造的でクエリ最適化されたグラフモデルに変換する。
• 二重グラフ構造（取引ネットワークとアドレスネットワーク）を構築し、それを高レベルのエンティティグラフに抽象化することで、ユーザーに類似した行動やリンク可能性をモデル化する。
• リンク解析技術を用いて、繰り返し発生する取引パターンを検出し、共通の入力やリターンアドレスを通じて、複数の入出力を個々のユーザーまたはエンティティに関連付ける。
• ナーブなマネーサプライ理論を適用し、新規コイン発行レートと供給成長率の分析を通じて、ビットコインのデフレーション特性を定量化・検証する。
• 取引行動パターンの分析により、サービス拒否攻撃に対する一括対応が、ネットワークレベルの防御メカニズムとして顕在しているかを特定する。
• 暗号的検証原理（例：ECDSA署名検証）を用いて、再構築されたグラフモデルにおけるデータ整合性と追跡可能性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生の低レベルビットコインブロックチェーンデータを、分析用途に適した高精細でクエリ最適化されたグラフモデルに変換する方法は何か？
• RQ2 取引グラフ解析を用いて、ブロックチェーン全体にわたるユーザーのアイデンティティおよび取引行動をどの程度までリンク可能にすることができるか？
• RQ3 オープンブロックチェーンデータを用いて、ビットコインのデフレーション特性を定量的に測定・検証する方法は何か？
• RQ4 パブリックで承認なしのブロックチェーンネットワークにおいて、サービス拒否攻撃への一括的防御行動が発生するか？
• RQ5 オープンデータブロックチェーン分析は、閉鎖的でプライベートな承認レジャーモデルに比べ、どのような社会的・経済的利点を有するか？

主な発見

• 生のビットコインブロックチェーンデータをグラフモデルに変換することで、ネットワーク全体にわたる複雑な取引パターンの効率的な照会と発見が可能になる。
• 共通の入力やリターンアドレスの使用といった繰り返し取引行動により、ブロックチェーン全体にわたるユーザー行動の推定とリンク可能性が可能になる。
• 新規に採掘されたビットコインは、グラフモデルを通じて、時間経過に伴う個人またはエンティティレベルでの富の蓄積を追跡可能になる。
• ナーブなマネーサプライ理論の適用により、ビットコインのデフレーション特性が明らかになり、新規コイン発行レートの予測可能で減少傾向の変化が確認された。
• 分析により、サービス拒否攻撃への一括的でネットワークレベルの対応が顕在しており、パブリックで承認なしのシステムに、自己発生的レジリエンスメカニズムが存在することが示唆された。
• プライベート承認ブロックチェーンは、スケーラビリティとプライバシーの課題を解決するが、オープンデータの透明性と信頼性の利点を犠牲にし、知識発見や公的監査の可能性が制限される。