• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.715-729
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• 2021

비트코인은 분산되고 투명하며 강력한 암호화를 통해 데이터 수정이 불가능한 암호화폐 중 하나이다. 그러나 익명성으로 인해 다크웹 등에서 불법 거래를 위한 지불 수단으로 사용되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성을 기반으로 하는 클러스터링 기법이 제안되었으나 기존 휴리스틱 기법에서는 여전히 클러스터링 되지 못하고 있는 경우가 존재한다. 이러한 거짓 부정을 줄이기 위해 비트코인 트랜잭션의 특성뿐만 아니라 오프체인 데이터를 이용한 휴리스틱을 제안한다. 우리는 오프체인 데이터를 수집하고 활용하기 위해 Silk Road 4의 리뷰 데이터를 분석하여 리뷰 데이터의 31.68%가 실제 비트코인 트랜잭션으로 매치시킬 수 있음을 발견했고 수집된 데이터에 대해 91.7%까지 거짓 부정을 줄일 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.22-26
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• 2018

본 논문은 암호화폐 거래정보의 유사성과 거래패턴을 파악해서 군집화를 하고 학습을 통해서 다른 거래정보를 자동으로 분류해내는 모델을 제시한다. 유전알고리즘의 특성을 이용하여 군집화 과정에서 불필요한 요소를 최대한 제거하여 더 좋은 군집화 성능을 보여준다. 군집화 값이 포함된 거래정보를 훈련 데이터로 정하고 분류 알고리즘을 통해 거래정보의 예측이 가능해진다. 이는 암호화폐의 다양한 거래정보들로부터 자동으로 비정상 거래를 검출하는데 활용될 수 있다.