CN111680735B - 一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法,该方法通过分析混币服务交易的特征,根据从服务获取到的样本交易判断混币服务所属的类型及完整的混币流程。本发明的分析过程只依赖完全公开、任何人皆可获取的区块链数据,并列举了数条简单易行的启发式标准进行混币服务类型的判断和整体混币流程的分析。对于混币服务的归类、类型判断和完整流程分析,有助于对混币服务的深入了解,并在诸如比特币犯罪活动的侦查中提供线索。
Description
技术领域
本发明涉及数字货币和区块链安全领域,尤其涉及一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法。
背景技术
比特币是当前数字货币生态系统内使用范围最广、市值最大的数字货币。相较于传统的支付方式(如纸币和信用卡),比特币具有显著的匿名性和去中心化特征,具有交易无需经过任何第三方服务,交易不可撤回且真实性可以验证,比特币地址的伪名性使地址很难关联到现实中的用户身份等优点。
然而,比特币本身提供的匿名性是有争议的。一方面,所有的比特币转账记录都是公开可见的,因此比特币地址之间的现金流能够被完整地还原;另一方面,比特币的匿名机制依赖于比特币交易中地址的伪名性,而这种伪名性可以使用简单的启发式方法进行逆向分析和反匿名化。只要能够建立用户身份和地址聚类的对应关系,那么所有比特币用户之间的现金流和转账记录就会完全公开。
混币服务是用于改进比特币匿名性的一种第三方服务,能够为用户的交易和转账提供更强的匿名性。在2019年5月8日发生的Binance交易所的比特币被盗案中,一部分被盗的比特币发送给了一个著名的混币服务。
犯罪活动中混币服务的大量使用使得监管者和研究者更难追溯现金流和一笔比特币的来源,因此对犯罪活动的侦察工作很难开展,甚至会导致错误的侦察结果,因为混币服务有意混淆比特币发送者和接收者的关系。虽然对混币服务的研究工作迫在眉睫,之前的针对混币服务的研究绝大多数只是基于几个样本的案例分析。现有研究缺少对混币服务机制和混币服务本身的深入理解,以及进行完整分析的框架;且现有研究和分析多为简单的案例分析,缺乏整体的流程分析,难以为诸如犯罪侦查等工作提供线索。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法,该方法能够对使用混币服务的犯罪活动的侦查提供线索。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现:
一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法,包括以下步骤:
S1:选取待分析的标的服务;
S2:首先对所述的标的服务进行安全性分析,判断其提供的API是否存在漏洞;若标的服务的API存在漏洞,则直接通过存在漏洞的API获得样本交易;如果标的服务的API不存在漏洞,则通过使用少量比特币和服务进行交互的方式,获取样本交易;所述的样本交易包括输入服务、从服务输出的交易以及输入服务和从服务输出的交易之间的原始对应关系;
S3:使用启发式的交易分析方法和判断标准,对所述的标的服务及其样本交易进行分析,判断标的服务所属的服务类型;所述的服务类型分为两类,一类为交换式混币服务,即使用输出链作为服务的核心混币流程;另一类为混淆式混币服务,即使用集中输出交易和匿名集作为服务的核心混币流程;
S4:针对混淆式混币服务,再通过启发式方法,利用混币服务生成的交易包含的结构性缺陷,辨识出此类混币服务所有的混币交易。
进一步地,所述的S3具体为:
当样本交易有两个输出时,则判断该样本交易属于输出链上的交易,该样本交易对应的标的服务为交换式的混币服务;当样本交易中包含三个以上的输出,且至少有两个输出的值完全相同,则判断该样本交易为生成匿名集的交易,该样本交易对应的标的服务为混淆式混币服务。
进一步地,所述的S4中具体为:
(4.1)首先分析所述的标的服务对应的样本交易的所有输出,若使用这些输出的交易存在多笔输入,则进一步对这些输入的来源交易进行分析;若所述的来源交易同样生成了匿名集,则判断该来源交易也属于标的服务;
(4.2)重复步骤(4.1),并记录每一次运行得到的属于标的服务的来源交易,直至没有新的生成匿名集的来源交易出现。
本发明的有益效果如下:
本发明提出的基于启发式交易分析的混币服务分析方法,首先实现了对混币服务的分类,通过分类能够使研究人员更深入地理解混币服务,为后续对其进一步研究提供参考和辅助;另外,对于混淆式混币服务,通过进一步的启发式分析方法,在只需低成本或无成本的条件下,使用完全公开的区块链数据,能够找出标的服务生成的所有混币交易,为进一步深入研究提供依据,且能为诸如比特币犯罪活动侦查等提供一些线索。
附图说明
图1是使用本发明的混币服务分析方法进行混币服务分析的流程图。
图2是使用混币交易辨识启发式的算法流程图图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明,本发明的目的和效果将变得更加明白,应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1~2所示,本发明的基于启发式交易分析的混币服务分析方法,包括以下步骤:
S1:选取待分析的标的服务;
作为其中一种实施方式,可以通过当前混币服务市场进行调查,依据的标准为BitcoinTalk官方论坛上的混币服务信息及公开媒体的报道,略去虚假的和已关闭的服务,选取可行的服务;对于犯罪活动侦查目的,则一般已确定标的服务。
S2:首先对所述的标的服务进行安全性分析,判断其提供的API是否存在漏洞;若标的服务的API存在漏洞,则直接通过存在漏洞的API获得样本交易;如果标的服务的API不存在漏洞,则通过使用少量比特币和服务进行交互的方式,获取样本交易;所述的样本交易包括输入服务、从服务输出的交易以及输入服务和从服务输出的交易之间的原始对应关系;
S3:使用启发式的交易分析方法和判断标准,对所述的标的服务及其样本交易进行分析,判断标的服务所属的服务类型;所述的服务类型分为两类,一类为交换式混币服务,即使用输出链作为服务的核心混币流程;另一类为混淆式混币服务,即使用集中输出交易和匿名集作为服务的核心混币流程;
当样本交易有两个输出时,则判断该样本交易属于输出链上的交易,该样本交易对应的标的服务为交换式的混币服务;当样本交易中包含三个以上的输出,且至少有两个输出的值完全相同,则判断该样本交易为生成匿名集的交易,该样本交易对应的标的服务为混淆式混币服务。
S4:针对混淆式混币服务,再通过启发式方法,利用混币服务生成的交易包含的结构性缺陷,辨识出此类混币服务所有的混币交易,具体如图2所示。
(4.1)首先分析所述的标的服务对应的样本交易的所有输出,若使用这些输出的交易存在多笔输入,则进一步对这些输入的来源交易进行分析;若所述的来源交易同样生成了匿名集,则判断该来源交易也属于标的服务;
(4.2)重复步骤(4.1),并记录每一次运行得到的属于标的服务的来源交易,直至没有新的生成匿名集的来源交易出现。
本领域普通技术人员可以理解,以上所述仅为发明的优选实例而已,并不用于限制发明,尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内,所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种基于启发式交易分析的混币服务分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:选取待分析的标的服务;
S2:首先对所述的标的服务进行安全性分析,判断其提供的API是否存在漏洞;若标的服务的API存在漏洞,则直接通过存在漏洞的API获得样本交易;如果标的服务的API不存在漏洞,则通过使用少量比特币和服务进行交互的方式,获取样本交易;所述的样本交易包括输入服务、从服务输出的交易以及输入服务和从服务输出的交易之间的原始对应关系;
S3:使用启发式的交易分析方法和判断标准,对所述的标的服务及其样本交易进行分析,判断标的服务所属的服务类型;所述的服务类型分为两类,一类为交换式混币服务,即使用输出链作为服务的核心混币流程;另一类为混淆式混币服务,即使用集中输出交易和匿名集作为服务的核心混币流程;所述的S3具体为:
当样本交易有两个输出时,则判断该样本交易属于输出链上的交易,该样本交易对应的标的服务为交换式的混币服务;当样本交易中包含三个以上的输出,且至少有两个输出的值完全相同,则判断该样本交易为生成匿名集的交易,该样本交易对应的标的服务为混淆式混币服务;
S4:针对混淆式混币服务,再通过启发式方法,利用混币服务生成的交易包含的结构性缺陷,辨识出此类混币服务所有的混币交易;
所述的S4具体为:
(4.1)首先分析所述的标的服务对应的样本交易的所有输出,若使用这些输出的交易存在多笔输入,则进一步对这些输入的来源交易进行分析;若所述的来源交易同样生成了匿名集,则判断该来源交易也属于标的服务;
(4.2)重复步骤(4.1),并记录每一次运行得到的属于标的服务的来源交易,直至没有新的生成匿名集的来源交易出现。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114840853B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-04-28 | 三人行传媒集团股份有限公司 | 基于大数据的数字化业务分析方法及云服务器 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108737068A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-11-02 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于区块链的密码货币交易隐私保护方法及系统 |
KR20190122430A (ko) * | 2018-04-20 | 2019-10-30 | 고려대학교 산학협력단 | 비트코인 혼합 서비스의 혼합해제 방법 |
CN110546672A (zh) * | 2017-04-11 | 2019-12-06 | 区块链控股有限公司 | 使用区块链分发数据记录的系统和方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160071108A1 (en) * | 2014-09-04 | 2016-03-10 | Idm Global, Inc. | Enhanced automated anti-fraud and anti-money-laundering payment system |
US10290001B2 (en) * | 2014-10-28 | 2019-05-14 | Brighterion, Inc. | Data breach detection |
US9298806B1 (en) * | 2015-07-08 | 2016-03-29 | Coinlab, Inc. | System and method for analyzing transactions in a distributed ledger |
US20180315055A1 (en) * | 2017-05-01 | 2018-11-01 | International Business Machines Corporation | Blockchain For Issue/Defect Tracking System |
CN109447602B (zh) * | 2018-10-16 | 2021-11-02 | 北京航空航天大学 | 一种保护隐私的多中心协同分布式数字货币混币方法 |
US11068885B2 (en) * | 2018-11-28 | 2021-07-20 | Nice Ltd. | Method and system for deanomymizing cryptocurrency users by analyzing bank transfers to a cryptocurrency exchange |
KR102185191B1 (ko) * | 2019-01-22 | 2020-12-01 | (주)에스투더블유랩 | 암호화폐 거래 분석 방법 및 시스템 |
CN111192033A (zh) * | 2020-02-09 | 2020-05-22 | 曲阜师范大学 | 不完全信息下不同质量混币改进方法 |
US11907955B2 (en) * | 2020-08-28 | 2024-02-20 | Anchain.ai Inc. | System and method for blockchain automatic tracing of money flow using artificial intelligence |
-
2020
- 2020-06-02 CN CN202010489635.8A patent/CN111680735B/zh active Active
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-
2021
- 2021-12-14 US US17/549,892 patent/US20220101314A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110546672A (zh) * | 2017-04-11 | 2019-12-06 | 区块链控股有限公司 | 使用区块链分发数据记录的系统和方法 |
CN108737068A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-11-02 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于区块链的密码货币交易隐私保护方法及系统 |
KR20190122430A (ko) * | 2018-04-20 | 2019-10-30 | 고려대학교 산학협력단 | 비트코인 혼합 서비스의 혼합해제 방법 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Anonymity_for_Bitcoin_From_Secure_Escrow_Address;Qi Wang et.al;《IEEE Access》;20171227;全文 * |
区块链平台安全机制研究;梅秋丽等;《信息安全研究》;20200316;第6卷(第1期);全文 * |
区块链隐私保护研究综述;祝烈煌等;《计算机研究与发展》;20171120;第54卷(第10期);全文 * |
轻量级比特币交易溯源机制;高峰等;《计算机学报》;20180711;第41卷(第5期);全文 * |
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