KR102640986B1 - 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법이 개시된다. 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하는 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버; 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 온체인 데이터 분석 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버의 인덱싱에 따른 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 인덱스 데이터베이스 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되는 거래 부가 정보 데이터베이스 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버를 구성한다.
Description
본 발명은 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 좀 더 구체적으로는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법에 관한 것이다.
블록체인에 기반한 가상 자산은 그 특성상 자금 추적이 어려워 불법적인 금융 거래에 자주 이용되고 한다. 가상 자산 지갑 자체가 매우 위험한 거래에 자주 사용되는 경우, 이를 미리 확인하여 부정 사용을 차단할 필요가 있다.
그러나, 가상 자산 지갑의 생성이 매우 용이하고 보안이나 인증에 관한 절차가 허술하여 누구든지 언제든지 가상 자산 지갑을 수시로 생성하여 부정 사용에 이용하는 경우가 많다.
이에, 위험성이 높은 가상 자산 지갑이나 유해한 가상 자산 지갑을 미리 지하여 불법적인 거래나 부정 사용에 이용되는 것을 미연에 방지할 필요가 있다.
그러나, 현재의 가상 자산 거래소엣서는 이를 방지할 수 있는 수단 자체가 결여되어 있다.
본 발명의 목적은 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템은, 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하는 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버; 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 온체인 데이터 분석 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버의 인덱싱에 따른 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 인덱스 데이터베이스 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되는 거래 부가 정보 데이터베이스 서버; 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버는, BTC 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 BTC 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 BTC 풀 노드 데이터베이스; ETH 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 ETH 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 ETH 풀 노드 데이터베이스; TRX 네트워크에서 수집된 TRX 풀 노드 및 각 TRX 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 TRX 풀 노드 데이터베이스; XRP 네트워크에서 수집된 XRP 풀 노드 및 각 XRP 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 XRP 풀 노드 데이터베이스를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 온체인 데이터 분석 서버는, 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하는 트랜잭션 분석 모듈; 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 가상 자산 지갑 주소를 추출하고, 추출된 가상 자산 지갑 주소를 순차적인 정수로 인덱싱하는 주소 추출 및 인덱싱 모듈; 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 부가 정보를 생성하는 거래 부가 정보 처리 모듈; 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 공통 항목 정보를 추출하는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 온체인 데이터 분석 서버는, 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하는 트랜잭션 분석 모듈; 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 가상 자산 지갑 주소를 추출하고, 추출된 가상 자산 지갑 주소를 순차적인 정수로 인덱싱하는 주소 추출 및 인덱싱 모듈; 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 부가 정보를 생성하는 거래 부가 정보 처리 모듈; 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 공통 항목 정보를 추출하는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 거래 부가 정보 처리 모듈은, 상기 거래 부가 정보로서 상기 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈은, 상기 거래 공통 항목 정보로서 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬, 이전 거래 출력 및 서명을 추출하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 인덱스 데이터베이스 서버는, 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 인덱싱하여 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 인덱스 데이터베이스를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 거래 부가 정보 데이터베이스 서버는, 상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래량 리스트가 저장되는 거래량 리스트 데이터베이스; 상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래 금액 리스트가 저장되는 거래 금액 리스트 데이터베이스; 상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래 시점 리스트가 저장되는 거래 시점 리스트 데이터베이스; 상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트가 저장되는 통계 데이터베이스를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버는, 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 BTC 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 BTC 거래 분석 데이터베이스; 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 ETH 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 ETH 거래 분석 데이터베이스; 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 TRX 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 TRX 거래 분석 데이터베이스; 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 XRP 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 XRP 거래 분석 데이터베이스를 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법은, 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버가 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하는 단계; 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계; 인덱스 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버의 인덱싱에 의해 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 단계; 거래 부가 정보 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되는 단계; 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는, 상기 거래 부가 정보로서 상기 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는, 상기 거래 공통 항목 정보로서 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬, 이전 거래 출력 및 서명을 추출하도록 구성될 수 있다.
상술한 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법에 의하면, 가상 자산 네트워크 별로 풀 노드와 해당 트랜잭션 데이터를 수집하고 수집된 풀 노드와 트랜잭션 데이터에서 부정 사용 등의 가능성이 높은 풀 노드를 미리 탐지하기 위한 학습 데이터를 풀 노드와 트랜잭션 데이터에서 자동으로 추출하여 데이터베이스를 구축하도록 구성됨으로써, 부정 사용에 이용되는 풀 노드를 전체 트랜잭션 데이터에 기반하여 효율적으로 찾아낼 수 있는 효과가 있다.
또한, 전체 풀 노드와 트랜잭션 데이터에서 부정 사용 등에 대한 특별한 패턴을 찾아낼 수 있도록 하는 별도의 거래 부가 정보를 통계학적으로 생성하도록 구성됨으로써, 전체 트랜잭션 데이터에서 부정 사용에 이용되는 풀 노드를 정확하게 찾아낼 수 있는 효과가 있으며, 새로운 부정 사용에 대한 패턴도 학습을 통해 찾아내도록 지원하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템의 세부 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.
도 4 내지 도6은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 세부 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템의 세부 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.
도 4 내지 도6은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 세부 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템의 세부 구성도이다.
먼저 도 1을 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템(100)은 BTC(bitcoin)이나 XRP과 같은 각 가상 자산별 네트워크에서 가상 자산 지갑에 해당되는 전체 노드 즉, 풀 노드(full node)를 수집하고, 풀 노드의 트랜잭션 데이터(transaction data)를 수집하여 데이터베이스를 생성하도록 구성될 수 있다.
이러한 데이터베이스는 GAT 블랙리스트 시스템(300)에서 그래프 어텐션 네트워크(graph attention network)라는 인공지능 알고리즘에 의해 학습을 수행하기 위한 자료 구조가 될 수 있다.
즉, 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템(100)은 GAT 알고리즘에 의해 고위험의 가상 자산 지갑을 탐지하기 위한 학습 데이터를 제공하는 시스템이다.
한편, GAT 블랙리스트 시스템(300)은 온라인 유해 사이트 기반 블랙리스트 시스템(200)에서 생성한 온라인 유해 사이트 기반의 가상 자산 주소 블랙리스트에 대해서도 GAT 알고리즘에 의해 학습을 수행하여 부정 사용 가능성이 높은 고위험의 가상 자산 주소를 탐지해내도록 구성될 수 있다.
가상 자산별 풀 노드와 해당 트랜잭션 데이터는 그 양이 너무 방대하므로, 방대한 양의 정보로부터 GAT 학습을 위한 학습 데이터를 추려내어 데이터베이스를 구축하고, 고위험 가상 자산 주소를 탐지해내기 위한 패턴을 찾아 GAT 블랙리스트 시스템(300)으로 제공해 줄 필요가 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템(100)은 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110), 온체인 데이터 분석 서버(120), 인덱스 데이터베이스 서버(130), 거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140), 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버(150)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)는 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하도록 구성될 수 있다. 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)는 방대한 양의 트랜잭션 정보를 모두 저장하고 있으며, 신규 생성 블록 데이터를 네트워크를 통해 수신하여 트랜잭션 생성 순으로 저장할 수 있으며, 필요시에 RPC 등의 방식으로 트랜잭션 및 블록정보를 조회할 수 있다.
가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)는 BTC 풀 노드 데이터베이스(111), ETH 풀 노드 데이터베이스(112), TRX 풀 노드 데이터베이스(113), XRP 풀 노드 데이터베이스(114)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
BTC 풀 노드 데이터베이스(111)는 BTC 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 BTC 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
ETH 풀 노드 데이터베이스(112)는 ETH 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 ETH 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
TRX 풀 노드 데이터베이스(113)는 TRX 네트워크에서 수집된 TRX 풀 노드 및 각 TRX 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
XRP 풀 노드 데이터베이스(114)는 XRP 네트워크에서 수집된 XRP 풀 노드 및 각 XRP 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
온체인 데이터 분석 서버(120)는 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
온체인 데이터 분석 서버(120)는 트랜잭션 분석 모듈(121), 주소 추출 및 인덱싱 모듈(122), 거래 부가 정보 처리 모듈(123), 거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
트랜잭션 분석 모듈(121)은 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하도록 구성될 수 있다.
주소 추출 및 인덱싱 모듈(122)은 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 가상 자산 지갑 주소를 추출하고, 추출된 가상 자산 지갑 주소를 순차적인 정수로 인덱싱하도록 구성될 수 있다.
거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 트랜잭션 분석 모듈(121)의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 부가 정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 거래 부가 정보로서 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성될 수 있다.
이러한 거래 부가 정보는 일종의 부정 사용의 패턴을 탐지해 내는 통계적인 정보로서 유용하게 활용될 수 있다. GAT 블랙리스트 시스템(300)은 이러한 부가 정보를 이용하여 부정 사용의 새로운 패턴을 학습하고 부정 사용에 이용되는 전자 지갑 주소를 찾아낼 수 있다.
거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)은 트랜잭션 분석 모듈(121)의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 공통 항목 정보를 추출하도록 구성될 수 있다.
거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)은 거래 공통 항목 정보로서, 본 발명의 실시예에서는 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬를 추출하며, 필요시에 이전 거래 출력 및 서명을 추출하도록 구성될 수 있다.
인덱스 데이터베이스 서버(130)는 온체인 데이터 분석 서버(120)의 인덱싱에 따른 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되도록 구성될 수 있다.
인덱스 데이터베이스 서버(130)는 인덱스 데이터베이스(131)를 포함할 수 있으며, 인덱스 데이터베이스(131)는 온체인 데이터 분석 서버(120)에서 인덱싱하여 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되도록 구성될 수 있다.
인덱스 데이터베이스(131)는 Key값 및 Value값을 갖는 도큐먼트(document) 기반의 데이터베이스 자료 구조를 가지며, 정수값으로 인덱싱된 트랜잭션 ID, 트랜잭션 해쉬(TXID), 블록 넘버, 전송량, 입력 가상 자산 지갑 주소 정보, 출력 가상 자산 지갑 주소 정보 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140)는 온체인 데이터 분석 서버(120)에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140)는 거래량 리스트 데이터베이스(141), 거래금액 리스트 데이터베이스(142), 거래시점 리스트 데이터베이스(143), 통계 데이터베이스(144)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
거래량 리스트 데이터베이스(141)는 거래 부가 정보 처리 모듈(123)에서 생성된 거래량 리스트가 저장되도록 구성될 수 있다.
거래금액 리스트 데이터베이스(142)는 거래 부가 정보 처리 모듈(123)에서 생성된 거래 금액 리스트가 저장되도록 구성될 수 있다.
거래시점 리스트 데이터베이스(143)는 거래 부가 정보 처리 모듈(123)에서 생성된 거래 시점 리스트가 저장되도록 구성될 수 있다.
통계 데이터베이스(144)는 거래 부가 정보 처리 모듈(123)에서 생성된 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트가 저장되도록 구성될 수 있다.
가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버(150)는 온체인 데이터 분석 서버(120)에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버(150)는 BTC 거래 분석 데이터베이스(151), ETH 거래 분석 데이터베이스(152), TRX 거래 분석 데이터베이스(153), XRP 거래 분석 데이터베이스(154)를 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
BTC 거래 분석 데이터베이스(151)는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 BTC 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
ETH 거래 분석 데이터베이스(152)는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 ETH 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
TRX 거래 분석 데이터베이스(153)는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 TRX 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
XRP 거래 분석 데이터베이스(154)는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈(124)에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 XRP 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)가 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장한다(S10).
다음으로, 온체인 데이터 분석 서버(120)가 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성한다(S20).
여기서, 거래 부가 정보로서 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성될 수 있다.
그리고 거래 공통 항목 정보로서 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬를 추출하면, 필요시에 이전 거래 출력 및 서명을 추출하도록 구성될 수 있다.
다음으로, 인덱스 데이터베이스 서버(130)에 온체인 데이터 분석 서버(120)의 인덱싱에 의해 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장된다(S30).
다음으로, 거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140)에 온체인 데이터 분석 서버(120)에서 생성된 거래 부가 정보가 저장된다(S40).
다음으로, 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버(150)에 온체인 데이터 분석 서버(120)에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장된다(S50).
도 4 내지 도6은 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 거래 부가 정보의 처리와 인덱싱 등에 관한 세부 순서가 도시되어 있다. 여기서, 주소 추출 및 인덱싱 모듈(122)은 인덱싱하는 과정에서 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)에서 풀 노드의 트랜잭션 데이터 전체에 대해 주소 추출 및 인덱싱 과정을 거치며, 거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 인덱싱 결과와 트랜잭션 분석 정보에 기반하여 거래 부가 정보를 생성하고 이를 거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140)에 저장하도록 구성된다. 트랜잭션 데이터가 지속적으로 수집되는 과정에서 거래 부가 정보 역시 지속적으로 처리되고 분류되며, 통계가 생성됨을 나타내고 있다.
도 5는 인덱스별 거래 부가 정보 처리 작업의 세부 과정을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 인덱스별 거래 정보를 조회하여 인덱스별 송수신 거래 회수, 금액 및 시점을 계산하여 거래 부가 정보 데이터베이스 서버(140)에 저장하며, 인덱스별 작업이 완료되면, 주소 추출 및 인덱싱 모듈(122)이 다음 풀 노드의 인덱싱 작업을 개시하며, 거래 공통 항목 정보 처리 모듈(124)도 거래 분석을 개시함을 나타낸다.
도 6은 새로운 트랜잭션 데이터가 수집됨에 따른 거래 부가 정보 처리 모듈(123)의 거래 부가 정보 생성 절차를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버(110)가 최종 분석 시점 이후의 풀 노드와 트랜잭션 데이터를 수집하면, 주소 추출, 인덱싱, 거래 부가 정보 생성 등의 과정을 거치며, 새로운 처리 정보들을 업데이트하면서 거래 부가 정보 처리 모듈(123)이 유효 거래를 확인한다. 이를 통해 새로운 업데이트 정보를 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버(150)에 삽입, 업데이트, 삭제 등을 하도록 구성된다.
거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 새로 추가되는 풀노드 및 트랜잭션 데이터를 기존의 거래 부가 정보와 함께 전체적인 통계 정보 생성에 반영하며, 새로 누적된 결과로서의 거래 부가 정보를 생성하도록 구성된다.
한편, 거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 GAT 블랙리스트 시스템(300)에서 학습하여 얻은 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보를 피드백받을 수 있으며, 이러한 경우 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보의 패턴을 탐지하기 위한 거래 부가 정보 생성 기준을 새로 생성하고, 생성된 거래 부가 정보 생성 기준에 따라 거래 부가 정보를 생성하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 부정 사용이 집단으로 발생할 때만, 트랜잭션이 이루어지는 노드가 있는 경우, 집단적인 부정 사용이 발생되는 기간을 특정하여 거래 부가 정보를 별도로 생성하도록 구성될 수 있다. GAT 블랙리스트 시스템(300)에서 집단 부정 사용 기간을 피드백받으면, 거래 부가 정보 처리 모듈(123)은 별도로 해당 집단 부정 사용 기간에 대한 거래 부가 정보를 추가로 생성하도록 구성될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버
111: BTC 풀 노드 데이터베이스
112: ETH 풀 노드 데이터베이스
113: TRX 풀 노드 데이터베이스
114: XRP 풀 노드 데이터베이스
120: 온체인 데이터 분석 서버
121: 트랜잭션 분석 모듈
122: 주소 추출 및 인덱싱 모듈
123: 거래 부가 정보 처리 모듈
124: 거래 공통 항목 정보 추출 모듈
130: 인덱스 데이터베이스 서버
131: 인덱스 데이터베이스
140: 거래 부가 정보 데이터베이스 서버
141: 거래량 리스트 데이터베이스
142: 거래금액 리스트 데이터베이스
143: 거래시점 리스트 데이터베이스
144: 통계 데이터베이스
150: 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버
151: BTC 거래 분석 데이터베이스
152: ETH 거래 분석 데이터베이스
153: TRX 거래 분석 데이터베이스
154: XRP 거래 분석 데이터베이스
111: BTC 풀 노드 데이터베이스
112: ETH 풀 노드 데이터베이스
113: TRX 풀 노드 데이터베이스
114: XRP 풀 노드 데이터베이스
120: 온체인 데이터 분석 서버
121: 트랜잭션 분석 모듈
122: 주소 추출 및 인덱싱 모듈
123: 거래 부가 정보 처리 모듈
124: 거래 공통 항목 정보 추출 모듈
130: 인덱스 데이터베이스 서버
131: 인덱스 데이터베이스
140: 거래 부가 정보 데이터베이스 서버
141: 거래량 리스트 데이터베이스
142: 거래금액 리스트 데이터베이스
143: 거래시점 리스트 데이터베이스
144: 통계 데이터베이스
150: 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버
151: BTC 거래 분석 데이터베이스
152: ETH 거래 분석 데이터베이스
153: TRX 거래 분석 데이터베이스
154: XRP 거래 분석 데이터베이스
Claims (12)
- 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하는 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버;
상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 온체인 데이터 분석 서버;
상기 온체인 데이터 분석 서버의 인덱싱에 따른 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 인덱스 데이터베이스 서버;
상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되는 거래 부가 정보 데이터베이스 서버;
상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버를 포함하고,
상기 온체인 데이터 분석 서버는,
상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하는 트랜잭션 분석 모듈;
상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 가상 자산 지갑 주소를 추출하고, 추출된 가상 자산 지갑 주소를 순차적인 정수로 인덱싱하는 주소 추출 및 인덱싱 모듈;
상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 부가 정보를 생성하는 거래 부가 정보 처리 모듈;
상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 공통 항목 정보를 추출하는 거래 공통 항목 정보 추출 모듈을 포함하도록 구성되고,
상기 거래 부가 정보 처리 모듈은,
GAT 블랙리스트 시스템으로부터 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보를 피드백받도록 구성되며, 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보의 패턴을 탐지하기 위한 거래 부가 정보 생성 기준을 새로 생성하고, 생성된 거래 부가 정보 생성 기준에 따라 거래 부가 정보를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버는,
BTC 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 BTC 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 BTC 풀 노드 데이터베이스;
ETH 네트워크에서 수집된 BTC 풀 노드 및 각 ETH 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 ETH 풀 노드 데이터베이스;
TRX 네트워크에서 수집된 TRX 풀 노드 및 각 TRX 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 TRX 풀 노드 데이터베이스;
XRP 네트워크에서 수집된 XRP 풀 노드 및 각 XRP 풀 노드의 트랜잭션 데이터가 저장되는 XRP 풀 노드 데이터베이스를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 거래 부가 정보 처리 모듈은,
상기 거래 부가 정보로서 상기 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈은,
상기 거래 공통 항목 정보로서 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬를 추출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 인덱스 데이터베이스 서버는,
상기 온체인 데이터 분석 서버에서 인덱싱하여 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 인덱스 데이터베이스를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 거래 부가 정보 데이터베이스 서버는,
상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래량 리스트가 저장되는 거래량 리스트 데이터베이스;
상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래 금액 리스트가 저장되는 거래 금액 리스트 데이터베이스;
상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래 시점 리스트가 저장되는 거래 시점 리스트 데이터베이스;
상기 거래 부가 정보 처리 모듈에서 생성된 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트가 저장되는 통계 데이터베이스를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버는,
상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 BTC 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 BTC 거래 분석 데이터베이스;
상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 ETH 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 ETH 거래 분석 데이터베이스;
상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 TRX 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 TRX 거래 분석 데이터베이스;
상기 거래 공통 항목 정보 추출 모듈에서 추출된 거래 공통 항목 정보로서 XRP 네트워크의 풀 노드와 연관된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 XRP 거래 분석 데이터베이스를 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템.
- 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버가 각 가상 자산 네트워크로부터 가상 자산별 풀 노드 및 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 수집하여 저장하는 단계;
온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계;
인덱스 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버의 인덱싱에 의해 생성된 각 가상 자산별 풀 노드의 인덱스가 저장되는 단계;
거래 부가 정보 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 부가 정보가 저장되는 단계;
가상 자산 거래 분석 데이터베이스 서버에 상기 온체인 데이터 분석 서버에서 생성된 거래 공통 항목 정보가 저장되는 단계를 포함하고,
상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는,
트랜잭션 분석 모듈이 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하고, 주소 추출 및 인덱싱 모듈이 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 각 가상 자산별 풀 노드의 가상 자산 지갑 주소를 추출하고, 추출된 가상 자산 지갑 주소를 순차적인 정수로 인덱싱하고, 거래 부가 정보 처리 모듈이 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 부가 정보를 생성하고, 거래 공통 항목 정보 추출 모듈이 상기 트랜잭션 분석 모듈의 분석 결과에 기반하여 각 트랜잭션 데이터의 거래 공통 항목 정보를 추출하도록 구성되고,
상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는,
상기 거래 부가 정보 처리 모듈이 GAT 블랙리스트 시스템으로부터 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보를 피드백받도록 구성되며, 새로운 부정 사용 탐지를 위한 거래 부가 정보의 패턴을 탐지하기 위한 거래 부가 정보 생성 기준을 새로 생성하고, 생성된 거래 부가 정보 생성 기준에 따라 거래 부가 정보를 생성하도록 구성되는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는,
상기 거래 부가 정보로서 상기 각 트랜잭션 데이터의 거래량 리스트, 거래 금액 리스트, 거래 시점 리스트, 거래량/거래금액/거래시점 통계 리스트를 생성하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법.
- 제10항에 있어서, 상기 온체인 데이터 분석 서버가 상기 가상 자산 풀 노드 데이터베이스 서버에 저장된 가상 자산별 풀 노드를 인덱싱하여 인덱스를 생성하고, 각 가상 자산별 풀 노드의 트랜잭션 데이터를 분석하여 거래 부가 정보 및 거래 공통 항목 정보를 생성하는 단계는,
상기 거래 공통 항목 정보로서 송금자 지갑 주소, 수신자 지갑 주소, 가상 자산 전송량, 송금 수수료, 거래 시간, 트랜잭션 해쉬를 추출하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 방법.
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| KR1020230119070A KR102640986B1 (ko) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법 |
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| KR1020230119070A KR102640986B1 (ko) | 2023-09-07 | 2023-09-07 | 블록체인 네트워크 상의 트랜잭션 정보에 기반한 가상자산 거래분석 데이터베이스 생성 시스템 및 방법 |
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200031264A (ko) * | 2018-09-14 | 2020-03-24 | 주식회사 미탭스플러스 | 블록체인을 이용한 자산 거래 장치 및 방법 |
| KR20200073803A (ko) | 2018-12-14 | 2020-06-24 | 주식회사 큐브시스템 | 블록체인 전자지갑 관리 시스템 |
| KR20210096364A (ko) * | 2020-01-28 | 2021-08-05 | (주)인프라케이 | 가상자산 부정 거래 탐지 시스템 및 방법 |
| US20210279778A1 (en) * | 2016-08-04 | 2021-09-09 | Clarovia Holdings, Llc | Systems and Methods for Using Smart Contracts to Control the Trade, Supply, Manufacture, and Distribution of Commodities |
| KR102440878B1 (ko) * | 2021-12-09 | 2022-09-05 | 한국인터넷진흥원 | 가상 자산 부정 거래 탐지를 위한 탐지 모델의 학습 방법, 탐지 모델을 이용한 가상 자산 부정 거래의 탐지 방법 및 이들을 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20230028439A (ko) | 2020-06-26 | 2023-02-28 | 엔체인 라이센싱 아게 | 블록체인 네트워크에서 데이터를 유효성 검증하기 위한 방법 및 디바이스 |
-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210279778A1 (en) * | 2016-08-04 | 2021-09-09 | Clarovia Holdings, Llc | Systems and Methods for Using Smart Contracts to Control the Trade, Supply, Manufacture, and Distribution of Commodities |
| KR20200031264A (ko) * | 2018-09-14 | 2020-03-24 | 주식회사 미탭스플러스 | 블록체인을 이용한 자산 거래 장치 및 방법 |
| KR20200073803A (ko) | 2018-12-14 | 2020-06-24 | 주식회사 큐브시스템 | 블록체인 전자지갑 관리 시스템 |
| KR20210096364A (ko) * | 2020-01-28 | 2021-08-05 | (주)인프라케이 | 가상자산 부정 거래 탐지 시스템 및 방법 |
| KR20230028439A (ko) | 2020-06-26 | 2023-02-28 | 엔체인 라이센싱 아게 | 블록체인 네트워크에서 데이터를 유효성 검증하기 위한 방법 및 디바이스 |
| KR102440878B1 (ko) * | 2021-12-09 | 2022-09-05 | 한국인터넷진흥원 | 가상 자산 부정 거래 탐지를 위한 탐지 모델의 학습 방법, 탐지 모델을 이용한 가상 자산 부정 거래의 탐지 방법 및 이들을 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램 |
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