[論文レビュー] Tracing Transactions Across Cryptocurrency Ledgers

Haaroon Yousaf, George Kappos+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 30, 2018

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 17被引用数 32

ひとこと要約

本稿は、13か月間にわたりShapeShift取引プラットフォームから得たデータを用いて、暗号通貨間のクロスレジャー取引トレースを調査する。著者らは、新規のヒューリスティクスを考案し、ブロックチェーン間でのオンチェーン取引をリンクさせることで、81.91%のShapeShift取引が預金段階と出金段階の間で正確にトレース可能であることを示した。これにより、利益志向の取引行動が明らかになり、CoinJoin やZcash シールド機能といったプライバシー強化技術の有効性は限定的であることが判明した。

ABSTRACT

One of the defining features of a cryptocurrency is that its ledger, containing all transactions that have evertaken place, is globally visible. As one consequenceof this degree of transparency, a long line of recent re-search has demonstrated that even in cryptocurrenciesthat are specifically designed to improve anonymity it is often possible to track money as it changes hands,and in some cases to de-anonymize users entirely. With the recent proliferation of alternative cryptocurrencies, however, it becomes relevant to ask not only whether ornot money can be traced as it moves within the ledgerof a single cryptocurrency, but if it can in fact be tracedas it moves across ledgers. This is especially pertinent given the rise in popularity of automated trading platforms such as ShapeShift, which make it effortless to carry out such cross-currency trades. In this paper, weuse data scraped from ShapeShift over a thirteen-monthperiod and the data from eight different blockchains to explore this question. Beyond developing new heuristics and creating new types of links across cryptocurrency ledgers, we also identify various patterns of cross-currency trades and of the general usage of these platforms, with the ultimate goal of understanding whetherthey serve a criminal or a profit-driven agenda.

研究の動機と目的

• 暗号通貨取引が、分散型取引プラットフォーム（例：ShapeShift）を通じて、異なるブロックチェーンレジャー間でトレース可能かどうかを調査すること。
• Dash（PrivateSend） やZcash（シールド付き取引）といった暗号通貨に組み込まれたプライバシー強化機能が、取引フローの隠蔽にどの程度効果的であるかを評価すること。
• 通貨間取引プラットフォームにおける行動パターンを特定し、それらが犯罪的洗浄行為を示すのか、それとも利益志向の投機行動を示すのかを特定すること。
• 複数のブロックチェーンにまたがるアドレスのクラスタリングおよび取引の関連付けに役立つ、新たなヒューリスティクスの開発と検証を行うこと。

提案手法

• ShapeShiftの公開APIから取引データを収集し、ビットコイン、ダッシュ、ゼルカス、モナロなど8つのブロックチェーンのオンチェーンデータと照合した。
• 預金と出金の取引ペアをブロックチェーン間で照合することで、ShapeShift取引を特定する新規ヒューリスティクスを考案。平均81.91%の高い正確性（成功率）を達成した。
• マルチインプットヒューリスティクスなどの既存のクラスタリングヒューリスティクスを採用し、ダッシュやZcashといったプライバシー指向コインに適応した。
• ダッシュにおけるCoinJoin取引を特定するため、標準化された金額（0.01、0.1、1、10 DASH）の複数のインプットと、最小限の手数料差異を持つ取引を検出する手法を用いた。
• ゼルカスにおけるシールド付き取引を特定するため、ゼルカスのシールドプールに関連する特定のオンチェーンマーカーと取引パターンを用いて識別した。
• 同一アドレスが預金と出金の両方で使用される「Uターン」パターンを分析し、プライバシー強化行動の有効性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 通貨間取引プラットフォーム（例：ShapeShift）のデータを用いることで、異なる暗号通貨レジャー間の取引はどの程度トレース可能か？
• RQ2 ダッシュのCoinJoin やゼルカスのシールド付き取引といったプライバシー強化メカニズムは、レジャー間での取引関連付けを防ぐのにどの程度効果的か？
• RQ3 Uターンや同一アドレスの繰り返し使用といった行動パターンは、通貨間取引プラットフォームで顕在するが、これらは犯罪的洗浄行為を示唆するのか、それとも利益志向の投機行動を示唆するのか？
• RQ4 プライバシー機能が使用されている状況でも、複数のブロックチェーンにまたがるアドレスのクラスタリングおよび取引の関連付けに役立つ新たなヒューリスティクスを確実に開発できるか？

主な発見

• 著者らは、複数のブロックチェーンにまたがるオンチェーン取引ペアを特定することで、81.91%のShapeShift取引が預金段階と出金段階の間で正確に関連付けられることを確認した。
• ShapeShiftに送金されたDASH取引のうち、わずか6.5%がCoinJoinから出たものであり、DASH出金のうち0.1%しか次回のCoinJoinに使われていなかった。これは、ダッシュのプライバシー機能がほとんど使われていないことを示している。
• ゼルカスのシールドプールを利用しようと試みたにもかかわらず、1000万米ドル相当のゼルカスがShapeShiftを通じて取引された。これは、プライバシー機能が一貫して使われていないか、あるいは大規模な流れを隠蔽するのに効果的でないことを示している。
• Uターンのうち64.6%が、預金と出金の両方で同じアドレスを使用しており、ユーザーがプライバシー機能を活用できていない（あるいは意図的に使わなかった）ことが示された。
• 本分析では、一部のユーザーがCoinJoin やZcash シールド機能といったプライバシー強化メカニズムを試みたが、アドレスの再利用といった行動パターンにより、これらの努力はほとんど効果がなかった。
• 分析の結果、ShapeShiftの大多数の利用は、犯罪的洗浄ではなく利益志向の投機によるものであり、プラットフォームを通じた体系的な洗浄行為の強力な証拠は得られなかった。