JP2022546952A - 暗号通貨取引の分析方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (9)
- 不正なアドレス検出装置において、機械学習を用いて暗号通貨の不正なアドレスを検出するための方法であって、
データベースから、不正な取引に用いられたとラベル付けされた不正なアドレス(scam addresses)に関する情報及び通常の取引に用いられたとラベル付けされた良好なアドレス(benign addresses)に関する情報を取得するステップと、
前記不正なアドレスに関する情報に基づいて、同じユーザが所有していると判定された不正なアドレスグループに関する情報を取得するステップと、
前記不正なアドレスグループに基づいて、マネーロンダリングに用いられるミュール(mule)アドレスグループに関する情報を取得するステップと、
前記良好なアドレスに関する情報、前記不正なアドレスグループに関する情報、またはミュールアドレスグループに関する情報のうち少なくとも1つに基づいて、前記良好なアドレス、前記不正なアドレスグループまたはミュールアドレスグループに含まれたそれぞれのアドレスに対応する特徴情報を取得するステップと、
前記それぞれのアドレスに対応する特徴情報及び前記それぞれのアドレスに対応するラベル情報を機械学習することで、機械学習モデルを生成するステップとを含み、
前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスに関する情報、前記不正なアドレスグループに関する情報、及び前記ミュールアドレスグループに関する情報に基づいて、前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスの最初の取引から最後の取引までの時間を示す第1の特徴情報を取得するステップを含むことを特徴とする、不正なアドレス検出方法。 - 前記ミュールアドレスグループに関する情報を取得するステップが、
前記不正なアドレスグループに関する情報に基づいて、前記不正なアドレスグループに含まれた第1の不正なアドレスに関連する暗号通貨の流れを取得するステップと、
前記第1の不正なアドレスから暗号通貨が送付され、前記不正なアドレスグループまたは前記不正なアドレスグループとは異なる不正なアドレスグループに含まれた第2の不正なアドレスに到達するまで経由するアドレスの集まりをミュールアドレスグループとして判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスの暗号通貨の預入から暗号通貨の送付までにかかる時間の平均を示す第2の特徴情報を取得するステップを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスが暗号通貨を預入する第1の取引の数に対して、前記第1の取引で暗号通貨を送付する出発地アドレスの数を示す第1のアドレス数情報を取得するステップと、
前記第1の取引の数に対して、前記第1の取引で暗号通貨を預入する目的地アドレスの数を示す第2のアドレス数情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を送付する第2の取引の数に対して、前記第2の取引で暗号通貨を送付する出発地アドレスの数を示す第3のアドレス数情報を取得するステップと、
前記第2の取引の数に対して、前記第2の取引で暗号通貨を預入する目的地アドレスの数を示す第4のアドレス数情報を取得するステップと、
前記第1のアドレス数情報、前記第2のアドレス数情報、前記第3のアドレス数情報、及び前記第4のアドレス数情報を第3の特徴情報として判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、前記目標アドレスが含まれたアドレスグループから暗号通貨を直接預入した暗号通貨の割合を示す第1の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、暗号通貨取引サービスで暗号通貨を直接預入した暗号通貨の割合を示す第2の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、前記不正なアドレスグループに含まれた第1のアドレスから暗号通貨を直接預入した暗号通貨の割合を示す第3の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、前記ミュールアドレスグループに含まれた第2のアドレスから暗号通貨を直接預入した暗号通貨の割合を示す第4の割合情報を取得するステップと、
前記第1の割合情報、前記第2の割合情報、前記第3の割合情報、及び前記第4の割合情報を第4の特徴情報として判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスが暗号通貨を送付した暗号通貨全体に対して、前記目標アドレスが含まれたアドレスグループに暗号通貨を直接送付した暗号通貨の割合を示す第5の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を送付した暗号通貨全体に対して、暗号通貨取引サービスで暗号通貨を直接送付した暗号通貨の割合を示す第6の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を送付した暗号通貨全体に対して、前記不正なアドレスグループに含まれた第1のアドレスに暗号通貨を直接送付した暗号通貨の割合を示す第7の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、前記ミュールアドレスグループに含まれた第2のアドレスに暗号通貨を直接送付した暗号通貨の割合を示す第8の割合情報を取得するステップと、
前記第5の割合情報、前記第6の割合情報、前記第7の割合情報、及び前記第8の割合情報を第5の特徴情報として判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記特徴情報を取得するステップが、
前記良好なアドレスまたは前記不正なアドレスグループに含まれた目標アドレスが暗号通貨を送付した暗号通貨全体に対して、暗号通貨取引サービスで暗号通貨を間接送付した暗号通貨の割合を示す第9の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を送付した暗号通貨全体に対して、前記不正なアドレスグループに含まれた第1のアドレスに暗号通貨を間接送付した暗号通貨の割合を示す第10の割合情報を取得するステップと、
前記目標アドレスが暗号通貨を預入した暗号通貨全体に対して、前記ミュールアドレスグループに含まれた第2のアドレスに暗号通貨を間接送付した暗号通貨の割合を示す第11の割合情報を取得するステップと、
前記第9の割合情報、前記第10の割合情報、及び前記第11の割合情報を第6の特徴情報として判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 新しい暗号通貨アドレスを取得するステップと、
前記新しい暗号通貨アドレスに関する新しい特徴情報を取得するステップと、
前記新しい特徴情報を前記機械学習モデルに適用して、前記新しい暗号通貨アドレスが、不正なアドレスであるか否かを判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項1に記載の不正なアドレス検出方法。 - 前記新しい暗号通貨アドレスが、前記不正なアドレスグループに含まれた場合、前記新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを5に判定するステップと、
前記新しい暗号通貨アドレスが、前記不正なアドレスグループに含まれた第1のアドレスと直接暗号通貨を取引した場合、新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを4に判定するステップと、
前記新しい暗号通貨アドレスが、前記不正なアドレスグループに含まれた第1のアドレスと間接的に暗号通貨を取引した場合、新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを3に判定するステップと、
前記機械学習モデルに基づいて、前記新しい暗号通貨アドレスが、不正なアドレスであると判定された場合、新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを2に判定するステップと、
前記新しい暗号通貨アドレスに取引履歴がない場合、新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを1に判定するステップと、
リスクが1から5に分類されていない場合、新しい暗号通貨アドレスの不正リスクを0に判定するステップとを含むことを特徴とする、請求項8に記載の不正なアドレス検出方法。
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