Blockchain Research Bytes # 6 – Horizon Globex

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Kann Software Engineering uns dabei helfen, Betrug in der Blockchain zu erkennen?

Von Ashish Rajendra Sai

Artikel: "Reverse Engineering der Blockchain wie dargestellt mit Eigenzerlegung."

Autoren: Farshad Ghassemi Toosi; Jim Buckley; Ashish Rajendra Sai; Andrew Le Gear

Zugehörigkeit: Irisches Software-Forschungszentrum & Horizon Globex

Artikelkategorie: Entdeckung eines Betruges

Warum dieser Artikel? Das Argument, dass Bitcoin keinen intrinsischen Wert hat, wurde in akademischen Kreisen von Anfang an herumgeschleudert. Erst als eine Dark Net-Website den Handel mit Bitcoin aufnahm, widmeten sich die Forscher dieser Technologie. Diese Aufmerksamkeit war nicht auf den störenden Charakter der Technologie zurückzuführen, sondern auf den unerlaubten Gebrauch. Es stellte sich heraus, dass die Pseudo-Anonymität von Bitcoin für illegale Aktivitäten anfällig war. Das Aufspüren solcher Aktionen in der Blockchain war von Anfang an für Forscher von großem Interesse.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Verwendung von Reverse Engineering, um Betrug in der Blockchain zu identifizieren. Wir haben das Potenzial von Reverse Engineering für die Betrugserkennung untersucht. Wir haben zwei von Experten begutachtete Artikel zum Einsatz von Reverse Engineering bei der Betrugserkennung erfolgreich veröffentlicht. In der Folge dieser Woche sehen wir uns den ersten dieser beiden Artikel an.

Hintergrund:

Software-Reverse-Engineering ist die Erzeugung abstrahierter Ansichten großer Softwaresysteme aus detaillierten Implementierungsartefakten. Reverse Engineers arbeiten daher an Ansichten, die durch den Maßstab und die Komplexität dieser Artefakte verschleiert werden. In ähnlicher Weise bietet Software-Reverse-Engineering eine Fülle von Techniken, die bei Anwendung auf die Blockchain von potenziellem Nutzen sind. Die Arbeit unserer Gruppe baut auf bestehenden Forschungsergebnissen auf und untersucht und nutzt Ansätze aus dem Bereich des Software-Reverse-Engineerings, um aggregierte, aufschlussreiche Ansichten von Blockchain-Transaktionen zu erhalten.

Um das Potenzial zu demonstrieren, haben wir eine solche Technik ausgewählt – die Eigenzerlegung – und sie auf einen Auszug von Transaktionsaufzeichnungen in der Ethereum-Blockchain angewendet. Die unformatierte Blockchain zeigt nur die Beziehungen zwischen Brieftaschen und einzelnen Verträgen an und bietet keine abstrakte Ansicht, in der Brieftaschen zusammengefasst werden – beispielsweise nach Organisation. Wir zeigen, wie sinnvolle Gruppierungen von Geldbörsen und Verträgen, die für einen Betrachter der Ethereum-Blockchain sonst undurchsichtig sind, abgeleitet werden können.

Methoden:

Unsere Implementierung der Eigenen Zerlegung ist eine binäre Matrix (P), N × M, wobei N die Gesamtzahl der Elemente (in diesem Fall Brieftaschen) und M die Gesamtzahl der Attribute (in diesem Fall Verträge) ist. Die Einträge einer solchen Matrix repräsentieren die Zuordnung jedes Elements zu jedem Attribut. Ein Eintrag 1 in der Matrix gibt beispielsweise die Verwendung eines bestimmten Vertrags an, der durch den Spaltenindex und eine bestimmte Brieftasche angegeben wird, wie durch den Zeilenindex angegeben.

Ergebnisse:

Um diesen Ansatz zu veranschaulichen, wurde ein 300-Block-Schnappschuss (ungefähr 1 Stunde bei durchschnittlichen Ethereum-Bestätigungszeiten) von Block 5159642 bis 5159942 isoliert und analysiert. Die Anwendung einer Eigenzerlegungsanalyse mit einem Schwellenwert von 4 gemeinsamen Verträgen führt zu 2 unterschiedlichen Multi-Wallet-Gruppen der Größe 35 bzw. 3. Zur Vereinfachung der Darstellung betrachten wir hier die kleinere, zweite Gruppe.

Auf den ersten Blick scheint die Korrelation zwischen Brieftasche und Kontrakt wahrscheinlich zu sein: Es könnte sein, dass dies sehr beliebte Token sind und daher viele unabhängige Handelskonten haben, die auf der Suche nach diesem Eigenkapital sind. Dies gilt jedoch nur dann, wenn es sich um eine Schnittmenge von Mengen und nicht um eine exakte Korrelation handelt. Eine weitere manuelle Untersuchung des Transaktionsverlaufs dieser Konten zeigt jedoch, dass sie exakt den gleichen Transaktionsverlauf aufweisen und mit den gleichen Verträgen für den gleichen Betrag interagieren. Dies kann nicht das Ergebnis eines Zufalls sein, und wir müssen den Schluss ziehen, dass diese Konten eng miteinander verbunden sind und sich wahrscheinlich im Besitz derselben Person oder derselben Firma befinden. Obwohl diese nachfolgende Analyse in diesem Fall manuell durchgeführt wurde, gibt es keinen Grund, warum die Analyse in Zukunft nicht automatisiert werden konnte.

Implikationen für die größere Blockchain-Community:

Dieser Artikel bietet einen faszinierenden Einblick in die Welt des Software Reverse Engineering. Die Forschung legt nahe, dass diese Techniken aus dem klassischen Software-Engineering einen signifikanten Wert für die Blockchain-Welt haben können.

Wir fragen die Blockchain-Community, ob neue Blockchain-Systeme zur Aufdeckung von Betrug entwickelt werden sollen, ohne dass umfangreiche manuelle Datenanalysen erforderlich sind.

Schauen Sie sich jeden Mittwoch um, um verdauliche Einblicke in einige der einflussreichsten Forschungspublikationen im Bereich Krypto / Blockchain zu erhalten.

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