#address-clustering

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👥 作者: Leopold Müller, Jana Elsner, Thomas Niedermayer, Bernhard Haslhofer, Thomas Goger, Niklas Kühl, Christian Rückert

本研究针对区块链取证中广泛使用的地址聚类技术——多输入启发式(MIH)进行了可靠性评估。MIH通过将可能属于同一实体的地址聚类,帮助执法部门追踪非法加密货币流动。尽管该方法被普遍采用,但此前缺乏基于可靠真实数据的系统评估。为此,作者实现了一个可复用的评估框架,涵盖九项成熟指标,并利用从欧洲加密货币服务提供商(在法定报告义务下)直接获取的真实地址-实体映射数据作为基准。实验发现:当评估仅限于已报告地址时,MIH在数据集层面表现良好(召回率0.71,且未出现不同服务间的合并);但这一结果主要受单一大型服务驱动,且忽略了被纳入完整聚类的未标记地址。当采用衡量完整聚类的指标时,精确率和召回率显著下降(分别为0.36和0.44),表明服务往往仅被部分恢复或嵌入更大的聚类中。实体层面分析进一步揭示,部分服务几乎完全聚类失败。因此,当MIH聚类结果用于支持犯罪嫌疑、初步查封加密货币资产以保障后续没收、或在审判程序中作为证据时,检察官和法官必须考虑该启发式方法在度量和实体层面的依赖性可靠性。该研究为执法部门、取证分析工具开发者和法律从业人员提供了重要的实证依据。

💡 推荐理由: 直接挑战了区块链取证中广泛信赖的MIH方法的默认可靠性,为执法和司法过程中使用聚类结果提供了量化风险认知,避免过度依赖。

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